Dans les coulisses de la révolution discrète de Citi en matière d'IA

Pour de nombreuses grandes entreprises, l’intelligence artificielle reste cantonnée à des projets pilotes isolés. De petites équipes testent des outils, mènent des essais et présentent des conclusions qui ne trouvent que rarement un écho au-delà d’une poignée de services. Citi a choisi une autre voie. Au cours des deux dernières années, la banque s’est attachée à intégrer l’IA dans les processus de travail quotidiens à l’échelle de l’organisation, la faisant ainsi sortir du domaine réservé à quelques spécialistes.

Cette initiative a permis de créer une communauté interne dédiée à l'IA, composée d'environ 4 000 collaborateurs issus de fonctions diverses, notamment la technologie, les opérations, la gestion des risques et le service client. Ce chiffre, rapporté pour la première fois par Business Insider, met en évidence la manière dont Citi a développé ses programmes « AI Champions » et « AI Accelerators » pour favoriser une large participation plutôt que de maintenir une supervision centrale stricte.

Le degré d'intégration est significatif. Avec un effectif mondial d'environ 182 000 personnes, Citi indique que plus de 70 % de ses employés utilisent désormais, d'une manière ou d'une autre, des outils d'IA approuvés par l'entreprise. Cette adoption généralisée place la banque en tête de nombreux concurrents qui limitent encore l'accès à l'IA aux équipes techniques ou aux laboratoires d'innovation dédiés.

Des projets pilotes centralisés à l'adoption au niveau des équipes

La stratégie de Citi a commencé par les personnes, et pas seulement par les outils. La banque a invité ses employés à se porter volontaires pour devenir des AI Champions, en leur offrant une formation spécialisée, des ressources internes et un accès anticipé aux systèmes d'IA approuvés. Ces personnes ont ensuite aidé leurs collègues directs, en jouant le rôle de conseillers accessibles plutôt que d'instructeurs officiels.

Cette approche reflète une compréhension pratique de l'adoption des technologies. Les nouveaux outils échouent souvent non pas par manque de capacités, mais parce que le personnel ne sait pas quand ni comment les utiliser. En intégrant le soutien directement au sein des équipes, Citi a comblé le fossé entre l'utilisation expérimentale et l'application courante.

La reconnaissance formelle a joué un rôle clé. Les employés pouvaient obtenir des badges internes en suivant des formations ou en démontrant comment ils utilisaient l’IA pour améliorer leurs tâches spécifiques. Bien que ces badges ne débouchent pas directement sur des promotions ou des augmentations de salaire, ils ont contribué à renforcer la visibilité et la crédibilité des compétences en IA au sein de l’entreprise. Selon Business Insider, ce modèle axé sur les pairs a accéléré l’adoption de manière plus efficace que les directives traditionnelles descendantes.

Une application pratique assortie des garanties nécessaires

La direction de Citi a présenté cette initiative comme une réponse à l'échelle opérationnelle, et non comme une simple nouveauté technologique. Avec des activités étendues dans la banque de détail, les services d'investissement, la conformité et le service client, même des améliorations mineures en matière d'efficacité peuvent générer des avantages cumulés substantiels. Les outils d'IA sont désormais utilisés pour résumer des documents volumineux, rédiger des communications internes, analyser des données et faciliter le codage logiciel. Bien que ces applications ne soient pas uniques, la différence réside dans leur déploiement systématique à l'échelle de l'entreprise.

L'accent mis sur l'utilité au quotidien guide également l'approche de Citi en matière de gestion des risques. La banque limite ses employés à un ensemble d'outils vérifiés et approuvés par l'entreprise, en mettant en place des garde-fous clairs sur l'utilisation des données et le traitement des résultats. Ces contraintes, bien qu'elles ralentissent parfois l'expérimentation, ont renforcé la confiance de la direction dans l'octroi d'un accès plus large. Dans des secteurs fortement réglementés comme la finance, instaurer la confiance dans le processus est souvent plus crucial que de rechercher la vitesse pure.

Leçons tirées de l'approche de Citi en matière de déploiement de l'IA

L'architecture du programme de Citi offre un enseignement clé pour d'autres grandes organisations : une intégration réussie de l'IA ne nécessite pas que chaque employé devienne un expert. Elle nécessite une masse critique de personnel qui comprend suffisamment bien les outils pour les utiliser de manière responsable et guider ses collègues. En formant des milliers de personnes plutôt qu'une poignée d'élus, Citi a réduit sa dépendance vis-à-vis d'un petit groupe de spécialistes surchargés.

Il y a également une dimension culturelle. Encourager activement la participation des profils non techniques envoie un message clair : l'IA n'est pas l'apanage des ingénieurs ou des data scientists. Elle devient une composante standard du travail moderne, à l'instar de l'adoption des tableurs ou des logiciels de présentation au cours des décennies précédentes.

Cette évolution s'inscrit dans des tendances plus larges du secteur. Des études menées par des cabinets tels que McKinsey indiquent que de nombreuses entreprises peinent à faire passer leurs projets d'IA de la phase pilote à la production, invoquant souvent un manque de compétences et un manque de clarté quant aux responsabilités. Le modèle de Citi atténue certains de ces défis en confiant la responsabilité pratique aux équipes tout en maintenant une gouvernance et des normes centralisées.

Naturellement, cette approche a ses limites. L'adoption par les pairs dépend d'un engagement soutenu, et les progrès peuvent être inégaux d'une équipe à l'autre. Il existe également un risque que les réseaux de soutien informels deviennent incohérents, entraînant des disparités dans les avantages. Citi y remédie en effectuant une rotation périodique des « champions de l'IA » et en mettant continuellement à jour les supports de formation à mesure que les outils évoluent.

Un aspect remarquable est la décision de la banque de traiter l'IA comme une infrastructure opérationnelle plutôt que comme un simple projet d'innovation. Au lieu de poser la question « L'IA peut-elle transformer notre activité ? », Citi a demandé « Où l'IA peut-elle réduire les frictions dans notre travail actuel ? ». Ce cadre pragmatique facilite la quantification des progrès et atténue la pression de devoir produire des résultats sensationnels et immédiats.

Cette expérience remet également en question l’idée reçue selon laquelle l’adoption de l’IA doit être exclusivement impulsée par la direction. Si la haute direction de Citi a apporté un soutien essentiel, l’élan significatif est venu des employés qui ont donné de leur temps pour apprendre et partager leurs connaissances. Dans les grandes organisations complexes, cette dynamique ascendante est difficile à susciter, mais elle est souvent le facteur décisif qui détermine si une nouvelle technologie s’intègre à la culture d’entreprise.

Alors que de plus en plus d'entreprises passent de la phase de test à une mise en œuvre à grande échelle, l'expérience de Citi constitue une étude de cas précieuse. Elle démontre que l'échelle ne s'atteint pas simplement en acquérant des outils plus avancés, mais en renforçant la confiance des personnes dans l'utilisation des outils dont elles disposent déjà. Pour les entreprises perplexes face à la lenteur des progrès en matière d'IA, la solution pourrait dépendre moins de présentations stratégiques que du soutien apporté à la manière dont le travail est accompli, une équipe à la fois.

Voir aussi : JPMorgan Chase considère les dépenses en IA comme une infrastructure essentielle

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