VivaTech : découvrez nos experts IA/Data
VivaTech, le grand événement européen qui « accélère l’innovation en connectant startups, leaders technologiques, grandes entreprises et investisseurs », s’est tenu à Paris, du 22 au 25 mai dernier. Partenaire de l’événement, Société Générale a rassemblé plus de 150 participants lors d’un atelier riche d’enseignements, dédié à l’IA responsable. Cette année, le thème central de VivaTech était (inévitablement) l’IA ! Compte tenu de l’engouement actuel pour la révolution de l’IA générative, celle-ci était au cœur des discussions et a constitué, selon les organisateurs, 40 % des innovations présentées par les exposants.
L'IA responsable, un avantage compétitif dans l'univers des services financiers
Coup de projecteur sur l’atelier organisé par Société Générale qui a mobilisé pour l’occasion ses experts de l’Intelligence Artificielle (IA). Ceux-ci ont animé un atelier multi-focal pour approfondir la façon dont l’IA responsable devient concrètement un avantage compétitif dans l’univers des services financiers. Société Générale a présenté ses réalisations et grandes évolutions en la matière et avait invitée pour l’occasion des experts comme la startup namR, le benchmarker Evident AI Insights, la société de conseil Accenture.
Noémie Ellezam, Directrice de l’intelligence artificielle pour le Groupe, a introduit l’atelier en précisant que « la transformation de l’IA chez Société Générale est avant tout une transformation orientée métier. Cela implique d'identifier les cas d'utilisation les plus stratégiques pour la banque et les métiers, de rationaliser les processus et d'encourager la coopération entre les différents services. »
De son côté, Martina Machet, Directrice adjointe de la data science chez SGRF, a rappelé que la stratégie de la Banque SG « se concentre sur l’intelligence de contenu pour libérer du temps à ses collaborateurs, et améliorer l’efficacité opérationnelle et la satisfaction des clients. » Elle a poursuivi en précisant que « la priorité est de fournir des solutions d'IA guidées par les besoins de l'entreprise et pleinement utilisées in fine par les collaborateurs. C’est pourquoi l'approche test & learn est privilégiée et la gestion du changement est la clé du succès. »
À la question « quels sont les moteurs de notre transformation de l'IA aujourd'hui », Etienne Guibout, Directeur adjoint de l'intelligence artificielle pour le Groupe, a confirmé que « la stratégie de Société Générale en matière d'IA est guidée par la valeur et la responsabilité. L'intégration précoce de la Data et de l'IA dans notre transformation digitale en 2016 a contribué à construire une base solide de plusieurs centaines de cas d'utilisation. Cette longue expérience nous a permis d'acquérir une solide expérience interne dans la fourniture et la supervision de l'utilisation de ces technologies. »
Une nécessaire acculturation des collaborateurs
Alors que Société Générale se place à la septième place du benchmark EvidentAI en matière de développement des talents et à la première place en termes de formation et de développement de carrière, Etienne Guibout a commenté ce beau palmarès : « Au niveau du Groupe, nous avons développé un parcours de formation pour acculturer l'ensemble de l'entreprise au Digital, à la Data et à l’IA, et ceci à tous les niveaux. Dans le même temps, nous avons mis à disposition des formations en ligne avec plus de 5 000 cours de certification en science des données. »
Enfin, dans les allées animées de VivaTech, des experts de Société Générale et de ses partenaires se sont prêtés au jeu du fast-interview. Visionnez leurs témoignages.
Chloé Clair à VivaTech 2024
Chloé Clair, CEO et co-fondatrice de namR, présente les usages de l'Intelligence Artificielle au sein du Groupe en 1 minute.
Chez namR, nous produisons des données à partir d'algorithmes d'intelligence artificielle pour caractériser les bâtiments du point de vue de leur morphologie, de leur contexte et de leur environnement.
Et ensuite, on utilise de nouveau des algorithmes IA pour prédire, pour estimer quelle est la meilleure solution de transformation pour ces bâtiments, pour qu'ils soient viables en 2050.
Il y a pour moi, tout est une question d'impact. Il suffit de comparer l'impact, par exemple, de nos algorithmes d'IA qui vont utiliser du cloud et des data centers, et l'impact de nos outils dans les mains, par exemple chez nous, des particuliers, pour qu'ils passent à
la transition écologique de leur logement.
Ce qu'on propose, c'est notre savoir. Aujourd'hui, je sais quelle est la meilleure solution de transition écologique en termes de décarbonation et d'adaptation de n'importe quel bâtiment en France.
Je donne ce pouvoir-là à ceux qui ont le plus de levier pour aller voir les entreprises et les particuliers, c'est-à-dire les banques, les assureurs et les institutions publiques, pour qu'ils aident tout le monde à passer à l'action en faveur de la transformation des bâtiments
pour qu'ils soient viables en 2050.
Noémie Ellezam à VivaTech 2024
Noémie Ellezam, Directrice de l’intelligence artificielle chez Société Générale, présente en 3 minutes les usages de l'Intelligence Artificielle au sein du Groupe.
[L'Intelligence Artificielle dans la finance] avec Noémie ELLEZAM, Head of AI chez Société Générale
[Que changent l'IA générative et la généralisation des modèles d'IA dans le monde financier ?]
Effectivement, l'intelligence artificielle chez Société Générale, ce n'est pas nouveau.
C'est un élément de notre stratégie digitale depuis un certain nombre d'années déjà avec des premiers use cases qu'on a commencés à délivrer en 2016, dont certains, même à l'échelle, sur des zones comme le monitoring de la fraude au paiement, par exemple.
On a eu une vraie accélération déjà en 2019 liée à la maturité des technologies et donc une création de valeur beaucoup plus importante par nos cas d'usage.
Mais c'est vrai qu'il y a une nouvelle accélération avec l'émergence des IA, en particulier génératives, qui viennent compléter les technologies qu'on avait déjà, notamment parce qu'au-delà de la révolution technologique que ça représente, c'est une vraie révolution des usages.
On est en train d'entrer dans un monde où, effectivement, l'IA va être vraiment sur l'ensemble des processus de la banque, des plus standards au plus sophistiqués.
On est en train de dépasser l'approche par le cas d'usage et d'aller vers une transformation beaucoup plus holistique de nos processus et de nos parcours clients à travers l'intelligence artificielle.
[Comment généralise-t-on ces technologies ?]
Alors oui, effectivement, tout l'enjeu de la transformation d'IA et de data, d'ailleurs, c'est ce qu'on appelle le passage à l'échelle.
Nous, pour nous pousser vers l'avant dans cette transformation, on s'est effectivement fixés un objectif de 500 millions d'euros de création de valeur issus de notre portefeuille de cas d'usage de data avancée et d'intelligence artificielle à horizon 2026.
On est en bonne voie de le réaliser puisqu'on en est déjà à 430 millions à la fin de l'année 2023.
Ceci posait effectivement l'enjeu du passage à l'échelle, c'est moins un enjeu technologique qu'un enjeu de comment on intègre cette IA dans tout notre environnement corporate et nos processus existants, nos propositions de valeur existantes, notre réglementation etc.
[Comment rester responsable et souverain d'une telle mutation liée à l'IA ?]
L'IA responsable, c'est effectivement un sujet intéressant parce que multiforme, l'OCDE a posé neuf principes de l'IA responsable qui montrent l'étendue de ce que ça recouvre.
Il y a des sujets que nous, en tant que banquier, on connaît bien depuis longtemps, qui concernent la supervision des modèles, la capacité à les expliquer, à protéger la donnée aussi qui sert à entraîner ces modèles.
Ce sont des sujets sur lesquels, bien sûr, on continue de progresser, on adapte.
Et puis, il y a tout un tas d'autres sujets qui prennent leur matérialité aussi dans la magnitude de la transformation IA dans cette phase d'accélération, comme comment on opère de l'IA avec un impact positif et donc avec nos considérations ESG, par exemple.
Comment aussi, nous, en tant que banquier, on accompagne notre écosystème français et européen pour pouvoir s'appuyer dans le futur sur des solutions d'IA partiellement à minima souveraine ?
Ou encore, comment nous, en tant qu'employeur responsable de plus de 100 000 personnes dans le monde, on est capable d'anticiper les impacts sur la transformation des métiers et d'accompagner nos collaborateurs dans cette transformation.
Martina Machet à VivaTech 2024
Martina Mache, Directrice adjointe de la data science pour de la Banque de détail, présente en 3 minutes les usages de l'Intelligence Artificielle au sein de la Banque de détail SG
[LACI, L’Assistant de Contenus Intelligent] avec Martina Machet, Deputy Chief Data Science Officer de la Banque de détail, Société Générale
[Que résout LACI ?]
LACI, c'est un joli nom qu'on a trouvé pour l'assistant de contenus intelligent, en faisant référence au chien LACI, qui est très intelligent.
Cette solution, on l'a développée parce qu'on s'est rendu compte qu'aujourd'hui, dans la Banque de Détail, il est assez compliqué de trouver l'information au sein de notre base documentaire interne.
Aujourd'hui, on a déjà des choses qui existent. Il y a notamment un moteur de recherche classique qui fonctionne par mots clés. Donc, les collaborateurs peuvent déjà accéder à de l'information.
Mais effectivement, aujourd'hui, c'est un petit peu compliqué. Ça prend du temps puisqu'ils vont avoir une grande liste de documents et c'est difficile de trouver dans cette liste le document qu'ils recherchent.
Et ensuite, une fois le document trouvé, pouvoir identifier la bonne information au sein du document.
[Comment fonctionne LACI ?]
LACI est assez simple pour le collaborateur dans le sens où le collaborateur aura une interface avec une barre de recherche où il peut poser sa question.
Et, pour l'IA générative, on dit plutôt prompter. Donc, ça veut dire que le collaborateur doit écrire une question en langage naturel, en essayant aussi de contextualiser le plus possible sa question, ce qui est assez différent par rapport à ce à quoi on est habitué jusqu'à présent.
Et ce que LACI fait derrière, c'est qu'il va interroger la base documentaire interne, et via l'IA générative,
et notamment via le Retrieval Augmented Generation, il arrive à identifier les endroits, les paragraphes des documents qui vont pouvoir répondre à la question de l'utilisateur.
Il va utiliser tous ces bouts de documents pour pouvoir générer une réponse synthétique et précise à la question du collaborateur. Et en plus de ça, il va aussi afficher les documents et les bouts de documents qu'il a utilisés pour générer la réponse.
[Quid de la confidentialité des données ?]
Oui, bien sûr. En tout cas, on est toujours drivés par le fait de garantir la confidentialité des données.
Et effectivement, on a choisi aussi ce cas d'usage parce que dans la base documentaire de la Banque de Détail, on a plutôt de la donnée qui est peu sensible.
Donc c'était un bon premier cas d'usage, en tout cas pour de l'IA générative. Mais effectivement, même s'il s'agit de données peu sensibles, on est quand même toujours très attentifs à la sécurité de cette donnée, à comment on l'utilise et aussi aux technologies utilisées dans notre solution.