La banque rouge et noire ne veut plus simplement “utiliser” l’IA, elle veut la construire. En lançant “SocGen AI”, Société Générale opère un pivot stratégique radical. L’objectif : maîtriser la prochaine révolution de l’intelligence artificielle agentique en interne pour ne plus dépendre des géants de la Tech.
C’est une transformation majeure pour le secteur bancaire. Alors que la concurrence se contente souvent d’intégrer des logiciels externes, la Société Générale prend le contre-pied technologique. Sous la direction de Nicolas Méric, le groupe a officialisé fin 2025 la création de SocGen AI. Plus qu’un simple laboratoire d’innovation, cette nouvelle entité a pour ambition affichée de transformer la banque en une véritable Deeptech. Le but ? Préparer l’après-ChatGPT et se positionner sur l’ère de l’IA agentique.
Stratégie IA de la Société Générale : le modèle Deeptech
Pourquoi une banque choisit-elle de fonctionner comme une entreprise de recherche logicielle ? Pour les observateurs du marché, la réponse tient à la souveraineté des données et à la maîtrise des coûts informatiques à long terme. La stratégie déployée s’inspire du modèle Amazon Web Services (AWS) : développer des briques technologiques propriétaires (modèles d’IA, infrastructures de calcul) pour les besoins internes du groupe avant tout. SocGen AI a ainsi vocation à agir comme une startup interne, capable de livrer des solutions d’intelligence artificielle sur-mesure aux différents métiers de la banque, réduisant mécaniquement la dépendance aux GAFAM.
De l’IA Générative à l’IA Agentique : la nouvelle frontière
Si 2024 était l’année de l’IA générative (création de contenus), 2026 marque l’avènement des agents autonomes (Agentic AI). La nuance est cruciale pour l’industrie financière : là où un algorithme classique “parle”, un agent “agit”.
Cette orientation vers l’agentique devrait logiquement cibler des fonctions clés comme :
- L’automatisation des processus IT : L’usage d’agents pour moderniser le code informatique (Legacy) et gérer les migrations techniques est un levier de rentabilité immédiat.
- L’Audit et la conformité bancaire : Une surveillance autonome des transactions permettrait de détecter les fraudes et blanchiments en temps réel avec une précision accrue.
- Le Service client augmenté : À terme, des assistants virtuels pourraient exécuter des opérations bancaires complexes (virements, simulations de crédit) de bout en bout.
Recrutement Data & Tech : le défi RH de la Société Générale
Cette transformation en Deeptech impose une contrainte forte. Pour construire ses propres modèles de langage (LLM), la Société Générale devra relever un défi majeur : attirer des profils rares (chercheurs en IA, Data Scientists et Prompt Engineers). La banque entre en concurrence directe avec les pures players comme Mistral AI ou Google. La réussite de SocGen AI reposera donc sur sa capacité à former ses collaborateurs aux nouveaux outils data et à séduire les meilleurs talents tech du marché.
Ce mouvement stratégique envoie un signal fort aux investisseurs. En internalisant la compétence Deeptech, la Société Générale tente de se prémunir contre la volatilité des coûts des fournisseurs d’IA et de garantir une confidentialité absolue (“Privacy by design”). Si ce pari réussit, le groupe disposera d’une agilité opérationnelle bien supérieure à celle de ses concurrents européens.
SocGen AI est la nouvelle entité technologique du groupe Société Générale. Dirigée par Nicolas Méric, elle opère comme une Deeptech interne dédiée au développement de solutions d’intelligence artificielle propriétaires.
L’IA générative crée du contenu (texte, code), tandis que l’IA agentique est capable de planifier des actions et d’utiliser des outils logiciels pour atteindre un objectif de manière autonome.
L’objectif visé est de gagner en souveraineté numérique, de réduire la dépendance technologique aux géants américains et d’assurer une sécurité totale des données bancaires.
