IA générative chez BPCE : le groupe bancaire communiquera sur les gains une fois sûr des résultats

Le groupe bancaire BPCE (Banque Populaire Caisse d’Epargne) entend être pragmatique et mesurer les bénéfices apportés par l’IA générative après avoir réellement déployé les applications. « Pour l’IA transformante, l’objectif est que 1 € d’investissement doit donner 1€ de gain » rappelle Yves Tyrode, DG de Digital & Payments, membre du Comité de Direction du groupe BPCE.

Le DG indique toutefois que les projets présentés par la banque à l’occasion d’une conférence de presse respectent ce ratio, après 6 à 18 mois. Il a mené la matinée du 19 novembre organisée par BPCE afin de présenter les avancées et la démarche du groupe bancaire en matière d’IA générative.

Absence d’engagement économique sur l’IA chez BPCE

L’IA prend une place considérable chez BPCE. Pour autant, il n’est pas question de faire des annonces sur les gains qu’elle apporte. C’est ce que défend Yves Tyrode avec le management du groupe. « Nous n’avons pas voulu avec Nicolas Namias [PDG de BPCE] et l’ensemble des dirigeants prendre le moindre engagement économique sur l’IA. On sait que cela aura un impact important. C’est un impact que nous mesurerons et non pas un impact qui sera une annonce qui ne sera pas forcément suivie d’effet » insiste-t-il.

En pratique, sur les cas d’usage présentés par la banque, les impacts sont mesurés. « On verra la création de valeur, cela peut être de créer plus de revenus, d’éviter des coûts ou de baisser des coûts. Notre stratégie est d’abord de déployer les usages. Une fois que les usages sont déployés, on pourra mesurer l’impact économique » dit-il. « On pourra mettre des chiffres sur les différents cas d’usage que l’on est en train de déployer à l’échelle dans les mois qui viennent. Je peux vous confirmer que le 1 € pour 1 € est opérationnel » rassure-t-il.

La méthode appliquée par les équipes de la banque est de partir tout le temps des utilisateurs. « On sélectionne les usages qui peuvent créer de la valeur. On agit dans un cadre social partagé et je pense que l’on n’est pas nombreux à l’avoir fait. On déploie progressivement les solutions pour ensuite les généraliser » décrit-il.

Des gains en création de revenus, en économies et en évitement de coûts

BPCE ne communiquera que sur les résultats concrets des projets. « Le projet peut rapporter en création de revenus, en économies, en évitement de coûts parce que souvent on peut avoir des initiatives qui nous évitent des coûts sur la conformité ou sur la fraude.  Ce sont les trois métriques. On regarde aussi la satisfaction des utilisateurs ou des collaborateurs » ajoute Yves Tyrode.

La banque reviendra vers le marché uniquement sur les impacts réels mesurés mais Yves Tirode se montre optimiste. « Sur quasiment tous les cas d’usage présentés, 1 € d’investissement pour 1 € de gain arrive avant 18 mois. Dans certains cas, c’est moins de 6 mois »  se réjouit-il. « Nous avons une approche pragmatique, nous mettrons l’argent ou les investissements qui ont des retours sur investissement assez rapides » poursuit-il.

Les signaux apparaissent au vert quand on écoute le dirigeant. « L’humain aidé par l’IA va être beaucoup plus pertinent et plus précis pour son client »  estime-t-il. « Nous sommes très contents des premiers résultats de l’IA générative. Ce qui arrive devant nous est enthousiasmant. Cela va continuer d’accélérer. On ne pense pas du tout que cela va ralentir » insiste Yves Tyrode.

Impossible de supprimer les hallucinations des IA

Dans cette progression, les initiatives ne sont-elles pas handicapées par le phénomène bien connu des hallucinations, ces bugs de l’IA où les résultats obtenus sont vraisemblables mais faux en réalité ? BPCE répond qu’il faut tout faire pour réduire ces bugs mais qu’il sera impossible de les supprimer totalement. « Avec les équipes d’IA, on évite le risque d’hallucinations au maximum, mais il est impossible de garantir le 100% parce que c’est statistique » prévient Yves Tyrode.

Le DG pointe le nécessaire esprit critique des collaborateurs. « On forme vraiment les utilisateurs à cela. Ils sont formés à la puissance de l’outil et à ses limites. A la fin, cela reste toujours un collaborateur qui s’engage. Ce n’est jamais une IA qui s’engage d’une manière autonome » dit-il. « Quand on parle d’IA, on parle d’outils statistiques. Cela veut dire que les résultats ne sont pas sûrs à 100%. Et donc le travail que nous devons faire avec les équipes métiers, techniques, et Data scientists, c’est de limiter au maximum les hallucinations, c’est-à-dire les réponses un peu bizarres de l’IA mais en sachant de toute façon, comme c’est un outil statistique, ce ne sera jamais à 100% juste. A la fin, l’utilisateur final doit vérifier et doit relire la réponse de l’IA » recommande-t-il.

Côté technique, on évoque le recours aux solutions de type RAG (Retrieval Augmented Generation). « On est assez habitués aux hallucinations dans les offres grand public. Dans l’entreprise, on amène notre connaissance propre, nos propres data au modèle de langage d’IA générative  » explique Luc Barnaud, Chief AI & Data Officer du groupe BPCE.  

Mise en avant des solutions de type RAG

Luc Barnaud explique le mode de fonctionnement de ce type de solutions. « On dit à l’IA ‘Ne réponds pas sur ta connaissance encyclopédique mais réponds sur la base des informations, des documents, des contextes, des données que l’on t’apporte’. Et ‘Si tu n’y trouves pas de réponse, tu réponds que tu ne sais pas’. C’est un peu différent de l’IA grand public qui répond toujours. C’est cela qui nous permet d’améliorer le taux d’hallucinations » termine le Chief AI & Data Officer de BPCE.