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LBBW se tourne vers l’avenir avec sa propre solution d’IA générative
Solution d’IA générative sûre
Pour 8 200 collaborateurs, entièrement personnalisée et conforme au RGPD
Flexibilité maximale
Utilisation en parallèle de modèles d’IA et de plug-ins dynamiques
Solution SaaS efficace
Évolutivité, rentabilité et absence de maintenance grâce à GFT
Défi
L’IA générative représente la prochaine étape de la révolution numérique. Banque universelle de taille moyenne, LBBW voit dans cette technologie une opportunité de réaliser des gains de productivité, transformer les processus de travail et accroître sa compétitivité. Afin d’offrir à ses quelque 8 200 collaborateurs la possibilité d’acquérir de l’expérience avec cette technologie et de l’utiliser au quotidien dans leur travail, la banque a lancé au cours d’une première étape, une solution d’entreprise sécurisée.
Le développement et le lancement d’une solution d’IA générative s’accompagnent de plusieurs défis techniques et réglementaires, en particulier dans les secteurs très réglementés comme celui de la finance, à savoir :
- Réglementations relatives à la protection des données – afin d’assurer la conformité au RGPD, aucune donnée sensible ne doit être stockée ou traitée en dehors de l’Europe.
- Interdiction d’utilisation ultérieure des données : les données recueillies ne doivent pas être utilisées à des fins non autorisées. Plus spécifiquement, les modèles d’IA publics ne doivent pas être entraînés par le biais de requêtes ou de données individuelles de LBBW.
- Protection du secret commercial – préserver les informations internes et le secret commercial est essentiel à l’intégrité et à la sécurité des opérations quotidiennes d’une banque.
- Évolutivité et performance – la solution doit être en mesure de potentiellement venir en aide à des milliers d’utilisateurs simultanément, être rapidement évolutive, fournir des réponses en temps réel et pouvoir évoluer de façon rentable en fonction des besoins de l’entreprise.
LBBW accorde une grande importance à la conformité avec les dispositions relatives à la protection des données, ainsi qu’à la protection de ses collaborateurs. Face à ces exigences, la banque a choisi pour partenaire GFT afin d’obtenir un chatbot d’IA générative. Forte de son expertise technologique et d’une grande expérience pratique dans le domaine de l’intelligence artificielle, GFT a pu concevoir, développer et mettre en œuvre une solution d’IA générative d’entreprise personnalisée.
«Avec GFT, nous avons pu mettre en place une solution d’IA générative personnalisée en quelques mois à peine. L’excellente collaboration flexible avec GFT sur ce sujet dynamique a permis à nos collaborateurs d’utiliser la solution de manière sécurisée et dès les premiers stades.»
Projet
Afin de répondre aux exigences de LBBW, GFT a développé une application d’IA générative personnalisée en très peu de temps. Celle-ci offre aux utilisateurs un accès aux modèles GPT les plus avancés de Microsoft Azure OpenAI Services.
Les éléments-clés de GFT EnterpriseGPT comprennent les modules suivants :
- Solution SaaS infonuagique gérée par GFT qui évite à la banque des investissements réguliers dans des mises à jour logicielles et de sécurité. GFT EnterpriseGPT est hautement standardisé, fonctionne sur toutes les plateformes infonuagiques courantes et peut être étendu à faibles coûts.
- Indépendance et flexibilité nécessaire pour utiliser différents modèles d’IA en parallèle. Bien que lancement ait été effectué avec Microsoft Azure OpenAI Services, des modèles open source hébergés ou de grands modèles linguistiques basés sur l’infonuagique peuvent être employés.
- Extensibilité facile à l’aide de plug-ins pour permettre l’expansion dynamique des fonctionnalités. Par exemple, le plug-in de recherche web utilise Bing pour effectuer des recherches sur Internet en temps réel. Les réponses sont annotées avec les sources exactes pour assurer une vérification efficace des faits et la transparence quant à l’origine des données
- Évolutivité et performance pour que, potentiellement, des milliers d’utilisateurs puissent accéder à la solution en même temps et fournir des réponses en temps réel et de manière rentable.
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