Entretien avec Fabrice Silberzan, Head of Industrial Transformation, Securities Services, BNP Paribas
Quelle est l’approche de BNP Paribas concernant l’intelligence artificielle dans le métier titres ?
Le métier titres est né de la dématérialisation. Il s’est donc construit autour de processus largement digitalisés qui ont fait l’objet d’une recherche permanente d’automatisation. La technologie et notre ingénierie nous permettent de faire face à la croissance des volumes tout en fournissant le meilleur service à nos clients. Nous pouvons ainsi dédier l’expertise et le savoir-faire de nos équipes aux interactions à valeur-ajoutée avec nos clients, plutôt qu’à l’exécution de tâches de production. L’usage de l’intelligence artificielle (IA) nous apparait comme une opportunité d’aller plus loin dans cette démarche d’automatisation.
Le recours à des outils d’IA n’est pas nouveau. Quelles avancées leur ont donné un nouvel élan ?
Effectivement, nos premiers travaux avec l’IA remontent à plusieurs années. Nous avons développé différents outils reposant sur l’IA, à des fins de détection d’anomalies, de vérification ou d’automatisation de saisies manuelles. Ils font maintenant partie de notre univers de production. L’IA générative, porte en elle la promesse de nouveaux champs d’application. C’est une IA qui sait mieux « lire » et mieux « écrire ». Ce sont ainsi de nouvelles activités, comme le traitement des requêtes ou des instructions de nos clients qui peuvent prétendre à des gains d’efficacité significatifs.
Quels sont vos enjeux en termes d’intégration de l’IA dans vos systèmes ?
En ce qui concerne nos chaines de traitements existantes, l’IA permet de compléter les règles de gestion traditionnelles. Elle apporte un surcroit d’automatisation et des possibilités de contrôles plus pertinents et plus complets. Pour nos clients, cela signifie des traitements encore plus fiables et plus rapides. L’IA nous donne également la capacité de transformer des informations peu structurées en des données qui s’intègrent dans nos chaines de traitement. Au-delà de nos investissements sur ces nouvelles technologies en expertise et en capacité de calcul, notre enjeu est donc de rendre nos systèmes traditionnels plus ouverts, pour qu’ils puissent intégrer des modèles d’IA ou interagir avec eux. Enfin, nous n’oublions pas que ces techniques portent en elles des risques, en particulier en matière de protection des données et de maîtrise du fonctionnement des modèles. Ils doivent être anticipés et gérés.
Dans ce cadre, quelle est votre démarche en matière de gestion des données ?
La gouvernance des données est un critère fondamental de réussite des projets d’IA. En complément des travaux sur l’intelligence artificielle, nous poursuivons nos investissements en la matière. Les capacités de recherches avancées que propose l’IA nous permettent en outre d’envisager un accès facilité par nos clients à nos bases de connaissances et d’information. C’est en particulier dans cette perspective que nous avons intégré NOA, agent virtuel s’appuyant sur des techniques d’IA traditionnelles dans la nouvelle génération de notre plateforme digitale NeoLink[1]. Nous allons poursuivre ces démarches avec un accent mis sur l’accès à l’information et sur des parcours digitaux toujours plus fluides.
Comment appréhendez-vous les besoins croissants de nouvelles ressources pour continuer à développer ces nouvelles technologies ?
Nous bénéficions de la puissance d’investissement de BNP Paribas et de ses partenariats, comme celui récemment signé avec Mistral AI. Mais effectivement, le coût d’accès à ces nouvelles technologies est élevé. Nous nous devons de les déployer de manière maîtrisée et rigoureuse. Elles nécessitent des moteurs de calcul puissants. Afin d’en maitriser les coûts, nous cherchons à optimiser la taille des modèles utilisés. Ce point est particulièrement important pour les Large Language Models de l’IA générative.
Quel rôle pour l’IA dans l’univers en plein essor des actifs non cotés ?
L’univers des fonds en général et en particulier celui des fonds de dette ou d’actifs non publics est finalement très peu standard. L’IA en général et l’IA générative en particulier sont adaptées à ce contexte. Ces technologies seront des vecteurs de transformation importants dans ces domaines sur lesquels nous sommes un acteur majeur. De nombreux cas d’usage sont en cours d’élaboration, qu’il s’agisse de l’analyse de prospectus ou de notices d’information qui donnent lieu à contrôle, valorisation, paiements… Certains sont déjà en production.
Pour résumer, l’IA générative et les LLMs trouvent progressivement leur place au sein du métier Titres de BNP Paribas.
Exactement. Nous sommes convaincus que le développement de l’IA s’inscrit parfaitement dans notre ambition fondamentale qui est d’apporter au quotidien à nos clients toujours plus de qualité, de maitrise et de compétitivité.