Data / IA
Aldrick Zappelini (Crédit Agricole) : « La mère de toutes les batailles, c’est la banque conversationnelle »
Par Laurent Delattre, publié le 17 septembre 2026
500 millions d’euros sur trois ans, une entreprise IA interne, des infrastructures mutualisées et, demain, des agents directement exposés aux clients. Sur le plateau IT for Business de Big Data & AI Paris 2026, Aldrick Zappelini, Chief Data & AI Officer du groupe Crédit Agricole, détaille un changement de braquet : après trois ans d’expérimentations, l’heure est désormais à l’industrialisation. Mais sans sacrifier résilience, souveraineté, coûts ni maîtrise des risques.
Trois ans seulement. Et pourtant, à la vitesse où avance l’intelligence artificielle, l’époque des premiers POC autour de ChatGPT et de l’IA générative semble déjà presque lointaine. Pour les grandes entreprises, la question n’est d’ailleurs plus vraiment de savoir s’il faut expérimenter, ni même quels modèles tester. Désormais, il faut industrialiser, déployer à grande échelle, mesurer l’impact réel sur les métiers… et commencer à préparer l’arrivée des agents IA jusque dans les interactions avec les clients.
C’est précisément le changement de dimension auquel s’attaque le Crédit Agricole. Sur le plateau TV d’IT for Business, installé au cœur de Big Data & AI Paris 2026, Aldrick Zappelini, Chief Data & AI Officer du groupe Crédit Agricole, est venu détailler la stratégie du groupe bancaire en matière de data, d’IA générative et désormais d’IA agentique. Une stratégie qui ne manque pas d’ambition : 500 millions d’euros d’investissements sur trois ans, la création d’une entreprise IA interne, de nouvelles infrastructures de calcul et une volonté affichée de mutualiser les briques technologiques les plus complexes tout en conservant l’agilité des différentes entités du groupe.
Car derrière les milliards de paramètres et les démonstrations parfois spectaculaires, le Crédit Agricole a surtout tiré une leçon de ses trois premières années d’IA générative : mettre des projets en production ne suffit pas. Encore faut-il qu’ils produisent un impact tangible à l’échelle d’un groupe de 160 000 collaborateurs et 55 millions de clients. Autrement dit, passer du joli POC au changement réel dans le quotidien des salariés et des clients. Et là, forcément, l’exercice devient autrement plus compliqué.
« De 2023 à mi-2024, c’était effectivement l’époque des expérimentations. Je pense que c’était important parce que cela a permis d’enclencher l’adoption et de montrer le potentiel d’usage que pouvait représenter l’IA générative. À partir de mi-2024, on a commencé à recentrer les choses pour dire : maintenant, l’enjeu, ce n’est plus tellement l’expérimentation, c’est de viser directement les mises en production de manière industrielle et à l’échelle. »
Mais le véritable déclic intervient ensuite, lorsque la banque mesure l’écart entre des projets individuellement convaincants et une transformation réellement perceptible à l’échelle du groupe.
« Il y avait eu des mises en production, mais cela n’avait pas forcément l’impact escompté. Il pouvait y avoir des projets très intéressants, même avec de très bons ROI. Mais il faut ramener l’impact à l’échelle d’une entreprise qui fait 160 000 collaborateurs et 55 millions de clients. Des choses très transformantes pour nos métiers et, pour le dire très simplement, qui changent la vie des clients, cela, on ne l’avait pas encore au catalogue. »
C’est précisément ce constat qui nourrit le plan stratégique Acte 2028 et cette volonté affichée d’accélérer. Avec un choix plutôt inhabituel : créer une véritable entreprise IA interne au groupe.
Une entreprise dans l’entreprise pour décider plus vite
Pourquoi une structure dédiée ? Parce que l’IA avance désormais plus vite que les processus de décision traditionnels.
« Si vous mettez un an à décider de faire quelque chose ensemble en le mutualisant, il y a deux cycles technologiques qui se sont passés. Les bases sur lesquelles vous avez construit votre business case n’existent peut-être même plus, elles se sont dérobées sous vos pieds. Il faut donc aller vite dans la décision et aller vite aussi dans l’exécution. Cela veut dire qu’il faut un point de concentration des forces avec une très haute expertise. »
Mais pas question pour autant de recentraliser tout Crédit Agricole. Le groupe reste « uni et décentralisé », insiste son Chief Data & AI Officer.
« Le déploiement de l’IA au sein des métiers est profondément une responsabilité locale. Il y a juste besoin de créer des conditions d’accélération en termes de technologie. Le pari que l’on fait, c’est que si l’on arrive, grâce à cette concentration de moyens, à délivrer des actifs performants, résilients et durables, cela sera bénéfique pour tous les métiers. »
Sur les 500 millions d’euros annoncés, 150 millions constitueront le capital de départ de l’entreprise IA, 70 millions financeront notamment le compute, les GPU et l’infrastructure, tandis qu’environ 330 millions iront au déploiement dans les métiers et leurs IT.
Data marketplace, IA hybride et « agentique pour tous »
La future entité n’arrivera surtout pas les mains vides. Plusieurs briques sont déjà en développement.
« Il y a des actifs que l’on appelle des fondations technologiques, typiquement une data marketplace pour le groupe et un espace de données fédérées, c’est-à-dire fluidifier la consommation et le partage des données. C’est un enjeu essentiel pour que l’IA fonctionne. »
Deuxième étage : une plateforme capable de servir aussi bien l’IA générative que l’IA documentaire ou agentique, sur une infrastructure hybride mêlant ressources internes, clouds souverains et hyperscalers.
Puis viennent les usages. Avec deux gros morceaux.
« Il y a l’agentique pour tous. La grande famille des assistants collaborateurs d’il y a trois ans est devenue l’agentique pour tous : la capacité pour un métier, voire pour le collaborateur lui-même, de faire des agents pour son petit service de comptabilité ou de contrôle de gestion. Et puis, de l’autre côté, sur le versant plus industriel, la mère de toutes les batailles, c’est la banque conversationnelle, donc les agents conversationnels clients. »
Et c’est là que les choses se corsent sérieusement.
« Le zéro hallucination, ce n’est pas vrai »
Exposer un agent à des millions de clients oblige à empiler précision, cybersécurité, coût, performance, impact environnemental et résilience.
« Si vous voulez avoir de l’impact sur ce type d’agent, il faut l’ouvrir aux clients, sur des carrefours d’audience très fréquentés. Là, vous cumulez à peu près tous les défis technologiques : il faut de la très haute précision, une très grande robustesse à l’échelle et, puisque vous ouvrez le service au client, vous ouvrez aussi une brèche potentielle pour des risques d’attaque cyber. »
Et sur les hallucinations, Aldrick Zappelini ne vend pas de miracle.
« Ceux qui vous disent que l’on peut faire du zéro hallucination, ce n’est pas vrai. Il faut accepter une part d’hallucination ou considérer que, dans certaines situations où l’on n’en veut absolument pas, il faut revenir sur des scénarios déterministes où ce n’est pas un LLM qui répondra, parce que l’on veut toujours la même réponse à la même question. »
Mais la précision n’est qu’une partie du problème. Car derrière la question des hallucinations se profile une autre inquiétude tout aussi sensible pour une banque : celle de la dépendance technologique.
« Si, du jour au lendemain, quelqu’un peut vous couper l’écosystème ou le modèle qui permet de fournir ce service, c’est un risque que l’on ne peut pas prendre. »
L’entreprise IA doit officiellement démarrer dès octobre 2026, mais elle ne partira pas d’une feuille blanche : plusieurs briques ont déjà été cadrées, certaines sont même en cours de développement, afin que la nouvelle entité puisse vendre des services aux différentes entités du groupe dès son lancement. Son premier horizon opérationnel court jusqu’à juin 2027 autour de quatre grands actifs : une data marketplace et un espace de données fédérées, une fondation technologique pour l’IA générative, documentaire et agentique sur une infrastructure hybride, l’« agentique pour tous » destinée aux collaborateurs, et enfin la banque conversationnelle avec des agents directement tournés vers les clients.
Mais Aldrick Zappelini prévient déjà : la feuille de route ne sera jamais vraiment terminée.
« Il y a trois ans, personne n’évoquait ces notions de systèmes multi-agents. Cela veut dire qu’il faut accepter que l’écosystème sera beaucoup plus ouvert et que ce travail n’est jamais fini. Il faudra sans cesse le remettre sur le métier. »
Le Crédit Agricole est ainsi officiellement entré dans l’ère des arbitrages industriels de l’IA agentique. Le vrai défi consiste à la faire fonctionner à grande échelle, au contact de millions de clients, sans sacrifier précision, sécurité, résilience ni maîtrise des coûts. « Le vrai test de l’IA n’est pas le benchmark. C’est le lundi matin, quand 12 millions de clients se connectent. »
À LIRE AUSSI :
À LIRE AUSSI :
À LIRE AUSSI :
