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Portant l’ambition de devenir la banque préférée des français en 2025, La Banque Postale s’appuie sur des leviers répartis en 4 points clés : digitalisation, diversification, différenciation, data.  

C’est pourquoi au sein de l’entreprise rien ne se fait sans data et qu’une organisation transverse a été adoptée avec les entités Data et IT rattachées au même DGA pour une meilleure collaboration ainsi que les Directions Data, Innovation et Digital qui forment un triptyque. Dans cette organisation, la Direction Data permet d’adresser les sujets de socle, de gouvernance et d’exécution (via la Data Factory).

Pensée comme un cabinet de conseil interne à la data, la Data Factory a deux missions : 

• Exécution de projets : accompagner tous les métiers de la banque dans leurs projets data et adresser toute la chaîne de valeur de la data ainsi que le dataviz pour permettre aux métiers d’utiliser au mieux leurs données
• Animation de communauté : animer la communauté de data scientists de l’entreprise, permettre de partager les assets, favoriser le retour d’expérience et contribuer à la R&D à l’échelle du groupe

La conduite du changement, la formation, la pédagogie sont des éléments essentiels pour que l’IA soit acceptée et développée. La réglementation qui va arriver, pour moi, elle va être de nature à restaurer ou conserver la confiance des citoyens sur l’usage des données

- Clémence Panet-Amaro, Head of Data Analytics & Chief Data Scientist (La Banque Postale)

La data permet ainsi le développement de nombreux projets d’IA mais des obstacles restent à franchir pour la déployer totalement : 

• Contraintes réglementaires sur la qualité et la traçabilité des données et la RGPD
• Freins technologiques : données silotées, multiplicité de SI, nouveaux outils à maîtriser
• Facteurs humains : rareté des talents, turn-over, besoin d’acculturation pour gagner la confiance des citoyens et du personnel

L’enjeu humain est d’autant plus important dans le développement de projets IA que l’IA Act va classifier l’ensemble des cas d’usages IA en 4 niveaux de risques dont le plus fort est l’interdiction de l’usage. Pour Clémence Panet-Amaro, cette réglementation est une opportunité pour la data science de réfléchir sur la lutte contre les biais.

Pour conclure sa prise de parole, Clémence Panet-Amaro explique que même si l’IA est dépeinte comme une pression sur l’emploi, elle est plutôt créatrice de nouveaux emplois et métiers et qu’il est essentiel de faire preuve de pédagogie pour que l’IA soit acceptée au sein de la communauté, et en ce sens, la réglementation à venir va permettre de rassurer les citoyens en mettant l’IA au service des humains et non l’inverse.

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