Au sein du Crédit Agricole, nous faisons confiance à des plateformes IA 'Low Code' françaises.

L’enchaînement d’une pandémie mondiale et d’une guerre aux portes de l’Europe, a montré que la profusion des biens et services, était en réalité devenu plus précaire que nous le pensions. Le retour de pénuries d’énergie, de certaines denrées alimentaires, ou encore plus récemment de médicaments essentiels comme les antibiotiques, ont sans doute marqué notre mémoire collective.

Le contexte géopolitique, un monde redevenant de plus en plus bipolaire entre Chine et Etats Unis d’Amérique, et une compréhension des limites planétaires affinée, ne font que renforcer le retour en force des concepts de dépendance, souveraineté et autonomie stratégique en particulier dans le domaine des technologies qui sont de puissants outils de domination ou de préservation de leurs intérêts pour les nations.

Les entreprises – dont certaines déjà été mises à rude épreuve par la hausse des prix de l’énergie, ont accru leur vigilance quant à la maîtrise des ressources qui leur permettent de fonctionner. Les technologies en font évidemment partie. Pour autant, des efforts de pédagogie restent nécessaires car les technologies évoluent vite – l’IA en particulier, alors que des enjeux tels que la protection des données de nos entreprises et concitoyens, ne sont pas encore pleinement assimilés.

2/ Comment l’engagement du Groupe Crédit Agricole sur ces sujets se traduit-il concrètement dans des domaines comme celui du cloud, de la data et de l’intelligence artificielle ?

Le Crédit Agricole est une banque universelle, celle d’un Français sur trois, ainsi que le premier financeur de l’économie française. En tant qu’opérateur d’Importance vitale, banque systémique, et tiers de confiance, il porte depuis toujours une grande attention à la maîtrise et à la sécurisation de son système d’information, ainsi qu’à la protection des données de ses clients.

Ainsi, nous gérons nos propres datacenters qui se distinguent en matière d’efficience énergétique. Cependant, l’essor de l’IA Générative, dont les modèles les plus puissants sont difficilement déployables dans nos Datacenters notamment en raison de leur consommation de GPU, nous invite à une hybridation sous contrôle. Pour ce faire, nos politiques et méthodes s’appuient sur quelques principes clés :

• Nous évaluons tout d’abord la sensibilité des données et définissons les mesures de protection nécessaires.
• Nous identifions systématiquement les risques technologiques incluant la dépendance excessive.
• Nous choisissons soigneusement le mix de technologies d’IA répondant aux besoins en fonction de critères variés, tels que les performances statistiques et techniques, les risques, les coûts et l’impact environnemental.
• Enfin, nous décidons entre développer nos propres modèles d’IA ou « louer » des services d’IA, en fonction des exigences réglementaires et du rapport coûts-bénéfices.

Cela signifie que nous veillons soit à disposer de plusieurs solutions pour une même famille d’usages, soit à viser le développement interne de solutions agnostiques au fournisseur de Cloud et en mesure d’orchestrer le recours à différents « Large Language Models » (LLM). Cela permet en cas de besoin de basculer d’un LLM à un autre ou même de piloter leur sollicitation en fonction de la tâche à traiter pour une meilleure efficience. Evidemment, tout cela ne peut se faire en une seule fois, d’autant que l’écosystème IA Générative n’est pas encore mature sur le plan industriel. Il nous faut donc penser dès l’origine cette cible à long terme et faire preuve de discipline collective afin de s’en rapprocher progressivement et non de s‘en écarter par renoncements successifs sous la pression du « time to market ». Pour cela, des équipes internes à la pointe de l’état de l’art, comme celles du DataLab Groupe Crédit Agricole, sont indispensables afin de forger des choix cohérents avec nos IT et à accompagner leur mise en œuvre. Elles nous aident d’ailleurs par la R&D continue à renforcer notre maîtrise de l’IA et à animer des collaborations académiques ou industrielles comme la Chaire IA de confiance et responsable avec l’Ecole Polytechnique.

3/ Doit-on et peut-on négocier entre l’impératif d’innovation technologique et l’exigence de souveraineté ?

C’est en effet équilibre délicat.

Les procédures implémentant les principes que j’évoquais pour gérer le risque de dépendance technologique sont parfois perçues comme trop bureaucratiques. Il nous faut donc à la fois expliquer l’utilité de ces questionnements pour maîtriser les risques à long terme et simplifier autant que possible les formalités afin de limiter l’empilement normatif freinant l’innovation.

Une des voies possibles est d’accompagner la mise à niveau de nouveaux acteurs. Ainsi, le Groupe Crédit Agricole, met en place un dispositif d’accompagnement des startups dans la prise en mains de ses exigences normatives.
Cela étant précisé, il faut à mon avis maintenir des exigences industrielles élevées vis-à-vis des fournisseurs de solutions plus souveraines afin de viser d’emblée des mises en production répondant à de vrais besoins. A défaut, le risque serait de de les cantonner à des POC sous perfusion de budgets d’Innovation. Or ces fournisseurs ont certes besoin de financements, privés comme publics, mais aussi et surtout de commandes de clients exigeants pour se confronter à la rude compétition et étoffer leur offre.

4/ En quoi l’IMA vous semble t-il un acteur clé de l’écosystème pour aider à parcourir ce chemin de concert ? (Grandes entreprises, secteur public, autres associations professionnelles, communautés) 

Les questions à traiter sont complexes avec leur lot d’injonctions paradoxales. Il est donc préférable de ne pas rester seul face à leur traitement !

L’IMA offre un véritable creuset d’Intelligence Collective à ses adhérents. Les grandes entreprises dans tous les secteurs, ainsi que des administrations, peuvent échanger sur la façon dont elles prennent en compte dans leur stratégie et pratiques opérationnelles la limitation des risques de dépendance technologique, la souveraineté technologique et l’autonomie stratégique.

L’IMA organise en outre des événements thématiques variés s’adressant ainsi à la fois aux dirigeants et à leurs équipes. Ceux-ci peuvent rencontrer des entreprises et startups offrant les alternatives recherchées. Ses contenus riches comme les Livres Blancs sont de précieux supports pour nourrir les réflexions ou l’acculturation des équipes internes.

Enfin, l’ouverture de l’IMA vers de multiples communautés ou associations (CIGREF, France Digitale, La French Tech, Souveraine Tech…) permet d’adresser au niveau national de nombreuses facettes des défis à résoudre : IT, Métiers, Innovation & écosystèmes.

5/ Sur le plan technologique, quels espoirs sont à vos yeux ouverts à notre pays si tout cet écosystème poursuit durablement sa course ? Et dans quels domaines le voyez-vous par exemple en prendre la tête ?

Pour rester dans mon domaine d’expertise, je pense que nous avons ce qu’il faut pour réussir en IA : des compétences, des données et une offre d’infrastructures qui se développe.

À mon avis, l’objectif principal ne réside pas dans une compétition frontale avec les grands LLM généralistes pour lesquels les besoins en ressources sont pharamineux mais plutôt dans le développement de l’écosystème nécessaire à une diffusion dans toutes les strates de notre économie, digitale comme physique, centrée sur la valeur et la responsabilité sociétale.

Au sein du Crédit Agricole, nous faisons par exemple confiance à des plateformes IA « Low Code » françaises afin de favoriser une large diffusion des usages auprès de nos métiers. Nous avons en effet la conviction que l’adoption passera avant tout par des utilisateurs férus d’IA à même de faire le lien entre leur business et le potentiel de ces technologies.

Des entreprises françaises pourraient aussi jouer un rôle clé dans l’adaptation de LLM ou Small Language Models (SLM) ou le développement d’autres formes d’IA afin d’apporter des réponses concrètes et efficientes au plus près des besoins de notre économie (performances, risques, coûts, impacts environnemental…). D’ailleurs, peut-être faut-il coupler le développement de ces pépites en IA avec nos nombreux défis de réindustrialisation des territoires. Cela permettrait de favoriser un développement symbiotique entre filières, en proximité à l’échelle des PME et ETI, sans forcément faire de la course à la taille une obsession.