Cette approche dite 1+5 combine un socle généraliste et cinq projets verticaux ciblés sur des métiers précis de la banque d’affaires.
Élément
Chiffre
Remarque
Cas d’usage visés
800
Objectif de production d’ici fin 2026
Création de valeur
750 M€
Gains attendus sur l’horizon stratégique
Utilisateurs LLM@CIB
43 000
Salariés et prestataires formés avant accès
Utilisateurs Noa
100 000
Clients du portail entreprises
Cas d’usage verticaux pour la vente et la recherche
En s’appuyant sur le socle, la banque décline des applications pour la vente, la recherche, les risques et les opérations.
Ces outils augmentent la productivité et améliorent la qualité des analyses en donnant des réponses contextualisées aux équipes métiers.
Cas d’usage prioritaires :
Optimisation des propositions commerciales pour grands clients
Synthèse documentaire automatique pour les équipes de recherche
Automatisation des workflows opérationnels répétitifs
Outils d’aide à la décision pour la gestion des risques
« J’utilise LLM@CIB chaque matin, cela accélère mes synthèses de marché et améliore ma réactivité sur les dossiers. »
Marc L.
Ce passage à l’échelle rend la production et la diffusion des outils plus systématiques, tout en gardant des garde-fous opérationnels.
Cette structuration prépare l’ouverture à des déploiements sectoriels plus fins et à l’intégration de nouveaux indicateurs analytiques.
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Déploiement de la GenAI dans les services clients et la recherche
En lien avec l’industrialisation, la GenAI est testée sur les portails clients et les outils d’analyse pour réduire les tâches répétitives.
Selon Alliancy, BNP Paribas privilégie une approche raisonnée, où la génération par IA reste contrôlée et limitée aux fonctions d’assistance.
Noa : automatisation et amélioration du service client corporate
À partir du socle technologique, Noa sert 100 000 utilisateurs sur le portail entreprises, répondant aux questions simples et créant des tickets si nécessaire.
Selon le Chief Digital Officer, l’intégration de la GenAI vise uniquement à mieux comprendre les demandes, la génération restant déterministe pour garantir la fiabilité.
Actions recommandées :
Former les équipes support aux nouveaux workflows automatisés
Maintenir des réponses déterministes pour les informations sensibles
Surveiller les performances via indicateurs métier partagés
« En tant qu’analyste, Noa a réduit mes demandes répétitives et libéré du temps pour des analyses à plus forte valeur ajoutée. »
Claire D.
Indicateurs de sentiment et recherche documentaire augmentée
Parallèlement, le Lab IA produit des scores de sentiment quotidiens sur l’inflation, la politique des banques centrales et la croissance.
Selon le Lab, ces indicateurs lissés sur 21 jours permettent d’identifier des tendances utiles pour les clients institutionnels et les traders.
L’évolution prévue permettra d’interroger directement l’ensemble de la documentation via un assistant, sans phase de recherche manuelle préalable.
Cette avancée ouvre la voie à une véritable intelligence augmentée pour les équipes, tout en posant des exigences fortes de gouvernance.
Gouvernance, sécurité et impact sur l’emploi dans la transformation numérique
En conséquence des déploiements, la gouvernance des modèles et la sécurité des données constituent des priorités pour la banque.
Selon le Rapport intégré de BNP Paribas, la formation et la traçabilité des usages sont des éléments clés pour limiter les risques opérationnels.
Formation, prudence et stratégie 1+5 pour maîtriser l’IA
Dans le cadre de la règle 1+5, la banque impose une formation préalable avant tout accès aux outils afin d’assurer une utilisation responsable.
Cette approche prudente favorise l’acceptation interne et prépare les équipes à intégrer progressivement des assistants spécialisés dans leurs activités.
Programmes de formation obligatoires pour utilisateurs LLM@CIB
Contrôles d’accès et journalisation des requêtes sensibles
Politiques internes pour la génération et la vérification des réponses
Automatisation versus emploi, création de valeur et perspectives
L’automatisation des tâches répétitives vise à libérer du temps pour des missions à plus forte valeur ajoutée sans réduire les effectifs, selon la direction.
Sur le plan opérationnel, l’objectif est de traiter un volume plus important de demandes et d’accompagner la croissance par une meilleure efficacité.
« L’approche prudente de BNP Paribas favorise la confiance des clients face à la GenAI et à ses apports pratiques. »
Goulven C.
« Le partenariat avec Microsoft a transformé l’infrastructure cloud de la banque et accéléré le déploiement industriel. »
Thierry B.
La gouvernance technique et humaine reste un facteur différenciant pour que l’innovation profite aux clients et aux collaborateurs.
Les prochaines phases devront aligner la montée en charge technologique avec des mesures de conformité et des indicateurs métiers partagés.
