Crédit immobilier, relation client… BNP Paribas accélère dans l'IA pour simplifier ses opérations

1000 : c'est le nombre de cas d'usage liés à l'intelligence artificielle que BNP Paribas souhaite atteindre en production d'ici à la fin de l'année, contre 800 aujourd'hui. Tout comme le Crédit mutuel Arkéa, le Suisse UBS ou l'Américain Morgan Stanley, qui ont lancé différents outils pour leurs clients ou salariés, BNP Paribas investit massivement dans l'IA. La banque française a franchi une étape supplémentaire l'année dernière, en signant un contrat pluriannuel avec la pépite Mistral AI dans le but de développer des assistants virtuels.

Un logiciel de traitement intelligent des documents développé in-house

Parmi les principales utilisations mises en avant, BNP Paribas espère par exemple réduire considérablement le délai d'octroi de crédit immobilier, qui court depuis l'accord du client jusqu'à l'édition de l'offre en version électronique. Ce laps de temps devrait passer à 6 jours en juin, au lieu de 12 aujourd'hui. “Les enjeux sont de proposer à nos clients le parcours le plus fluide et rapide possible, lorsque l'on parle du process le plus long de la banque, à savoir la souscription d'un crédit immobilier, explique Sébastien Perrigault, directeur du domaine du financement des particuliers de la banque commerciale dans l'Hexagone. Mais aussi, de diminuer le coût de distribution du crédit.”

Pour raccourcir ce délai, la banque a mis en place une solution combinant à la fois des outils d'IA traditionnelle et un logiciel "IDP" dédié au traitement intelligent des documents, entièrement développé en interne. “Les documents justificatifs sont analysés via l'IA par rapport aux données enregistrées dans la simulation, poursuit Sébastien Perrigault. L'outil agit comme un assistant personnel auprès du conseiller, pour prendre en charge toutes les tâches répétitives liées au contrôle documentaire et au contrôle de cohérence.”

Les outils d'IA détectent pour l'heure 80% des données fournies

La solution s'applique pour l'heure aux principaux documents nécessaires à l'octroi d'un crédit immobilier, que sont l'avis d'imposition, l'avis de taxe foncière, la promesse de vente et les bulletins de salaire. Elle s'appuie à la fois sur un outil de reconnaissance optique de caractères (OCR) et sur plusieurs modèles d'IA capables de lire et détecter 80% des données. Dans 6 cas sur 10, l'outil valide directement les documents (lorsqu'aucune incohérence n'est observée).

La deuxième étape de ce projet interviendra en janvier 2026, date à laquelle BNP Paribas compte éditer 20% des offres de prêt immobilier directement en agence, en version électronique, “sans avoir à passer par le back-office”. Cette mesure devrait permettre de réduire le délai moyen d'édition d'une offre définitive à 3 jours. La banque espère aussi améliorer l'entraînement de ses modèles sur les données non reconnues (20%) en raison d'une mauvaise qualité des promesses de vente.

Des assistants virtuels de nouvelle génération avec Mistral

BNP Paribas développe également des cas d'usages liés à l'IA sur sa banque en ligne Hello bank!, avec la mise au point d'un assistant virtuel de nouvelle génération, basé sur les LLM de Mistral AI. “Nous avions déjà un bot mis en place, intitulé HelloïZ 1, basé sur du machine learning, qui cherche à comprendre une question pour la mettre en corrélation avec une FAQ”, fait remarquer Bertrand Cizeau, directeur d'Hello bank! France. La société revendique 200 000 interactions mensuelles sur son service client, dont un quart provient du chat.

Ce pilote, pour l'heure testé sur une “centaine de clients ambassadeurs”, est capable de fournir des réponses plus pertinentes et de montrer des signes d'empathie, par exemple lorsque l'utilisateur égare sa carte bancaire. En journée, les conseillers de la banque peuvent prendre la main pour finir l'accompagnement de la question écrite, directement via le chat.

Atteindre le million de clients bénéficiant du chatbot pour fin 2025

La banque en ligne prévoit de proposer ce chatbot à 10 000 “clients collaborateurs” le mois prochain, dans le but de faire passer le délai de réponse de 3 à 8 secondes (contre 15 à 20 secondes aujourd'hui) et de “faire progresser la mécanique du modèle”. Elle compte ensuite le déployer par tranches de 200 000 clients, pour atteindre le million d'ici à la fin de l'année. En dehors de Mistral, Hello bank! travaille aussi avec la start-up française Giskard pour la gestion des hallucinations du modèle.