Le temps des expérimentations de l’IA est révolu. Place à l’industrialisation qui nécessite de structurer les organisations, de prioriser les projets en fonction de leur impact réel et de diffuser ces capacités à l’ensemble des métiers.
À quelques semaines de son intervention au salon Souveraineté Numérique (30 juin – 1er juillet 2026, Paris), Aldrick Zappellini, Chief Data & AI Officer du groupe Crédit Agricole, revient pour L’observatoire de la tech sur la structuration de la stratégie data et IA du groupe et les choix opérés.
Comment est organisée la direction data et IA au sein du Crédit Agricole ?
Aldrick Zappellini : Sur la data et l’IA comme sur le reste, l’organisation du Groupe est décentralisée. Les entités sont en effet responsables du déploiement et des usages. Seules certaines activités sont réalisées au sein d’une Direction Data et IA groupe transverse à Crédit Agricole S.A., ses filiales et aux Caisses régionales de Crédit Agricole. Tout d’abord, cette Direction met en œuvre la gouvernance data et IA de niveau Groupe aussi bien pour les métiers que l’IT, de l’orientation stratégique jusqu’aux normes en matière de Data et d’IA.
Ensuite, elle dispose d’un DataLab et d’une AI Factory Groupe, allant de la R&D jusqu’à la fabrication de solutions Data & IA industrielles et accompagnant la montée en compétences du Groupe. Et enfin, au carrefour de ces deux activités, elle porte de grandes initiatives Data & IA de notre plan stratégique ACT 2028.
Comment l’organisation du DataLab a-t-elle évolué dans le temps ?
Le DataLab a été créé en 2016, à l’initiative d’Olivier Gavalda, aujourd’hui Directeur général de Crédit Agricole S.A. À l’époque, l’objectif était de mener des expérimentations en data et en IA pour tester des idées et convaincre les dirigeants du potentiel de ces technologies. L’ADN était très proche de la R&D, avec un fort recours à l’open source et une maîtrise technique assez poussée des algorithmes IA.
Lorsque je suis arrivé en 2018, le DataLab était rattaché au marketing Groupe, avec une logique d’expérimentation et d’innovation au service de la relation client. J’ai rapidement fait le constat que pour mieux convaincre, il fallait évoluer vers la mise en production de projets avec des impacts mesurables pour les clients et les collaborateurs.
« Ce n’est pas le nombre de projets IA qui compte, c’est leur impact » :
Nous avons progressivement transformé l’organisation. Nous avons changé les méthodes de travail et renforcé les équipes avec des profils orientés architecture, engineering et développement – notamment MLOps et DevOps, en complément de nos Data Scientists. Cela nous a permis de déployer des solutions IA aux standards industriels du groupe Crédit Agricole en collaboration avec les IT des entités.
Cette évolution a conduit, en 2021, à la structuration d’une AI Factory. L’idée est simple : lorsqu’une solution développée par le DataLab présente un potentiel de généralisation, l’AI Factory prend le relais pour accompagner les entités dans son intégration et son adaptation à ses besoins propres. Cela inclut le déploiement, le maintien en conditions opérationnelles et le transfert de technologies et de compétences leur permettant d’être autonome.
Aujourd’hui, l’ensemble DataLab / AI Factory Groupe représente environ une quarantaine de personnes. Nous intervenons principalement sur des sujets proches de l’état de l’art, avec souvent des verrous technologiques. Notre rôle est aussi d’être un premier véhicule d’acquisition technologique Data & IA pour le Groupe.
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Comment sélectionnez-vous et priorisez-vous les projets ?
Nous avons des gouvernances Data et IA structurées au niveau du groupe, avec des comités transverses qui réunissent des directeurs généraux de Crédit Agricole S.A. et de ses filiales, ainsi que de l’écosystème des Caisses régionales de Crédit Agricole.
Ces instances permettent d’identifier les sujets qui sont réellement structurants en termes de transformation. Ensuite, de manière assez classique, nous arbitrons en fonction de la valeur. Nous cherchons à prioriser les projets qui ont le plus fort impact pour le groupe, c’est-à-dire le plus souvent ceux qui touchent un grand nombre de clients, de collaborateurs ou d’opérations. Ce critère est central, car il permet de concentrer les ressources sur les sujets qui auront un effet de levier réel sur la transformation de nos métiers.
Dans le cadre du plan stratégique ACT 2028, nous portons désormais des initiatives structurantes, comme une Data Marketplace Groupe pour industrialiser le partage de données, ou encore des accélérateurs IA. Ces accélérateurs sont des briques ou services mutualisés que les entités peuvent utiliser pour accélérer leurs propres projets ou usages au service de la transformation de leurs métiers.
Quels types de cas d’usage développez-vous actuellement ?
Nous avons aujourd’hui des centaines de cas d’usage. Mais le sujet n’est pas le volume. Ce qui compte, c’est l’impact. Dans une banque, pour aller chercher de l’impact, il faut travailler sur des volumes importants. Cela peut être le nombre de clients, le nombre de collaborateurs ou le nombre d’opérations traitées. Un exemple concret est celui des agents conversationnels intégrés dans les applications bancaires. L’idée est de permettre aux clients d’interagir directement avec un système capable de répondre à leurs besoins, tout en s’intégrant dans les parcours existants.
Sur un crédit immobilier, par exemple, le parcours est très administratif. Le client doit fournir de nombreux justificatifs, et le conseiller passe beaucoup de temps à les collecter et à les vérifier. En intégrant des agents en amont, dans le parcours digital, nous pouvons préparer ces étapes, réduire les frictions et fluidifier l’expérience.
Cela permet de repositionner le conseiller. L’objectif est qu’il intervienne sur des sujets plus relationnels, comme l’accompagnement du projet ou du conseil pour reconstituer l’épargne du client, plutôt que sur des tâches administratives. De manière plus générale, les activités les plus importantes au sein de la banque sont organisées sous forme de processus industriels. L’enjeu est donc de repenser ces processus clés de bout en bout grâce au digital, à la data et à toutes les formes d’IA, tout en assurant une continuité entre les interactions digitales et humaines avec les conseillers.
Comment accompagnez-vous les équipes dans l’adoption de l’IA ?
Il y a un enjeu important d’équilibre. Nous ne voulons pas créer une organisation à deux vitesses, avec d’un côté des processus très industrialisés, et de l’autre des processus à plus faible enjeu peu outillés. Certains cas d’usage concernent des volumes très importants de collaborateurs, clients ou opérations, et il est logique de les traiter au sein de projets industriels avec des équipes pluridisciplinaires métiers, Data, IA et IT. Mais d’autres concernent des populations plus restreintes.
» Nous ne voulons pas créer une organisation à deux vitesses «
Dans ces cas-là, la mobilisation de ressources IT est moins pertinente ou efficiente. Nous travaillons donc pour mettre à disposition des équipes métiers des capacités IA Génératives et IA Agentiques activables en autonomie. Cela passe notamment par des plateformes « Low Code » permettant de créer des Chatbots et Agents adaptés aux besoins locaux, de les connecter aux données et applications du SI, le tout de manière sécurisée et gouvernée par l’IT.
L’idée est que les métiers puissent optimiser leurs propres activités et processus, même s’ils ne concernent qu’un nombre limité d’utilisateurs. Cela permet à la fois de couvrir la « longue traîne » des processus, de développer l’adoption et les compétences IA de l’ensemble de nos collaborateurs, et de favoriser l’émergence de leaders business ayant une bonne maîtrise du potentiel technologique qui pourront aider à penser la banque de demain au sein de nos projets transformants. Cette approche complète donc sur de nombreux plans les initiatives plus industrielles.
Ces enjeux de transformation et d’adoption par l’entreprise me tiennent à cœur, je les développerai lors de mes interventions sur le salon Souveraineté Numérique, qui se tiendra les 30 juin et 1er juillet 2026, à l’espace Champerret de Paris.
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