Le secteur bancaire file un équilibre délicat entre régulation et intégration de l’innovation au sein des processus. Luc Barnaud, Group Chief AI & Data Officer du groupe BPCE revient sur le déploiement de l’intelligence artificielle, et notamment à travers l’augmentation des conseillers formés à l’intelligence artificielle générative.

Décideurs. Au sein du Groupe BPCE, quel type de gouvernance de l’IA avez-vous mis en place ?

Luc Barnaud. La filière Data & IA est une filière dite de plein exercice, comme peut l’être la filière finance, la filière risque… Cette filière de plein exercice est fédérée avec une équipe transverse au niveau du groupe, et avec une communauté de référents nommés dans chacune des entreprises et métiers de BPCE. Cette organisation nous permet d’être agile et efficient : tout ce qu’on estime devoir être plus pertinent en local reste en local, alors que les développements pouvant être mutualisés à l’échelle du groupe le sont, par exemple, la mise à disposition d’outils IA générative pour tous, le développement de produits IA stratégiques ou la gestion du socle technologique IA transverse. Néanmoins, la data et l’IA restent intimement liées, gérées dans une seule filière dont j’ai la responsabilité en tant que Group Chief AI & Data Officer.

Quel est votre rôle ?
Les services bancaires sont largement immatériels, et nous gérons et générons énormément de data. Mon enjeu premier est la gestion et la gouvernance de ce patrimoine de données, qui n’est pas figé, mais au contraire s’enrichit avec, par exemple, le développement du digital ou l’émergence de nouveaux enjeux, comme l’ESG. L’objectif est d’identifier les données stratégiques, d’en optimiser l’acquisition, de les mettre en qualité, de les exposer aux métiers et, in fine, de les exploiter pour créer de la valeur au service des entreprises et des clients de BPCE tout en veillant à la protection de ces données et notamment celles personnelles. Un des outils pour valoriser ce patrimoine est l’IA prédictive qui permet d’enrichir le cycle de transformation de la data et d’améliorer nos processus de décision en passant de règles métiers classiques à des scores combinant un grand nombre de données. Avec l’IA générative, nous allons au-delà de l’exploitation de la data structurée, pour aller vers des processus profondément transformés.

"L’IA transformante [se déploie] pour les clients, pour les conseillers, pour les centres d’appel, pour l’informatique et pour la fraude"

Comment l’IAG a-t-elle fait évoluer la direction IA ?
Finalement, c’est une nouvelle pièce du puzzle. Cette nouvelle technologie rend l’ensemble beaucoup plus transformant pour l’ensemble de nos métiers. L’IA générative, à la différence du machine learning, utilisé par des spécialistes de la data et de l’IA, touche l’ensemble des collaborateurs du groupe. L’enjeu RH, de formation, de développement de nouvelles compétences prend donc une importance fondamentale.

Comment s’effectue le déploiement des différents cas d’usage ?
Nous déployons cette IA transformante selon cinq verticales, l’IA pour les clients, pour les conseillers, pour les centres d’appel, pour l’informatique et pour la fraude. Sur chacun de ces axes, nos chiffres montrent une forte adoption. Fin 2025, plus de 75 % des conseillers bancaires des Banques Populaires et des Caisses d’Épargne étaient utilisateurs de produits d’IA mis à leur disposition pour faciliter leur quotidien.

Quels départements s’avèrent les meilleurs soutiens à la direction IA ?
Notre enjeu n’est pas centré sur la technologie et nous appréhendons la transformation IA d’abord comme une transformation métier. Les principaux sponsors de la démarche doivent donc être les patrons des différents métiers et entreprises du groupe. Délivrer à ces métiers des produits IA sûrs et de qualité est un travail d’équipe orchestré par la filière Data & IA. Ce collectif intègre bien sûr les équipes informatiques, qui développent les produits, mais aussi les équipes RH qui nous accompagnent dans la mise en marché et favorisent l’adoption. N’oublions pas ceux qui s’assurent de la sécurité des systèmes que l’on déploie : équipes de la Conformité, du Juridique et de la Sécurité informatique. Nous travaillons en étroite collaboration avec eux pour leur exprimer nos besoins et qu’ils en déterminent la faisabilité.

Quelles conditions favorisent l’adoption ?
Il ne suffit pas de poser un outil sur la table en pensant qu’il va être adopté spontanément. Le produit, c’est 30 % de la réussite, 70 % revient à la gestion et l’accompagnement autour de celui-ci. La qualité seule ne suffit pas, il faut travailler de concert avec les métiers, d’où l’importance de composer dans les équipes un triptyque business owner, product owner et expert informatique. Sans oublier la quatrième composante, l’expertise RH. Notre plan stratégique Vision 2030, publié en 2024, posait comme objectif d’avoir au moins la moitié des collaborateurs du groupe utilisateurs réguliers de l’IA générative à horizon 2026. Cet objectif a été atteint un an à l’avance, dès l’automne 2025, 50 % des collaborateurs utilisaient déjà notre plateforme d’IA générative MAiA.

Pouvez-vous nous présenter un de vos cas d’usage ?
Nous avons développé un cas d’usage sur l’accompagnement de nos conseillers bancaires au quotidien. Notre objectif était simple : utiliser l’IA pour augmenter leur efficacité et la qualité du suivi client. L’outil que nous avons déployé agit comme un véritable assistant : il permet non seulement de générer automatiquement des comptes rendus de réunion riches et précis, mais aussi de détecter les opportunités commerciales au sein des conversations et d’aider à la préparation des communications de suivi pour le client. Le bénéfice est double puisque nos conseillers se libèrent des tâches administratives pour se concentrer sur l’écoute et le conseil, et dans le même temps nous devenons plus proactifs dans notre relation client.

"Le produit, c’est 30 % de la réussite, 70 % revient à la gestion et l’accompagnement autour de celui-ci"

Un tel déploiement à grande échelle a impliqué de relever plusieurs défis. Sur le plan technique, il fallait garantir une performance et une rapidité irréprochables tout en maîtrisant les coûts. Mais le défi le plus crucial a été l’adaptation à notre environnement. En effet, nous avons dû entraîner l’IA à comprendre parfaitement le vocabulaire spécifique à notre groupe, comme les noms de nos produits ou encore notre jargon interne. Cette étape garantit la pertinence et la précision de l’outil. Les résultats ont dépassé nos attentes. Nous avons connu une adoption massive, et plus de 80 % des conseillers se sont approprié l’outil. Par ailleurs, on constate une plus grande richesse du contenu des comptes-rendus, ce qui améliore considérablement la traçabilité et la préparation des futurs échanges.

Propos recueillis par Alexandra Bui