Itaú développe une 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, direct et utile, qui apporte un bénéfice immédiat au client et rende la technologie presque imperceptible », explique Carlos Eduardo Mazzei, directeur technique d’Itaú.

Il décrit une exigence élevée : la solution doit résoudre un vrai problème du quotidien et être directe, simple et mémorable. La technologie reste 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 veulent mieux organiser leurs finances et être mieux accompagnés dans leurs décisions. Par ailleurs, 65 % souhaitent des technologies jouant le rôle de copilote financier, avec des conseils en continu.

L’aventure a commencé en 2024, lorsque 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, accessible par texte ou par voix, qui regroupe les échanges liés aux comptes courants, au crédit, aux cartes, aux assurances et à d’autres services, et oriente les clients vers des conseillers spécialisés si nécessaire.

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

« Les modèles d’OpenAI ont été essentiels pour proposer cette expérience, car ils pouvaient fonctionner sur tout cet éventail de solutions », explique Mazzei. « Des plus simples, qui doivent être efficaces en coût et en latence, aux plus complexes, qui exigent du raisonnement et tout l’ancrage nécessaire pour fournir une réponse adaptée. »

Disposer d’un éventail de modèles, plutôt que d’un seul, a permis de réunir toute la solution 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. Encadrés par des mécanismes 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 lors de 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 approfondir leur usage du produit et voir comment il peut améliorer directement les finances de chacun au quotidien », explique Mazzei. La solution accompagne tout le parcours : d’une question sur une dépense figurant sur un relevé aux conseils en investissement, en passant par des transactions simples sur WhatsApp.

Derrière ces expériences visibles se cache 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 offrant aux équipes un accès contrôlé à différents modèles, conforme aux politiques internes. OpenAI fait partie des fournisseurs de modèles disponibles 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 s’appuie sur 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 % à certaines étapes des processus du service.

« Il est essentiel que ces informations soient préservées, restent dans le contexte de la banque et accèdent aux modèles de façon sécurisée et encadrée. Il faut aussi maîtriser l’efficacité d’utilisation des tokens pour que la solution soit économiquement viable pour la banque », précise Mazzei.

IARA répond à trois enjeux à la fois : la maîtrise du coût 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.

« L’IA responsable est une discipline à laquelle nous accordons une grande attention au sein de la banque », affirme-t-il. « Nous avons besoin que les clients interagissent avec la banque et que nos réponses respectent nos valeurs et notre culture. » Cela implique de réduire tout risque de biais pouvant apparaître dans les modèles de pointe.

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

La stratégie de la banque donnant la priorité à l’IA ne se limite pas aux clients finaux. La couche d’intelligence qui sous-tend ia.i accompagne aussi les spécialistes, les responsables et les équipes du service client.

Mazzei décrit des usages allant de l’automatisation de tâches simples à des travaux auparavant irréalisables, mais précieux pour la relation client : synthèses avant les rendez-vous, préparation des réunions, compréhension d’un problème précis, élaboration de plans et d’alternatives auparavant moins évidents et longs à concevoir.

La banque attend beaucoup de ce déploiement : trois fois plus de temps pour la relation client, un service jusqu’à deux fois plus rapide et des échanges jusqu’à trois fois plus efficaces.

• ia.i a touché environ 300 000 clients lors de sa première phase, des transactions simples aux conseils en investissement, par texte ou par voix.

• La plateforme IARA met différents modèles à la disposition des équipes, avec gouvernance, observabilité, maîtrise du coût par token et application des principes d’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 %.

• Un éventail de modèles a permis de couvrir aussi bien les cas sensibles au coût 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 par sa simplicité, plutôt que par sa sophistication. L’objectif : une technologie imperceptible et un bénéfice évident.

• Choisissez un éventail de modèles plutôt qu’un seul. Les parcours réels mêlent interactions à faible latence et décisions exigeant du raisonnement.

• Construisez la couche de gouvernance avant de passer à l’échelle. Observabilité, maîtrise des coûts et IA responsable rendent ce déploiement viable dans les secteurs réglementés.

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

• Appliquez aussi la stratégie en interne. Redonner du temps aux équipes libère de l’espace pour les relations humaines là où elles comptent le plus.

• Partez de problèmes concrets du quotidien, comme une question sur un relevé de compte ou une transaction simple.

• Lancez la solution auprès d’un premier groupe de clients pour observer les usages réels avant d’élargir le déploiement.

• Centralisez l’accès aux modèles sur une plateforme pour garder la maîtrise des coûts et de la qualité.

• Suivez l’efficacité d’utilisation 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 d’ouvrir l’expérience à toute sa clientèle d’ici fin 2026. Les prochaines étapes incluent des simulations et des souscriptions de produits, ainsi que des analyses financières régulières 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, face à l’évolution constante des habitudes et des attentes des clients.