Samedi 19 octobre 2024, SMART DIGITAL reçoit Clémence Panet (Directrice des data au sein de la direction épargne & assurance, La Banque Postale) , Pierre Jarrijon (responsable de l'accélération IA, Bpifrance) et Emmanuelle Payan (directrice générale, Inetum Consulting)
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00:00Bienvenue dans Smart Digital, vous savez c'est notre rendez-vous sur la transformation numérique,
00:12le présent futur de cette transformation et le sujet de cet épisode ça va être de réfléchir
00:17ensemble pour une intelligence artificielle éthique et responsable dans le secteur bancaire avec cette
00:22question qu'on se posera, que faut-il absolument mettre en oeuvre ? Un débat de 28 minutes que
00:28l'on clorera avec un résumé express, deux minutes pour retenir les indispensables, ce sera notre
00:34séquence key points. Mes invités aujourd'hui sont trois experts affûtés évidemment sur cette
00:39thématique, Clémence Panet bonjour, vous êtes directrice des data au sein de la direction
00:43épargne et assurance de la banque postale, à côté de vous Pierre Jarijon, bonjour Pierre,
00:49responsable de l'accélération IA de la banque publique d'investissement autrement dit BPI
00:54France et Emmanuel Payan à côté de moi, bonjour Emmanuel, bonjour, directrice du cabinet de conseil
01:00en stratégie et transformation Inetom Consulting, voilà bonjour à tous, Smart Digital, banque et IA
01:06responsable, c'est tout de suite. Alors j'aimerais qu'on commence par un état des lieux ensemble pour
01:15savoir un peu où on en est aujourd'hui de cette adoption de l'intelligence artificielle en
01:19particulier dans la banque, j'ai vu que les banques avaient investi plus de 150 milliards d'euros dans
01:26l'IA en 2024, ce sont des chiffres IDC, ça représente 13% des investissements en matière d'IA à
01:32l'échelle du globe donc c'est assez conséquent pour être remarqué, Clémence ça fait des années
01:37évidemment que le secteur bancaire manipule de la data, utilise ses outils du numérique mais
01:42j'imagine qu'il y a clairement une accélération quand même avec l'avènement des IA génératifs,
01:46qu'est-ce que vous développez concrètement avec ces IA, est-ce que vous pouvez nous partager des
01:52cas pratiques d'utilisation de l'IA générative ? Oui alors tout à fait, c'est vrai que vous avez
01:56raison, les banques ce sont des collecteurs j'ai envie de dire historiques de données donc ça fait
02:01des années que dans le secteur de banque et d'assurance on manipule de la data à grande
02:06échelle, d'abord parce qu'on avait une obligation réglementaire de bien connaître nos clients donc
02:12on a stocké beaucoup d'informations pour connaître nos clients et bien les conseiller et donc du coup
02:17dans les banques et assurances cette habitude de manipuler de la data pour servir des enjeux
02:24marketing et d'expérience client est assez prégnant donc en plus des enjeux réglementaires
02:29il y a vraiment des enjeux marketing et de business et vous avez raison aux méthodes j'ai envie de
02:34dire un peu traditionnelles d'IA qui consistait par exemple à développer des scores d'appétent c'est
02:39à dire identifier pour ce client quel est le meilleur produit que je vais lui pousser parce
02:45qu'il a une forte probabilité de souscription, se sont développés de nouveaux types d'IA que l'on
02:50appelle IA générative et qui vont permettre d'aller plus loin sur l'expérience client. C'est-à-dire
02:55qu'est ce que ça change le fait d'avoir ces IA générative pour vous ? Alors pas que les IA
02:59générative et même les IA qui permettent aujourd'hui de travailler des données de type image, texte,
03:06son ça c'est ce qu'on pouvait pas faire auparavant et donc on était entre guillemets cantonnés à
03:11travailler de la donnée dite structurée qu'on peut mettre dans un tableau. Là avec l'explosion
03:16de ces IA et de ces IA générative on peut analyser la voix, le texte, les images, développer donc par
03:23exemple à la banque postale on a développé un call bot que l'on a personnifié qui s'appelle
03:27Lucy qui permet de capter en fait les motifs d'appel des clients et d'essayer de leur faire
03:33une réponse qui ressemble le plus à celle qu'un humain, qu'un conseiller pourrait lui faire. Donc
03:42vraiment on a des développements sur la partie voix et images et la nouveauté des IA générative
03:50c'est qu'en plus elles créent du contenu, elles peuvent créer des vidéos, des textes. Donc par
03:55exemple on utilise aussi ce type d'IA et ces tests pour pouvoir faire des réponses aux mails de nos
04:02clients. Donc tout ça ce sont des prototypes à l'heure actuelle sur l'IA générative. On est en
04:08phase de test, on avance aussi avec beaucoup de pragmatisme et de sécurité notamment pour les
04:15enjeux éthiques. On ne peut pas tout développer tout de suite. On va y venir, je voulais continuer
04:19ce petit tour d'horizon pour qu'on comprenne un peu le contexte. Pierre, vous quelle est votre
04:25approche en matière d'utilisation de l'IA ? Alors je vais rejoindre ma confrère. Il est difficile de
04:33parler d'une IA mais plutôt des IA avec les plus anciennes, ce qu'on a appelé les systèmes experts,
04:39les IA discriminantes ou prédictives avec le machine learning qui a déjà maintenant un petit
04:45peu d'âge et de bouteilles et ces fameuses IA génératives avec ChatGPT de Noël d'il y a deux
04:51ans qui a vraiment bousculé, qui rebat les cartes. Donc sur les IA que j'appelle plus classiques,
04:57c'est des choses qu'on sait faire. On est des sociétés d'information, les banques, donc on a
05:00l'habitude depuis de nombreuses années d'encadrer, de faire ça de façon extrêmement sécurisée et
05:06responsable. Sur les IA génératives, on est également extrêmement prudent. On a décidé d'avoir
05:11une approche de sécurisation par cas d'usage. C'est-à-dire définir en 2023, maintenant 2024 c'est
05:18un peu mieux, l'IA Act est arrivé, mais définir en 2023 c'est quoi le cadre absolu de sécurisation
05:23d'une banque dans son utilisation de l'intelligence artificielle générative, c'est une mission
05:27impossible. Donc on s'est dit on va être modeste, on va se lancer sur des cas d'usage où on pense
05:31qu'il y a de la valeur et on va définir c'est quoi le cadre qui permet de sécuriser cet usage.
05:36Donc petit à petit, on est maintenant à une cinquantaine d'expérimentations qu'on a réalisées
05:42qui nous permet en fait de commencer à avoir notre petit légo de la sécurisation, à la fois
05:47process, technique et réglementaire, qui fait que maintenant on est de plus en plus à l'aise pour
05:52aller vers de l'industrialisation, du passage à l'échelle, mais on est encore prudent, on est sur
05:57des phases plutôt pilotes avec, c'est la vraie vie, mais avec un nombre d'utilisateurs encore
06:02limité pour s'assurer qu'on ne met pas en risque les données de nos clients, nos collaborateurs
06:11et l'entreprise même d'un point de vue obligation réglementaire. Vous avez prononcé le mot valeur
06:15en disant on va réfléchir au cas d'usage où l'IA peut apporter de la valeur. Quels sont les
06:19apports de l'IA aujourd'hui dans le secteur bancaire ? Alors sur l'IA générative, nous on a une mini
06:24matrice où on a identifié quatre leviers de valeur. Le plus évident et le plus consensuel, j'ai envie
06:30de dire, c'est celui des gains opérationnels. Ensuite, qu'est-ce qu'on fait d'un gain opérationnel ?
06:34Ça c'est pas un sujet d'IA, je pense que c'est un sujet de management, un sujet d'entreprise.
06:39Il y a un deuxième sujet qui est un sujet de montée en qualité. Les IA génératives font des erreurs,
06:44il faut pas le nier, mais aussi la plupart du temps, par exemple pour des gens qui comme moi
06:48ont une orthographe pas forcément parfaite, peuvent également apporter une sur qualité qui est
06:53intéressante et pas que sur l'orthographe. Il y a un troisième sujet qui je pense fait consensus
06:59mais qu'on n'a pas encore bien prouvé, c'est la réduction des tâches chronophages
07:05et avec faible valeur ajoutée pour les collaborateurs. Et le quatrième que moi je trouve
07:11le plus intéressant, c'est ce que j'appelle l'accélération de l'idéation, c'est-à-dire
07:15ça devient un sparring partner de sa réflexion et ça permet à n'importe quel collaborateur
07:20d'aller plus vite à là où il veut aller intellectuellement. Donc ça pour nous c'est
07:24les quatre enjeux et aujourd'hui ceux qui sont les plus faciles à mesurer c'est ceux de qualité
07:28et de gain opérationnel. Alors Emmanuel, j'aimerais voir avec vous si on prend une
07:33vue encore un petit peu plus haute, quel est le panorama général de l'utilisation de l'IA
07:38aujourd'hui ? Qu'est-ce que vous percevez aujourd'hui comme intérêt en fait dans la
07:43transformation digitale des entreprises ? Que va apporter l'IA ? Où est-ce qu'elle se situe en
07:48fait dans la chaîne de valeur ? Alors comme l'ont dit nos deux participants, effectivement l'IA peut
07:55être dans tous les éléments de la chaîne de la valeur de l'entreprise et notamment et aussi
07:59les banques depuis les fonctions d'avant-vente jusqu'aux éléments de service après-vente,
08:05de maîtrise de risque, de gestion des opérations. Chez Inetom nous considérons qu'il y a vraiment
08:11quatre grands domaines dans lesquels l'IA et l'IA générative apportent le plus de valeur,
08:16que ce soit de la valeur au sens du service client ou au sens de l'efficacité opérationnelle. Donc
08:23ces quatre grands domaines quels sont-ils ? Le premier domaine c'est vraiment le domaine de tout
08:27ce qui est lié aux opérations clients. On peut penser à tout ce qui se passe dans les centres
08:32d'appel avec l'utilisation des callbots ou des chatbots qui permettent de faire jusqu'à 30 à 40%
08:40d'efficacité. Donc c'est quand même des enjeux d'efficacité qui sont considérables. Le premier
08:44sujet est vraiment toute la gestion des opérations et de l'interrelation avec le client. Le deuxième
08:49sujet c'est tout le sujet du domaine du marketing qui est profondément transformé notamment avec
08:55l'IA générative puisqu'on peut par exemple générer des campagnes marketing alors qu'elles ne sont
09:00pas parfaites aujourd'hui ou des vidéos qui ne sont pas complètement parfaites mais qui sont
09:05quand même déjà très impressionnantes et je peux par exemple donner l'exemple d'une plateforme de
09:11trading qui est cet été a fait une grosse campagne de communication sur uTip en utilisant des vidéos
09:17qui sont issues de l'IA générative. Troisième domaine c'est tout le domaine qui est lié à la
09:22gestion de la connaissance et ça c'est très important dans le secteur bancaire puisqu'il
09:26est un secteur dans lequel il y a comme dans beaucoup d'endroits beaucoup de normes, beaucoup
09:31de documentation client et donc on travaille par exemple nous avec certains de nos clients qui
09:35réfléchissent à mettre en oeuvre des conseillers augmentés c'est à dire que le conseiller pourra
09:41utiliser une IA générative pour aller chercher beaucoup plus rapidement beaucoup d'informations
09:47par exemple sur les garanties qui sont prévues par un contrat. Et puis le dernier sujet qui est
09:52un sujet qui touche toute l'économie numérique et qui est un sujet extrêmement prometteur en
09:57matière de gains d'efficacité c'est le sujet du développement logiciel puisque l'IA et notamment
10:02l'IA générative permet de faire des gains d'efficacité extrêmement significatifs notamment
10:07sur la génération de codes informatiques mais aussi sur toutes les phases de tests. On a nous
10:12mesuré que sur certains volumes d'activité ou sur certains bouts du processus de développement on
10:17peut gagner jusqu'à 10 à 15%. Alors je voulais qu'on arrive à notre sujet qui est notre sujet de
10:22l'IA responsable. Qu'est-ce qu'on appelle, comment on définit en fait une IA responsable Emmanuel ?
10:26Alors c'est une question qui n'a pas de mon point de vue de réponse universelle et je peux vous le
10:31dire puisque Cheyenne et Tom nous sont présents dans 19 pays donc des pays européens mais des
10:36pays hors union européenne et donc il y a finalement autant de définition d'une IA responsable que de
10:43cadre réglementaire mais aussi de situation je dirais sociale, politique, culturelle. Et pourtant
10:52on a quand même besoin aujourd'hui d'avoir un cadre pour des IA éthiques. Absolument. D'accord.
10:57Absolument donc je conteste pas ça mais voilà donc ce que l'on définit nous comme étant une
11:02IA responsable c'est une IA qui va quand même garder l'humain dans son processus de conception
11:09premièrement et qui aura, se posera toujours la question de quels sont les avantages et les
11:17inconvénients de l'utilisation de l'IA dans ce processus. Et en général on travaille autour de
11:23quatre grands principes de ce que c'est qu'une IA responsable. D'une part c'est une IA qui est sûre
11:28au sens de la sécurité. On peut imaginer que si certaines décisions sont préparées par une IA
11:34on n'a pas envie d'avoir un hacker qui va venir prendre possession de cette IA pour proposer des
11:41décisions qui ne soient pas les bonnes. On cherche à avoir une IA qui ne va pas augmenter les biais
11:46qui existent déjà dans les données d'entraînement. On cherche à avoir une IA qui va être explicable
11:53et par exemple dans le secteur bancaire certaines réglementations demandent que la proposition qui
11:59va être faite par l'IA puisse être expliquée par un humain. Et puis dernier sujet qui est un sujet
12:04plus compliqué mais qui est quand même un sujet de préoccupation, c'est une IA qui soit responsable
12:08dans l'utilisation de nos externalités environnementales et je pense évidemment à l'énergie et à l'eau.
12:18La sobriété en fait. Pierre comment est-ce que vous vous abordez cette question du développement de l'IA responsable chez BPI France ?
12:27Ce qui est intéressant c'est qu'on souhaite être la banque qui va accompagner les entreprises et les
12:33entrepreneurs dans leur transformation digitale et donc celle de l'intelligence artificielle mais on
12:37est également la banque qui doit accompagner les entreprises dans leur transition environnementale
12:41et énergétique. Donc on doit trouver le bon équilibre et c'est tout l'enjeu. Et pour ça le
12:48mieux c'est pour moi l'éthique c'est prendre une décision cohérente avec ses connaissances. Et donc
12:56plus on a de connaissances plus on peut tenir compte des aspects sociaux, économiques, environnementaux
13:03dans sa décision d'utiliser de l'IA ou de ne pas utiliser de l'IA d'ailleurs. L'IA responsable des
13:09fois c'est de ne pas utiliser l'IA pour certaines choses. Et donc nous comment on fait ? On a une
13:14approche holistique c'est à dire on considère que c'est pas un sujet qui appartient à un domaine de
13:20l'entreprise ou à un autre. Ils ont tous leur mot à dire et ils ont tous raison mais en fait l'idée
13:26c'est de trouver ensuite ce chemin entre réglementation, enjeux environnementaux, possibilités
13:33technologiques, priorités business. Et voilà donc on a pour faire simple on a un comité de
13:39pilotage IA où toutes ces composantes sont représentées et où on traite ces sujets. Et il n'y avait qu'une
13:45représentation sur l'éthique et la responsabilité dans ce comité ? Bien sûr puisque alors je ne sais
13:51pas si c'est spécifique aux banques mais on a une direction de la conformité et du contrôle
13:54permanent qui intègrent les enjeux d'éthique. D'accord. Voilà donc ils sont présents autour de la
13:59table, ils sont même bien présents. On va voir si c'est commun à tous les établissements bancaires.
14:05Comment ça se passe à la Banque Postale sur cette question précisément de l'utilisation et du
14:10développement de l'IA dans un cadre responsable ? Alors c'est vrai que je rejoins Emmanuel sur
14:15qu'est-ce qu'une IA de confiance ? D'abord une IA si je donne une définition hyper simple c'est
14:21en fait quelque part ce sont un ensemble de techniques statistiques informatiques qui vont
14:26analyser un très grand nombre de données pour au final imiter et je dis bien imiter parce que
14:31imiter le raisonnement humain parce qu'en réalité le raisonnement humain est extrêmement complexe
14:37donc imiter le raisonnement humain pour aider ce même humain à prendre une décision à faire
14:41quelque chose. Je prends un rapide exemple quand un client vient nous voir pour qu'on lui octroie
14:48un crédit et bien il y a un algorithme qui permet de sur la base des données de ce client de
14:56calculer une probabilité que ce client soit un bon payeur ou pas et en fonction de cela la machine
15:01va donner une orientation sur on a plutôt intérêt à lui prêter de l'argent ou non mais la décision
15:08finale revient à l'humain donc l'algorithme c'est vraiment une aide à la décision humaine et quand
15:15on parle d'IA responsable bien c'est une IA dont on va savoir quelles sont les données en fait qui
15:20ont permis de fonder cette décision. L'algorithme sous-jacent derrière quel est-il ? C'est quoi le
15:25modèle ? Est-ce qu'en effet il est robuste ? C'est à dire pour le même client qui a les mêmes
15:30caractéristiques est-ce que je donne la même réponse ? C'est aussi important d'être équitable
15:33dans le traitement et c'est aussi une IA responsable c'est une IA dont la finalité
15:40est légitime et juste. Que les banques se posent la question de est-ce que j'étudie la solvabilité
15:46de mon client avant de lui prêter c'est a priori un usage qui est légitime donc du coup il y a
15:51vraiment cette idée de à quoi répond mon système d'intelligence artificielle. La finalité ? La
15:57finalité est extrêmement importante parce que l'IA en tant que telle n'est pas mauvaise c'est un
16:01outil comme un autre si je prends un outil un couteau de cuisine je fais la cuisine avec c'est
16:06très bien si je décide de m'en servir pour commettre un délit ça va pas et donc l'outil
16:13en tant que tel peut être dangereux ça dépend vraiment de son usage et à la poste comme à la
16:20banque postale ces enjeux en fait autour de l'utilisation de la data ça fait je dirais
16:25même avant le règlement général de protection des données personnelles que l'entreprise s'en
16:31est saisi en posant d'abord des principes sur une utilisation raisonnée des données et au fur et
16:37à mesure parce que je vous parle de ça c'est en 2016 et au fur et à mesure bien les sujets d'IA
16:42sont arrivés en masse et donc du coup à cette première charte d'utilisation de data qui a été
16:48posée on a agrandi cette charte avec l'utilisation de l'IA et l'utilisation de l'IA éthique et là
16:54vous avez une charte aujourd'hui on a une charte de l'IA autour de l'IA de la data et de l'IA
16:59on peut pas faire d'IA sans data enfin vraiment c'est extrêmement lié mais c'est vrai que l'IA est
17:04venu en plus de cette charte data et avec les IA génératives ça relance je dirais encore plus le
17:11sujet donc du coup on est enfin voilà c'est des sujets vraiment de préoccupation qui sont pris
17:16qui sont qui sont dont l'entreprise s'est saisi assez assez rapidement et on a également un
17:23comité pour une IA de confiance qui regroupe des experts internes externes pour s'assurer en fait
17:31que dans les nouveaux usages qu'on a dans les nouveaux modèles qu'on va développer on respecte
17:35bien un certain nombre de critères. Bon alors vous avez l'air d'être tous bien au carré quand
17:40même sur ce que vous faites c'est quand même rassurant mais peut-être aussi normal évidemment
17:45et important mais je voulais quand même qu'on parle des défis qui restaient à lever parce que
17:49tout ça c'est encore naissant finalement cette technologie et les cas d'usage on les apprend
17:54vous dites en avance par cas d'usage et alors donc il y a un rapport de McKinsey qui publié en 2023
18:00qui nous dit que l'adoption de l'IA générative dans les banques en Europe devrait croître de 30%
18:05par an d'ici 2026 avec une augmentation prévue de 45% des cas d'usage dans les services en contact
18:12direct avec les clients donc on voit quel impact ça va prendre en tout cas c'est parti pour
18:18vous visiblement. Emmanuel comment aujourd'hui vous voyez cette IA justement intégrée dans les
18:24différentes fonctions est-ce qu'il vous semble aussi que, parce que ça on l'a pas abordé mais
18:28parmi les défis je pense que c'en est un, que les collaborateurs sont acculturés ? Alors je
18:35crois que ça a été bien dit il y a nos clients bancaires et assuranciels ils ont fait ils ont
18:41tous enfin globalement ils ont plutôt fait une liste de cas d'usage ils sont en train de commencer
18:46à les implémenter. Je dirais quand même moi que l'implémentation et la mise en oeuvre est très
18:52progressive et encore partielle il y a encore beaucoup de challenges sur la mise en oeuvre
18:56parce que je pense qu'il faut bien comprendre que l'IA générative va s'intégrer à l'intérieur
19:03d'un processus quand je donnais l'exemple du conseiller par exemple augmenté le conseiller
19:07va devoir travailler avec un nouvel outil le développeur travaille avec un nouvel outil et
19:12donc il y a un enjeu très important d'adaptation du processus et de formation de l'ensemble des
19:19collaborateurs sur ces sujets donc nous en tant que ESN par exemple on a formé l'ensemble de
19:27nos collaborateurs à l'IA générative on a même développé des dispositifs d'acculturation un
19:32outil qui s'appelle, enfin un dispositif qui s'appelle Do You Speak GEN-EI et on déploie et
19:39on accompagne de très nombreux de nos clients dans l'utilisation et dans l'acculturation de ce
19:44sujet mais il me semble important d'avoir en tête qu'il y a une première étape qui est une étape
19:50je dirais moi d'acculturation sur lequel nos clients ont de mon point de vue assez bien avancé
19:56ça ne je pense qu'il faut être très clair sur le fait que ça n'est que la toute première étape
20:01c'est un on n'est que tout en haut de qu'on n'est qu'à ce stade je pense un peu au moment du début
20:07de la vague et c'est une transformation profonde des processus et des modes de travail pour chacun
20:13des collaborateurs de l'entreprise et de la banque donc il y aura encore beaucoup d'enjeux de formation
20:19qui ne seront plus profondes que de l'acculturation. Et alors ce qui génère quand même parfois
20:25certaines inquiétudes est-ce qu'il vous semble Clémence qu'il y a des freins aujourd'hui des freins
20:29peut-être humains sur l'utilisation et le déploiement des IA ? Alors je pense qu'en effet un des
20:38premiers freins pour le déploiement de ces IA c'est en effet le facteur humain culturel donc la
20:44nécessité d'acculturer l'ensemble du groupe c'est essentiel. Sinon ça ne marchera pas ? Sinon ça ne
20:49marchera pas alors je pense qu'avec les IA génératives et en effet merci Tchad GPT d'il y a
20:55quelques temps l'acculturation j'ai envie de dire de masse globale elle s'est quand même faite
21:00énormément à ce moment là en se disant mais en fait l'IA c'est ça alors l'IA c'est pas que l'IA
21:05générative mais en tout cas ça en fait partie et donc du coup il y a une espèce de conscience comme
21:09ça de on voit ce que peut faire ce que peut faire l'IA et donc du coup l'acculturation elle est
21:14vraiment au coeur aussi de notre ambition et pour acculturer tout le groupe il y a à la
21:20fois ce volet d'acculturation de masse donc le groupe La Poste a notamment développé une formation
21:28objectif IA alors qu'une formation qui est à destination de tous les français donc tout le
21:32monde peut la faire cette formation objectif IA c'est vraiment une acculturation à ce qu'est l'IA
21:38comment on la définit qu'est ce qu'on peut en faire il y a plus de 70 000 collaborateurs qui
21:41ont déjà participé qui ont déjà fait cette formation donc ça comme le dit Emmanuel c'est
21:46vraiment la formation de base ensuite il faut aussi acculturer le top management sur comment
21:52on va pouvoir se saisir de l'IA et puis au milieu il y a quand même ceux qui sont dans le coeur du
21:56réacteur il y a en effet toutes les fonctions vraiment expert data de data analyse de data
22:01scientist de data ingénieur de chef de projet data sur lequel là aussi on a mis en place des
22:06formations pour pouvoir bien expliquer le métier mais les freins sont vraiment à lever grâce à
22:13cette acculturation. Un frein humain mais je pense aussi on l'a évoqué la réglementation la
22:17réglementation qui arrive en particulier sur l'IA comment vous attendez finalement
22:24l'application de ce texte ? Alors en fait c'est cette nouvelle réglementation
22:30la réglementation sur l'IA qui est une première mondiale c'est le règlement européen
22:35qui est une première mondiale qui a été adoptée cet été c'est à la fois un frein parce que du
22:43coup on va pas pouvoir déployer comme on veut toutes les IA génératives les brancher directement
22:46à nos systèmes parce que d'un point de vue sécurité d'un point de vue éthique ça va pas
22:51fonctionner donc il y a ce frein là je dirais technologique mais en même temps c'est un
22:56formidable atout parce que ça assure à l'ensemble des citoyens le fait que cette IA elle va être
23:03responsable il va y avoir chaque IA en fait entre dans une certaine catégorie de risque donc il y a
23:09les IA qui sont minimes où il n'y a aucun problème qu'on utilise tous les jours par exemple j'envoie
23:15un sms j'ai la complétion automatique ça c'est une IA pas de réglementation il y a des IA qui vont
23:20être interdites parce que d'un point de vue éthique ça ne marche pas donc la notation sociale par
23:25exemple c'est interdit puis les IA au risque elles qui vont être extrêmement réglementées
23:29encore plus réglementées parce qu'elles le sont quand même déjà beaucoup dans le secteur bancaire
23:34c'est ce que j'allais dire oui le secteur bancaire est concerné et le secteur bancaire est concerné
23:37mais ça va en fait ajouter quelques réglementations supplémentaires et si je reprends
23:42mon exemple de l'algorithme qui permet d'aider dans la décision d'octroyer un crédit c'est déjà
23:48extrêmement réglementé on a déjà des obligations d'être transparents de pouvoir expliquer aux
23:53clients pourquoi ça a été refusé mais du coup ce règlement va vraiment pour moi garantir renforcer
24:01et gagner la confiance des citoyens sur l'utilisation finalement ça peut accélérer
24:06l'acceptabilité je pense de lire alors justement puisque vous vous êtes en charge de l'accélération
24:12oui et oui mais alors cette accélération qu'est ce qui la freine aujourd'hui quels sont les défis
24:17alors les enjeux on va dire de formation d'acculturation les enjeux de réglementation
24:24et je nuancerai un peu sur la réglementation on est des secteurs ultra réglementés on a
24:28l'habitude des réglementations une de plus une de moins on saura faire c'est plutôt
24:34l'interprétation et cette réglementation je la trouve particulièrement intéressante pour ça
24:37c'est qu'elle est encore assez philosophique et pas forcément encore très concrète mais
24:46volontairement l'idée de donner du temps aux régulateurs et aux déclinaisons nationales
24:52d'engagement sur l'IA qui permet aux entreprises de faire des retours d'expérience finalement
24:57et à la commission européenne aussi de réfléchir à est ce qu'il faut adapter le texte ou pas donc
25:03moi je la trouve plutôt très intéressante cette réglementation et on parlait de formation
25:07j'ai l'impression que c'est pas encore trop su mais une des obligations c'est la formation de
25:11ce collaborateur dans cette réglementation donc il y a les enjeux formation il y a les enjeux
25:15réglementaires et il y a les enjeux technologiques sur les IA génératives surtout puisque moi de
25:22ce que je vois c'est que les business model des producteurs d'IA aujourd'hui sont en déséquilibre
25:28aujourd'hui c'est des entreprises qui investissent mais qui ne sont pas rentables c'est sûr donc nous
25:35investir sur des technologies elles-mêmes pas rentables se pose des questions surtout qu'en
25:39plus un acteur chasse l'autre Mistral vient de sortir l'IA hier je crois Ministral leur nouveau
25:46dernier nouveau modèle donc c'est très intéressant mais finalement comment une entreprise qui aime
25:50investir choisir des solutions procédurer tout ça comment est fait quand tout change tous les
25:55jours donc ça aussi c'est un défi et encore une fois ça va être la culturation mais de nos équipes
26:00techniques cette fois qui vont dire bah ça c'est plutôt la bonne tendance où ça c'est moins la
26:05bonne tendance et donc l'enjeu j'ai envie de dire économique il est encore important à traiter et tu
26:13le disais tout à l'heure il y a aussi le sujet de la bonne IA pour le bon usage est ce que j'ai
26:19besoin d'une formule 1 pour aller acheter le pain je ne pense pas mon vélo fait forcément l'affaire
26:24et le mon vélo coûte moins cher qu'une formule accélérer mais il faut pas s'emballer en fait
26:28exactement et puis peut-être qu'il faut être accompagné j'imagine que Emmanuel ne me contredira
26:34pas sur ce point comme il nous reste plus beaucoup de temps je voulais qu'on termine quand même cette
26:37séquence par les key points on va regarder ensemble tout ça comment on peut résumer les
26:42points importants donc banquier responsable key point ça veut dire qu'on termine avec un résumé
26:50express un des indispensables sur ce sujet je voulais vous interroger un peu tous mais vu le
26:55temps qui nous reste je pense que je vais vous donner la parole et manuel parce que je vous ai
26:58pas interrogé encore sur les défis mais si vous pouviez compiler tout ça et nous dire vraiment
27:04quels sont ces points indispensables à garder en tête sur ce sujet alors moi je dirais trois
27:09choses je dirais l'IA c'est une tendance de fond en 2027 il y a un demi milliard des emplois des
27:18humains qui utiliseront des outils qui sont basés sur l'IA générative c'est un outil de
27:25compétitivité très important pour nos entreprises et aussi pour nos banques et là dessus moi je
27:31considère que les entreprises françaises ne sont pas en avance elles sont plutôt à 30% à utiliser
27:36de l'IA là où on peut viser plutôt des chiffres autour de 60% pour des entreprises américaines
27:41donc moi le key point c'est et le message pour nos clients et l'accompagnement qu'on fait pour eux
27:46c'est accélérer et accélérer avec plusieurs sujets on pense que c'est un sujet de direction
27:51générale c'est pas un sujet à traiter en silo et je pense que c'est une des difficultés qu'on
27:56voit aujourd'hui donc c'est un sujet de direction générale dans lequel on doit mettre ensemble les
28:01métiers et l'IT on a parlé des enjeux sur la technologie ce sont des vrais enjeux donc voilà
28:06définir des zones principales d'investissement je pense que la phase des use case d'époque c'était
28:12très bien pour se faire les idées mais tout ça c'est vraiment terminé il faut être il faut être
28:17massif et il y a le sujet de la formation et de la transformation des métiers de demain qu'il ne
28:23faut pas oublier. Merci beaucoup Emmanuelle Payan pour ce résumé je rappelle que vous êtes la
28:27directrice d'Inetome Consulting on va remercier aussi nos autres experts Clémence Panet
28:32directrice data au sein de la direction épargne et assurance de la banque postale et puis Pierre
28:37Jarijon responsable de l'accélération de l'IA chez BPI France à très bientôt excellente journée
28:42à tous