Wells Fargo veut de la croissance. Son responsable de l’IA a trois principes pour l’obtenir.

Saul Van Beurden a un dossier sur son téléphone intitulé « productivité ». Il consulte constamment les nombreuses applications d’IA qui y sont hébergées, qu’il soit assis dans son bureau du 60e étage à Hudson Yards. ou devant sa machine à laver en panne.

Van Beurden, qui a été nommé responsable de l’intelligence artificielle chez Wells Fargo en novembre, parie que cette technologie propulsera la principale banque de détail vers l’avant après que la Réserve fédérale ait levé son plafond d’actifs de 1,95 billion de dollars l’été dernier. Une certaine croissance a déjà commencé : la banque a ouvert près de trois millions de nouveaux comptes de carte de crédit et rénové 700 agences, avec l’intention d’en moderniser davantage. Et Wells Fargo a de grandes ambitions, notamment devenir l’un des « cinq meilleurs » conseillers en fusions et acquisitions du secteur, en partie en recrutant les meilleurs talents.

Pour Van Beurden, l’IA est cruciale pour atteindre ces objectifs : elle touchera tous les secteurs d’activité et tous les flux de travail, des centres d’appels à la banque d’investissement. Son travail consiste à garder une vue d’ensemble de tout cela, en s’assurant de donner la priorité aux initiatives les plus urgentes et innovantes.

« Cela crée une toute nouvelle fenêtre d’opportunité », a déclaré Van Beurden, originaire des Pays-Bas, à Trading Insider à propos de l’IA. « Si vous regardez notre stratégie, c’est assez simple : transformer fondamentalement le mode de fonctionnement de la banque. »

« Contrôle du trafic aérien »

L’infrastructure d’IA de la banque fonctionne selon un modèle « en étoile » : la petite équipe centrale de Van Beurden est la plaque tournante, tandis que chaque secteur d’activité, de la banque commerciale aux ressources humaines, a un responsable désigné de l’IA générative comme rayon. Ces responsables sont responsables de l’identification, de la mise à l’échelle, du financement et de l’exécution des cas d’utilisation. Parallèlement à ses fonctions en matière d’IA, Van Beurden est également co-PDG des services bancaires et de prêts à la consommation. Il soupçonne que son double rôle permet aux dirigeants des secteurs commercial et technologique de la banque de lui faire confiance plus facilement.

Une partie de son travail consiste à identifier les outils qui peuvent être utilisés à l’échelle de l’entreprise et à repérer les conflits potentiels avant qu’ils ne surviennent.

« Nous effectuerons le contrôle aérien lorsque nous commencerons à constater une collision », a-t-il déclaré. « Donc, si deux cas d’utilisation nécessitent quelque chose en même temps, le retour sur investissement, le retour sur investissement, déterminera lequel sera prioritaire. C’est très clair. Le cas d’utilisation ayant le plus grand impact aura la priorité. »

Les agents d’IA deviennent essentiels à certains des projets à fort impact, en particulier ceux qui reposent sur des flux de travail manuels, mais ils ne sont pas encore utilisés dans les interactions interhumaines classiques.

Wells Fargo entretient des relations avec plusieurs fournisseurs, dont Microsoft et Google Cloud. La banque se classe sixième sur le plus récent outil de suivi de la maturité de l’IA dans le secteur bancaire d’Evident AI, devant ses rivaux Goldman Sachs, Bank of America et Citigroup.

L’adoption est la clé

Chaque jour, Van Beurden sait probablement où en est Wells Fargo dans son parcours vers l’IA. Son équipe suit les outils d’IA et leur utilisation par rapport à huit autres grandes banques, mesurant les taux d’adoption quotidiens, hebdomadaires et mensuels. Wells Fargo a refusé de partager les données.

Le géant de la banque de détail n’impose pas l’utilisation de l’IA, en partie parce que Van Beurden pense que forcer l’adoption peut donner l’impression de simplement « se conformer à mon patron ». Il souhaite plutôt développer une « culture de l’IA » grâce à des efforts tels que des formations, des démonstrations internes et une communication régulière.

Les dirigeants, a-t-il déclaré, doivent être capables de répondre à une question fondamentale posée aux employés : « Pourquoi devrais-je l’utiliser ? Pourquoi est-ce mieux ? Si vous ne pouvez pas répondre à cette question, vous échouez. »

Trois principes clés

Van Beurden estime que quelques principes clés aideront Wells Fargo à se différencier : un apprentissage continu, une messagerie simple et une exécution sans relâche.

Une petite équipe explore toujours de nouveaux LLM, puisque les modèles et leurs capacités évoluent de jour en jour, voire d’heure en heure.

« Il s’agit d’une course de chevaux avec des chevaux constamment différents en tête », a déclaré Van Beurden à propos des fournisseurs d’IA. Wells Fargo construit des plates-formes capables d’accueillir de nouveaux modèles au fur et à mesure de leur sortie, en prenant des décisions basées sur les capacités et les coûts.

Bien qu’il évolue dans un monde de jargon technique, Van Beurden croit qu’il est important d’expliquer l’IA aussi simplement que possible aux employés. Une entreprise, dit-il, perd du personnel dès qu’elle commence à « se cacher derrière » un langage technique.

Pourtant, la stratégie et le message ne signifient pas grand-chose sans l’exécution.

« Il faut tout un village pour lancer rapidement un programme d’IA », a déclaré Van Beurden. « L’exécution est vraiment la chose qui compte le plus. »