BNP Paribas teste jusqu’où l’IA peut être intégrée aux rouages quotidiens de la banque d’investissement. Selon Actualités financièresla banque a déployé un outil interne appelé IB Portal, conçu pour aider les banquiers à rédiger des présentations clients plus rapidement et avec moins de répétitions.
La préparation du pitch est au centre du travail de la banque d’investissement. Les équipes rassemblent les vues du marché, l’historique des transactions et des récits personnalisés dans des délais serrés. Une grande partie de ces efforts répètent des travaux déjà existants ailleurs dans l’organisation. Les diapositives, les graphiques et les analyses de précédents sont souvent reconstruits à partir de zéro, même lorsque des éléments similaires ont déjà été utilisés par une autre équipe ou un autre bureau.
IB Portal est destiné à réduire ce gaspillage. Le système recherche les documents de présentation antérieurs de BNP Paribas et utilise ce que la banque décrit comme des « invites intelligentes » pour faire apparaître des diapositives, des analyses et du contenu pertinents pour un nouveau mandat.
George Holst, responsable du groupe clients entreprises chez BNP Paribas, a déclaré que l’outil fonctionne comme un moteur de recherche alimenté par l’IA qui aide les banquiers à trouver ce qui compte avant un argumentaire ou une réunion client. Selon lui, cela peut réduire le temps de recherche de plusieurs jours, donnant ainsi aux équipes plus de latitude pour se concentrer sur la stratégie et le jugement des clients.
Le cas d’utilisation est important car il place l’IA dans des flux de travail réels et contraints plutôt qu’autour d’eux. Les pitch decks ne sont pas des documents génériques. Ils reflètent les points de vue internes, les détails spécifiques au client et les exigences réglementaires. Rendre un outil d’IA utile dans ce contexte dépend moins du style de conversation que de la structure. Cela implique de décider quels documents sont consultables, de définir des contrôles d’accès clairs dans les régions et les secteurs d’activité, et de définir la manière dont le contenu récupéré passe du brouillon interne à la sortie prête pour le client.
En pratique, cela signifie également traçabilité. Les banquiers doivent savoir d’où proviennent les informations, et tout ce qui est produit par le système doit encore être examiné par un humain avant de quitter l’entreprise. Sans ces contrôles, le risque d’erreurs ou de divulgation inappropriée augmente rapidement.
BNP Paribas construit des outils d’IA sur des plateformes internes
Le portail s’inscrit également dans un développement interne plus large chez BNP Paribas. En juin 2025, la banque a présenté une plateforme « LLM as a Service » visant à donner à ses unités commerciales un accès partagé à de grands modèles de langage dans la propre infrastructure du groupe.
La plateforme est gérée par des équipes informatiques internes et hébergée dans des centres de données BNP Paribas dotés d’une capacité GPU dédiée. La banque a déclaré qu’elle prenait en charge une combinaison de modèles, y compris des options open source et des systèmes de Mistral AI, et prévoyait d’ajouter des modèles formés sur des données internes. Les cas d’utilisation prévus incluent les assistants internes, la rédaction de documents et la récupération d’informations.
D’autres grandes banques adoptent une approche similaire. JPMorganChase a souligné l’utilisation croissante de sa « LLM Suite » interne, qui permet au personnel d’accéder à des modèles dans un environnement contrôlé. Reuters a fait état de l’investissement de Goldman Sachs dans l’ingénierie de l’IA et du déploiement d’un « GS AI Assistant » exclusif.
UBS a discuté d’un « co-pilote » interne de fusions et acquisitions utilisé pour la génération d’idées. Parallèlement à ces efforts internes, des outils spécialisés tels que Rogo ont trouvé du terrain auprès d’entreprises telles que Nomura et Moelis, soulignant la demande d’outils d’IA spécifiques à la finance.
Pour BNP Paribas, le véritable test est de savoir si IB Portal deviendra une partie intégrante du travail quotidien plutôt qu’une expérience ponctuelle. Les avantages potentiels sont simples : moins de temps passé à chercher, moins de documents dupliqués et une meilleure réutilisation des connaissances institutionnelles. Les risques sont tout aussi familiers. Les données hallucinées, les sources floues et l’exposition accidentelle d’informations sensibles ont toutes de réelles conséquences dans le secteur bancaire.
Les déploiements les plus stables maintiennent l’IA fortement contrainte. Cela signifie généralement ancrer les résultats dans du contenu interne approuvé, appliquer des contrôles d’accès basés sur les rôles, enregistrer la manière dont les outils sont utilisés et exiger une approbation humaine avant que quoi que ce soit n’atteigne un client.
Si IB Portal opère dans ces limites, il offre une vision pratique de la manière dont l’IA d’entreprise prend forme : non pas comme une source de réponses instantanées, mais comme un moyen plus rapide et plus sûr d’accéder à ce qu’une organisation sait déjà.
(Photo d’Enrico Frascati)
