Le DataLab de BNP Paribas : les nombreux usages de l’intelligence artificielle

Pierre-Yves Casanova, Senior Data Scientist au Lab Data Science & Intelligence Artificielle de BNP Paribas CIB, est venu présenter à l’occasion du séminaire du Mastère Spécialisé Big Data du 29 novembre 2018 l’expérience de traitement des données non structurées de la banque grâce à des algorithmes d’apprentissage statistique.

Le Datalab est composé de 60 personnes avec différents types de profils : data scientist, data analyst ainsi que des développeurs répartis entre Paris et Lisbonne.

Jusqu'à présent, la banque possédait surtout une vraie expertise dans la donnée structurée mais elle commence à développer une expertise dans le traitement des données non structurées, que ce soit du texte, des images ou du son. Cela représente 80% du volume global des données et énormément de valeur ajoutée.

La mission du DataLab est de trouver comment l’intelligence artificielle pourrait aider la banque. Plusieurs pistes sont ainsi suivies :

• Aider les employés à être plus efficaces, en leur évitant les tâches redondantes par exemple.
• Permettre d’analyser les données à grande échelle, afin de mieux détecter les fraudes bancaires ou lutter contre le blanchiment d’argent
• Améliorer l’expérience client, notamment en analysant les sentiments des clients

Il existe de nombreuses solutions cloud (API) pour le traitement des données non structurées, cependant les banques ne peuvent pas se permettre de les utiliser car elles ne peuvent pas partager les données de leurs clients qui peuvent être sensibles. La stratégie de BNP Paribas est donc de déployer en interne une technologie state-of-the-art et de profiter de cette occasion pour développer leur expertise et leurs atouts. L’ambition est de se positionner parmi les futurs leaders mondiaux de l’intelligence artificielle.

Tous ces développements sont mis en production sous la forme d'API qui peuvent ensuite être utilisées par toutes les entités du groupe BNP Paribas. Plus d’une dizaine de projets ont déjà vu le jour. Parmi eux, un système d'analyse automatique des contrats, un moteur de traduction intelligent, un moteur de recherche, un chatbot, mais aussi de l’analyse des émotions, de l’analyse des images, de la reconnaissance de caractères, etc.

Ainsi, l’outil d’analyse des contrats met quelques secondes pour parcourir 150 pages et permet d'identifier le nom des personnes morales, des personnes physiques, des sites, etc. Cet outil a permis d'accroître l'efficacité du personnel  de 60%. Un autre exemple : grâce à l'outil de reconnaissance vocale adapté aux données bancaires et à leur vocabulaire, le groupe BNP Paribas peut analyser les appels client afin de proposer les solutions les mieux adaptées à leurs besoins.

BNP Paribas est convaincu que l'intelligence artificielle est déjà - et sera de plus en plus - un atout clé de la banque, l’aidant à accélérer ses processus et à approfondir ses analyses, tout en restant très responsable dans son approche.

Compte-rendu rédigé par Tetiana Bovkun et Cyril Monti, étudiants du Mastère Spécialisé Big Data.