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BNP Paribas planche sur des dizaines de projets d'intelligence artificielle

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BNP Paribas a monté un lab dédié à l'intelligence artificielle pour exploiter les données non structurées de la banque grâce à des algorithmes d'apprentissage automatique. Plusieurs dizaines de projets ont déjà vu le jour. Parmi eux : un système d'analyse automatique des contrats ou encore un moteur de traduction intelligent, qui offrent des gains de temps significatifs. L'équipe, en pleine croissance, planche aussi sur les nouvelles interfaces vocales. Le point avec son responsable, Edouard d'Archimbaud.

Lab AI, la start-up interne de BNP Paribas... qui planche sur des projets d'IA
BNP Paribas planche sur des dizaines de projets d'intelligence artificielle © Juliette Raynal - L'Usine Digitale

"Nous avons deux ambitions. La première, c'est d'automatiser toutes les tâches qui nous permettent de rendre la banque 'scalable'. La seconde, c'est d'utiliser la donnée pour proposer des services innovants à nos clients, des services qui peuvent aller au-delà du modèle bancaire actuel et qui confère encore plus de valeur ajoutée aux services fournis par nos collaborateurs", expose Edouard d'Archimbaud. Diplômé de l'Ecole polytechnique et spécialiste de l'apprentissage automatique, il est, à 33 ans seulement, en charge du Lab AI de BNP Paribas.

 

Fondé il y a un an, le lab est né au sein de l'équipe Analytics consulting, qui regroupe une trentaine de collaborateurs au sein de l'entité CIB (Corporate and Institutionnal Banking) de BNP Paribas. "L'objectif du lab est de traiter de la donnée non structurée, que ce soit du texte, des images ou du son. C'est 80% du volume global des données et nous sommes convaincus que derrière il y a énormément de valeur ajoutée à apporter aux clients", explique Edouard d'Archimbaud. Jusqu'à présent, la banque possédait en effet surtout une vraie expertise sur la donnée structurée, comme les matrices de risque et les séries temporelles, par exemple. 

 

Des dizaines de projets

Pour travailler sur cette donnée non structurée et la croiser, le lab s'appuie, entre autres, sur un datalake. "On y rassemble et connecte de grandes sources de données de la banque pour mieux comprendre le comportement de nos clients avec un usage responsable", indique Edouard d'Archimbaud. Aujourd'hui, des dizaines de sources de données y sont connectées et, à terme, l'idée est de pouvoir connecter la totalité des sources de la banque. Pour travailler, le laboratoire dispose également d'un cluster de GPU et s'appuie sur des modèles et des outils d'intelligence artificielle disponibles en open source pour développer des solutions maison.

 

"Nous ne sommes pas un lab de paillasse. Les développements que nous faisons, nous les mettons en production sous la forme d'API qui peuvent ensuite être utilisées par toutes les unités de CIB", tient-il à préciser. Présenté comme une start-up interne, le lab AI se veut agile. En un an, des dizaines de projets ont déjà vu le jour. Parmi eux, un système d'analyse automatique des contrats. "Avant, tous les contrats étaient relus manuellement pour s'assurer qu'ils suivaient bien les règles de conformité. Nous avons depuis développé un outil d'analyse automatique qui permet de diviser par deux le temps de lecture. Il est désormais possible d'analyser 150 pages en une dizaine de secondes", se réjouit Edouard d'Archimbaud.

 

Un moteur de traduction intelligent

Autre exemple de réalisation : un moteur de traduction intelligent. "Auparavant, nous avions un moteur de traduction en interne qui fonctionnait avec des technologies externes d'ancienne génération qui coûtaient relativement cher", raconte le spécialiste. Ses équipes se sont donc appuyées sur des publications sur le deep learning (apprentissage profond) appliqué à la traduction automatique. "Nous sommes partis des technologies open source puis nous avons récupéré des données internes et externes pour affiner les modèles d'apprentissage. Nous avons obtenu un modèle meilleur que ceux disponibles sur le marché", assure-t-il. Cerise sur le gâteau, seuls cinq mois se sont écoulés entre le lancement des travaux et le déploiement de la solution. Un cycle de vie court permis, entre autres, par l'implication des clients (internes et externes) dès la conception de l'outil.

 

Les équipes du lab planchent également sur les techniques de reconnaissance vocale. Un moyen, par exemple, d'améliorer l'efficacité des collaborateurs grâce des applications de dictée vocale. Seul hic, il faut d'abord étiqueter les données d'enregistrement pour entraîner, de manière supervisée, les modèles mathématiques. "Une grosse partie de notre travail consiste à construire cette base d'apprentissage, mais nous considérons que c'est une opportunité car l'activité des 190 000 collaborateurs du groupe permet de générer automatiquement cette base", explique Edouard d'Archimbaud.

 

Recruter d'autres talents en AI

Interrogé sur l'impact de ces nouvelles technologies sur les emplois, le responsable du laboratoire se montre rassurant. "La machine ne remplace pas l'Homme. Notre objectif est de mettre au service de l’Homme le meilleur de ce que sait faire la machine. Sur l'analyse des contrats, par exemple, la machine traite la partie systématique.", résume-t-il. De cette façon, l'homme peut intervenir et se concentrer là où c'est compliqué. Son expertise se trouve alors revalorisée. 

 

Prochain challenge pour le laboratoire : gonfler les équipes. "Notre plus gros défi, c'est de continuer à recruter des talents. Nous avons actuellement plusieurs postes ouverts". Pour attirer les meilleurs profils, Edouard d'Archimbaud fait valoir le positionnement atypique de son équipe : "Nous sommes en mode start-up, tout en bénéficiant des forces d’un grand groupe. Dans une start-up, il n'y a pas autant de données, ni autant d'infrastructures et les cas d'usage sont moins nombreux". Avis aux intéressés !

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