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Pour son IA, BNP Paribas parie sur le cloud, le RAG et le KM

« Pour un gain réel avec l'IA générative, il faut du KM et c'est une question d'organisation. Il faut redonner aux employés la capacité de faire du tri, de sélectionner, de taguer la bonne data », Jean-Michel Garcia, CTO BNP Paribas. (Photo : Oracle)

Un peu avant 2020, BNP Paribas a déployé un cloud privé avec IBM, et des databases adaptées avec Oracle. Un socle qui répond aujourd'hui aux exigences des projets d'IA de la banque, à condition de combiner RAG et Knowledge Management pour les développer.

Publicité800. C'est le nombre de cas d'usage d'IA que BNP Paribas a identifié dans l'ensemble du groupe. Même si certains sont dupliqués dans différents métiers, pour transformer l'essai, le groupe a dû s'appuyer sur son cloud privé et des bases de données adaptées, et même envisager un retour au Knowledge Management (KM).

Dans un premier temps, il y a un peu plus de 5 ans, le groupe a déployé avec l'accompagnement d'IBM un cloud privé dans son propre datacenter, une infrastructure dotée de ses propres GPU. L'objectif n'était pas alors de développer de l'IA, mais, comme l'a raconté Jean-Michel Garcia, CTO du groupe bancaire, à l'occasion d'Oracle Cloud world à Paris le 14 mars, de réconcilier deux objectifs « qui tirent a priori dans des directions opposées ». D'un côté, des besoins d'innovation technologique et, de l'autre, des besoins de souveraineté et d'autonomie. Sans oublier que, dans la banque, secteur très régulé, la protection de la data est un enjeu essentiel qui comprend à la fois à la protection physique, la protection en ligne, le RGPD, la prévention contre la vente de données, etc., comme l'a rappelé le CTO.

Les databases à la traîne

« Nous sommes donc partis sur notre propre cloud et nous avons beaucoup modernisé nos infrastructures, a poursuivi Jean-Michel Garcia. Mais nous nous sommes ensuite heurtés à un obstacle presque physique [faute de solution technique adaptée], en l'occurrence la capacité à traduire cette démarche en transformation des bases de données ». BNP Paribas a donc fait appel à Oracle, dont les bases ont progressé pour s'adapter au cloud, selon le CTO. Celui-ci a également rappelé que d'autres entreprises rencontraient la même limite. « Même des cloud providers comme AWS ou Microsoft ont été conduits à des partenariats avec des entreprises comme Oracle ».

La banque travaille sur un partenariat étendu avec l'éditeur californien depuis environ 18 mois, « dans cette même idée de disposer d'un cloud chez nous, sécurisé, dont nous maîtrisons l'environnement et, en même temps, dans l'idée d'exploiter en particulier les modules d'IA d'Oracle ». Pour avancer sur ses cas d'usage d'IA dans le groupe, sans transiger sur la sécurité, « la 1ere phase importante, c'est la capacité à ingérer et à produire des offres d'IA en interne à destination de l'entreprise, pour se différencier, mais aussi avoir une autonomie stratégique, explique le CTO. Pour cela, nous avons déjà nos datacenters avec des GPU. Et en 2025, une année pivot, nous allons procéder à la montée en charge de nos offres de service d'IA. À terme, cette offre IA BNP Paribas ressemblera beaucoup à une IA cloud, mais qui s'appuiera sur différents types de providers ».

KM, le retour

Ensuite viennent tous les cas d'usage lancés au sein des métiers, qui peuvent s'appuyer sur différents modèles de GenAI ou sur d'autres IA plus classiques. « Enfin, a rappelé le CTO, une grande partie de ces cas d'usage, c'est principalement de la data. Et on ne parle pas de l'époque des datawarehouses ». Selon lui, il s'agit de revenir à la notion de Knowledge Management. « Pour avoir un gain réel avec l'IA générative, il faut du KM et c'est une question d'organisation. Il s'agit de redonner aux employés la capacité de faire du tri, de sélectionner, de taguer la bonne data ».

PublicitéLes premiers dossiers d'IA vont permettre d'obtenir davantage de productivité, donc de générer de la marge, et de travailler sur ce volet. Pour Jean-Michel Garcia, « la 2e génération de cas d'usage va surtout beaucoup plus s'appuyer sur le RAG. Combiné avec le KM, cela permettra de réellement travailler sur les process. Et c'est le chemin pris par BNP Paribas ».