La IA siempre se ha alimentado de datos. Pero, desde su llegada a fines de 2022, el Genai explotó el fenómeno. Hasta el punto de que hoy, las estrategias de datos a menudo se guían por estrategias de IA. Como parte de nuestro Grand Théma Cio - Le Monde en datos al servicio de IA, queríamos abordar los problemas técnicos y de gobernanza asociados, y para eso, recibimos AG2R la Mondiale, BNP Paribas Wealth Management y Geodis.

Mire nuestro programa dedicado a problemas técnicos detrás de los datos al servicio de AI

Para empezar, Pascal Martínez, director de sistemas de información y digital de AG2R la Mondiale, explicó cómo AA generativo empujó una muesca una estrategia de transformación comercial por datos, ya en curso. La plataforma AI Secure AI de la aseguradora permite, por lo tanto, los mecanismos de RAG en Public LLM, implementar un bot interno, pero también crear aplicaciones a pedido e integrarlas directamente en los procesos de gestión, por ejemplo.

Detrás de estas implementaciones, la gobernanza de la combinación de datos con un CDO central y los comercios de CDO que garantizan particularmente el cumplimiento de las reglas erigidas por AG2R la Mondiale en términos de datos para la IA. Una de las reglas centrales que consisten en "nunca exponer nuestra IA interna a nuestros clientes, por ejemplo, como especifica Pascal Martínez. También verificamos que nuestros datos no se usen para releer el modelo sin nuestra autorización. Y todo lo que pasa por Almia está anonimizado, vectorizado, tokenizados". Una capa técnica que permitió a la aseguradora abrir usos internos ampliamente.

AG2R la Mondiale racionaliza sus bases documentales

Impulsado por el Genai, AG2R la Mondiale también ha emprendido un sitio para racionalizar sus útiles bases documentales para el trapo y es el objetivo de tener una sola fuente de datos, por lo tanto, de "verdad". "Los datos de nuestros clientes podrían replicarse hasta 90 veces en nuestro SI", dice Pascal Martínez. Ya habíamos comenzado un enfoque de racionalización documental antes de la llegada de la IA generativa, pero, con ella, es aún más relevante ”.

Mariam Rassai, directora de datos digitales y de datos de BNP Paribas Wealth Management, la banca privada del grupo, expuso la importancia del Genai en esta actividad, donde el volumen de datos es menos importante que en la banca minorista, pero donde estos datos no están estructurados. "La IA, y el Genai, en particular, vienen a apoyar al asesor bancario y se les pone al servicio del cliente", explica. BNP Paribas Wealth Management ya ha implementado el aprendizaje automático en Asia para el control regulatorio, una orden posteriori o que, a priori, de una perspectiva. "También experimentamos el Genai para la navegación y la síntesis de documentos complejos para preparar las citas de los clientes", agrega Mariam Rassai.

Políticas de datos y grupos compatibles con BNP Paribas

Para asegurar datos y evitar sesgos, la banca privada se basa en políticas grupales que consisten en no alojar ningún datos confidenciales en la nube, con más agudeza para el Genai. BNP Paribas Wealth Management, por lo tanto, se produce a los modelos solo a través de una oferta supervisada por el grupo y trabaja en bibliotecas rápidas previamente probadas. Mariam Rassai agrega, finalmente, sobre la Ley AI de que es "muy importante que haya un marco regulatorio, para una IA ética y transparente. Pero también es importante que este marco sea consistente en las diferentes geografías en las que operamos, para no restringir Europa más en comparación con otras regiones".

Finalmente, para cerrar el programa, François Bottin, director digital y de tecnología de Geodis, Nos contó cómo el Covvid se congeló en febrero de 2020, el despliegue planificado de S/4 Hana, y así llevó al logístico a recurrir a los datos para tener un rendimiento único de rendimiento. Por lo tanto, Geodis se comprometió a construir una plataforma de datos. Dos años de trabajo, cuyo resultado ha demostrado un activo real, más allá de los objetivos iniciales, para desarrollar IA, pero también para negociar con los grandes editores.

Geodis, maestro de sus datos

Para responder al problema de medición del rendimiento, la plataforma de datos está recopilando gradualmente los datos de fuentes directamente de aplicaciones comerciales (ERP, CRM, HRM, MSD, WMS ...), para garantizar su trazabilidad completa y hacer auditables KPI. Geodis también se basó en la plataforma para desarrollar una nueva base para su plataforma de comercio electrónico, con hoy un portal único para todos sus clientes y todas sus ofertas.

Pero, por lo tanto, la plataforma de datos también ha permitido a la compañía probar el Genai de los datos limpios y seguros (la IA hereda, por ejemplo, los derechos de acceso en la aplicación fuente). "Explotamos OpenAI 4.0 y agentes Mistral", dice François Bottin. Pero los datos permanecen con nosotros, en la plataforma ”.

Una política que también permite a Geodis defender a los editores cada vez más exigentes. "Somos maestros de nuestros datos, insiste en el director digital y de tecnología. Y durante 2 años, también ha sido una forma de responder a los comportamientos muy agresivos de los editores. Todas las funciones de la IA nos ofrecen, nosotros, sabemos cómo desarrollarlos con nuestra plataforma de datos. Incluso mejor: desde el momento en que también podemos establecer el proceso parte con los agentes y hacer que el UX/IU desaparezca con el indicador, posiblemente podríamos desarrollar nuestro CRM, posiblemente nuestro desarrollo de nuestro CRM.

Mire nuestro programa dedicado a problemas técnicos detrás de los datos al servicio de AI