Itaú développe l’IA générative pour toute sa clientèle

Créer une expérience de proximité personnalisée pour des millions de clients dans un pays comme le Brésil est avant tout une question de simplicité, plutôt que de modèles.

« Il s’agit surtout de créer quelque chose de simple, de direct et d’utile, qui apporte un bénéfice direct au client et rend la technologie presque imperceptible », explique Carlos Eduardo Mazzei, chef de la technologie d’Itaú.

La norme qu’il décrit est exigeante : la solution doit résoudre un vrai problème du quotidien et être directe, simple et mémorable. La technologie est un moyen, jamais la pièce maîtresse de l’expérience.

La demande est bien réelle. Une étude d’Itaú menée avec Grupo Consumoteca montre que 80 % des Brésiliens souhaitent mieux organiser leurs finances et obtenir une aide plus efficace pour leurs décisions, et que 65 % aimeraient des technologies agissant comme un copilote financier offrant des conseils continus.

L’aventure a commencé en 2024, quand la banque a lancé les premières fonctionnalités d’Inteligência Itaú pour des besoins financiers précis. ia.i marque l’étape suivante : une couche conversationnelle complète, activée par texte ou par la voix, qui réunit les interactions liées aux comptes chèques, au crédit, aux cartes, aux assurances et à d’autres services, et dirige au besoin les clients vers une aide humaine spécialisée.

C’est précisément cette diversité qui a guidé le choix des modèles.

« Les modèles d’OpenAI ont joué un rôle très important dans cette expérience, car ils pouvaient prendre en charge toute cette gamme de solutions », explique Mazzei. « Des plus simples, qui doivent être efficaces en matière de coûts et de latence, aux plus complexes, où le raisonnement et tout l’ancrage nécessaire sont requis pour fournir une réponse appropriée. »

Disposer d’une gamme de modèles, plutôt que d’un seul, a permis d’offrir la solution complète dans un même produit. Au cœur de cette expérience se trouve Customer DNA, une couche de contexte financier qui aide la banque à comprendre les besoins, les habitudes et les étapes de vie d’environ 70 millions de clients. Soumis à des contrôles de gouvernance et d’IA responsable, les modèles GPT contribuent à maintenir et à enrichir cette représentation, rendant les interactions toujours plus pertinentes.

La solution repose sur trois principes : l’interactivité, la multimodalité — texte, voix, image et clics dans une même expérience — et l’individualisation.

Avec environ 300 000 clients dans la première phase, la banque a entamé une période d’apprentissage sur la relation réelle entre le client et le produit.

« Nous pouvons comprendre comment les clients commencent à utiliser ce produit de façon plus approfondie et voir comment il peut améliorer directement les finances quotidiennes de chacun », explique Mazzei. La solution accompagne tout le parcours : d’une question sur une dépense dans un relevé de compte aux conseils de placement et aux opérations pratiques sur WhatsApp.

Derrière les expériences visibles se trouve un choix d’architecture. Pour exploiter l’IA à l’échelle d’une banque, Itaú a créé IARA, une plateforme de gouvernance et d’orchestration qui donne aux équipes un accès contrôlé à différents modèles, conformément aux politiques internes. OpenAI figure parmi les fournisseurs de modèles accessibles dans cet environnement.

Cette couche soutient notamment la solution du service juridique, où la plateforme automatise la lecture, l’analyse et l’interprétation des documents. La solution exploite un référentiel de plus de 90 millions de documents et exécute plus de 2 millions de tâches par mois, avec des gains d’efficacité de 20 % à 80 % dans les étapes des processus du service.

« Il est essentiel que ces renseignements soient préservés, restent dans le contexte de la banque et accèdent aux modèles de façon sécurisée et encadrée, tout en comprenant l’efficacité de l’utilisation des tokens pour assurer la viabilité économique de l’ensemble », explique Mazzei.

IARA répond à trois enjeux à la fois : la maîtrise des coûts par token, l’exactitude des réponses et l’application des politiques d’IA responsable. Dans un secteur aussi réglementé, cela permet d’avancer vite tout en gardant le contrôle.

« À la banque, l’IA responsable est une discipline à laquelle nous accordons beaucoup d’attention », affirme-t-il. « Il faut que les interactions des clients avec la banque et nos réponses soient conformes à nos valeurs et à notre culture. » Cela comprend la réduction des risques de biais pouvant survenir dans les modèles de pointe.

Les principes d’IA responsable guident tout le cycle de vie des solutions, du développement au suivi continu, pour assurer la sécurité, la transparence, l’éthique et la conformité réglementaire à mesure que la technologie se déploie.

La stratégie de la banque axée sur l’IA ne se limite pas aux clients finaux. La même couche d’intelligence qui soutient ia.i aide aussi les spécialistes, les gestionnaires et les équipes du service à la clientèle.

Mazzei décrit des usages allant de l’automatisation de tâches simples à des travaux auparavant irréalisables, mais utiles aux relations clients : résumés avant les rencontres, préparation des réunions, compréhension d’un enjeu précis et élaboration de plans et d’options auparavant moins évidents et longs à concevoir.

La banque attend beaucoup de ce déploiement : trois fois plus de temps pour les relations clients, un service jusqu’à deux fois plus rapide et des conversations jusqu’à trois fois plus efficaces.

• ia.i a rejoint environ 300 000 clients dans sa première phase, offrant des opérations pratiques comme des conseils de placement, par texte ou par la voix.

• La plateforme IARA donne aux équipes de la banque accès à différents modèles, avec gouvernance, observabilité, maîtrise des coûts par token et application de l’IA responsable.

• La solution juridique exploite plus de 90 millions de documents et exécute plus de 2 millions de tâches par mois, avec des gains d’efficacité de 20 % à 80 %.

• Une gamme de modèles a permis de traiter tant les cas sensibles aux coûts et à la latence que ceux exigeant un raisonnement approfondi; les modèles GPT‑5.x font partie de Customer DNA, qui fournit le contexte financier d’environ 70 millions de clients.

• Évaluez l’expérience selon sa simplicité plutôt que sa sophistication. L’objectif : une technologie imperceptible et des bénéfices évidents.

• Choisissez une gamme de modèles plutôt qu’un seul. Les parcours réels combinent des interactions à faible latence et des décisions exigeant du raisonnement.

• Créez la couche de gouvernance avant de passer à grande échelle. L’observabilité, la maîtrise des coûts et l’IA responsable rendent viable le déploiement à grande échelle dans les secteurs réglementés.

• Faites de la gestion des biais et de l’alignement culturel des exigences du produit. Les réponses aux clients doivent refléter les valeurs de l’institution.

• Appliquez aussi la stratégie à l’interne. Redonner du temps aux équipes laisse place aux relations humaines là où elles comptent le plus.

• Commencez par des problèmes concrets du quotidien, comme une question sur un relevé de compte ou une opération simple.

• Lancez la solution auprès d’un premier groupe de clients pour comprendre leurs comportements réels avant d’élargir l’accès.

• Centralisez l’accès aux modèles sur une plateforme pour maîtriser les coûts et la qualité.

• Suivez l’efficacité des tokens dès le départ : la viabilité économique fait partie de la conception.

• Combinez conversation et navigation : le langage naturel n’est pas idéal pour toutes les actions.

ia.i continue d’évoluer. La banque prévoit offrir cette expérience à toute sa clientèle d’ici la fin de 2026. Les prochaines étapes prévoient des simulations et des souscriptions de produits, ainsi que des analyses financières récurrentes des revenus, des dépenses et des habitudes.

Pour Mazzei, la portée de l’initiative dépasse le produit : la banque a traversé des décennies de transformation, alors que les habitudes et les attentes des clients évoluent constamment.