800. Este es el número de casos de uso de AI que BNP Paribas identificado en todo el grupo. Incluso si algunos se duplican en diferentes operaciones, para transformar la prueba, el grupo tuvo que confiar en su nube privada y bases de datos adecuadas, e incluso considerar un retorno a la gestión del conocimiento (KM).

Al principio, hace poco más de 5 años, el grupo implementó con el soporte de IBM una nube privada en su propio centro de datos, una infraestructura dotada de su propia GPU. El objetivo no era desarrollar IA, sino, como dijo Jean-Michel García, CTO del grupo bancario, con motivo de Oracle Cloud World en París el 14 de marzo, para conciliar dos objetivos "que a priori dibujan en direcciones opuestas". Por un lado, las necesidades de innovación tecnológica y, por otro, las necesidades de soberanía y autonomía. Sin olvidar que, en el banco, el sector muy regulado, la protección de los datos es un tema esencial que incluye tanto protección física, protección en línea, GDPR, prevención contra ventas de datos, etc., como recordó CTO.

Bases de datos rezagadas

"Así que nos fuimos a nuestra propia nube y hemos modernizado mucho nuestra infraestructura", continuó Jean-Michel García. Pero luego encontramos un obstáculo casi físico [faute de solution technique adaptée]En este caso, la capacidad de traducir este enfoque en la transformación de bases de datos ”. Por lo tanto, BNP Paribas pidió a Oracle, cuyas bases han progresado para adaptarse a la nube, según el CTO. También recordó que otras compañías cumplieron el mismo límite." Incluso las nubes como AWS o Microsoft se han llevado a asociaciones con compañías como Oracle ".

El banco ha estado trabajando en una asociación extendida con el editor californiano durante unos 18 meses, "en la misma idea de tener una nube segura con nosotros, cuyo entorno dominamos y, al mismo tiempo, en la idea de explotar en particular los módulos de Oracle IA". Para avanzar en sus casos de uso en el grupo, sin comprometer la seguridad, "la primera fase importante es la capacidad de ingerir y producir ofertas de IA internas para la empresa, para diferenciarse, pero también tener autonomía estratégica, explica el CTO. Para esto, ya tenemos nuestros centros de datos con GPU. Y en 2025, un año pívico, continuaremos a nuestro aumento en nuestras ofertas de servicio IA. Parece una nube, pero que se basará en diferentes tipos de proveedores ”.

Km, el regreso

Luego vienen todos los casos de uso lanzados dentro de las operaciones, que pueden depender de diferentes modelos de Genai o en otros AIS más clásicos. "Finalmente, recordó el CTO, una gran parte de estos casos de uso, son principalmente datos. Y no estamos hablando de la era de DataWarehouses". Según él, se trata de volver al concepto de gestión del conocimiento. "Para tener una ganancia real con la IA generativa, se necesita KM y es una cuestión de organización. Se trata de restaurar a los empleados la capacidad de clasificar, seleccionar, etiquetar los datos correctos".

Los primeros archivos IA permitirán obtener más productividad, por lo tanto, generar margen y trabajar en este aspecto. Para Jean-Michel García, "la segunda generación de casos de uso dependerá especialmente del trapo. Combinado con el KM, esto realmente funcionará en los procesos. Y este es el camino tomado por BNP Paribas".