Déployer l’IA en entreprise : la leçon de Citi

L’intelligence artificielle est sur toutes les lèvres, mais au sein de nombreuses grandes entreprises, elle reste souvent confinée à des projets pilotes ou à des laboratoires d’innovation. Des petites équipes testent des outils, obtiennent des résultats prometteurs, mais peinent à diffuser cette nouvelle culture à l’échelle de l’organisation. Pour le meilleur ou pour le pire ?

Cette approche frileuse limite les risques, mais aussi les gains potentiels.

Pourtant, une grande banque a pris le contre-pied de cette tendance. Plutôt que de réserver l’IA à une élite de spécialistes, Citi a passé les deux dernières années à intégrer cette technologie dans le quotidien de ses collaborateurs. Le résultat est impressionnant : un réseau interne de près de 4 000 employés formés à l’IA, issus de tous les métiers.

Comment ont-ils réussi un tel déploiement ? Voyons cela. Loin des discours techniques, l’expérience de Citi nous offre une leçon de stratégie humaine et pragmatique.

L’Humain au cœur de la Stratégie IA

La première décision forte de Citi a été de se concentrer sur les personnes avant les outils. L’idée n’était pas d’imposer une nouvelle technologie, mais de susciter l’envie et de donner les moyens à chacun de se l’approprier. Pour y parvenir, leur approche s’est appuyée sur deux piliers essentiels.

Un réseau d’ambassadeurs volontaires : l’approche par les pairs

Plutôt qu’un programme de formation descendant et obligatoire, la banque a lancé un appel à volontaires pour devenir des « AI Champions » et des « AI Accelerators ». Ces collaborateurs, passionnés ou simplement curieux, ont bénéficié d’un accès privilégié à des formations, des ressources internes et des versions anticipées des outils d’IA approuvés par l’entreprise.

Leur mission n’était pas de devenir des formateurs officiels, mais des points de contact locaux pour leurs propres équipes. En agissant comme des relais de confiance, ils ont pu répondre aux questions, partager des astuces et désamorcer les craintes de leurs collègues de manière informelle et bienveillante.

Cette stratégie de proximité a permis de combler le fossé qui sépare souvent l’expérimentation de l’usage courant. Un nouvel outil échoue rarement à cause d’un manque de fonctionnalités, mais plutôt parce que les employés ne savent pas quand ou comment l’utiliser au travail. En intégrant le support directement au sein des équipes, Citi a rendu l’IA beaucoup plus accessible.

Pour encourager cette dynamique, un système de badges internes a été mis en place. Les employés pouvaient obtenir une certification en validant des modules de formation ou en démontrant comment ils avaient utilisé l’IA pour améliorer une de leurs tâches. Sans promotion ni augmentation à la clé, ces badges ont surtout servi à créer de la visibilité et à renforcer la crédibilité des ambassadeurs.

Une IA pour optimiser le Quotidien

Le deuxième grand axe de la stratégie de Citi a été de démystifier l’IA en l’appliquant à des cas d’usage concrets et immédiats. L’objectif n’était pas de transformer le secteur bancaire du jour au lendemain, mais d’éliminer les petites frictions qui ralentissent le travail de milliers de personnes.

Simplifier, pas tout réinventer

Chez Citi, l’IA est utilisée pour des tâches qui parlent à tout le monde :

résumer de longs documents

rédiger des ébauches de notes internes

analyser des jeux de données

assister les développeurs dans l’écriture de code

Pris individuellement, aucun de ces usages n’est sans précédent. Mais à l’échelle d’une entreprise de plus de 180 000 personnes, les gains d’efficacité cumulés sont colossaux.

Cette approche a permis de rendre les bénéfices de l’IA tangibles pour des métiers très variés, de la gestion des risques au support client. L’IA n’est plus perçue comme un concept abstrait, mais comme un assistant pratique qui libère du temps pour des tâches à plus forte valeur ajoutée.

La Sécurité : une Priorité Incontournable

Dans un secteur aussi réglementé que la finance, la confiance est plus importante que la vitesse. Conscient de cet enjeu, Citi a mis en place des garde-fous très stricts. Les employés ne peuvent utiliser que des outils d’IA validés en interne, avec des règles claires sur les données qu’ils peuvent soumettre et la manière dont les résultats doivent être traités.

Ces contraintes ont peut-être ralenti certaines expérimentations, mais elles ont été essentielles pour rassurer les managers et les équipes juridiques. En garantissant un cadre sécurisé, la banque a pu encourager une adoption large sans compromettre la confidentialité des données ou la conformité réglementaire.

Les Enseignements d’un Déploiement à Grande Échelle

L’IA, une compétence pour tous

➡️ La plus grande leçon est peut-être la suivante : le succès de l’IA ne repose pas sur la formation d’une poignée d’experts, mais sur la capacité à rendre un grand nombre de collaborateurs suffisamment à l’aise pour l’utiliser de manière responsable. En formant des milliers de personnes plutôt que quelques dizaines, Citi a démocratisé la compétence.

Cela envoie un signal culturel fort. L’IA n’est plus l’affaire exclusive des ingénieurs ou des data scientists. Elle devient un outil de productivité standard, au même titre que le tableur ou le logiciel de présentation l’ont été pour les générations précédentes.

L’équilibre entre initiative et gouvernance

Le modèle de Citi illustre parfaitement la puissance d’une dynamique ascendante (« bottom-up »). Une grande partie de l’élan est venue d’employés qui ont volontairement investi de leur temps pour apprendre et partager. Cette énergie est souvent la clé pour qu’une nouvelle technologie s’ancre durablement au quotidien.

Cependant, cette initiative de la base a été soutenue et encadrée par le leadership de l’entreprise, qui a fourni les ressources, défini les règles et maintenu une gouvernance centralisée. C’est cet équilibre entre la liberté d’expérimenter et un cadre sécurisé qui a permis le succès du déploiement.

Finalement, l’histoire de Citi nous montre que le déploiement de l’intelligence artificielle est moins un défi technologique qu’un défi humain. Le succès ne vient pas de l’achat de plus d’outils, mais de la capacité à aider les gens à se sentir confiants et compétents pour utiliser ceux qu’ils ont déjà. En traitant l’IA comme une infrastructure destinée à améliorer l’existant plutôt qu’une innovation de rupture, la banque a su la rendre moins intimidante et plus utile.

C’est une invitation à changer de perspective : et si la clé n’était pas dans les grands plans stratégiques, mais dans la manière dont le travail se fait réellement, une équipe à la fois ?

Et dans votre entreprise, comment l’IA commence-t-elle à s’intégrer au quotidien ?

Simone

Simone, rédactrice principale du blog, est une passionnée de l’intelligence artificielle. Originaire de la Silicon Valley, elle est dévouée à partager sa passion pour l’IA à travers ses articles. Sa conviction en l’innovation et son optimisme sur l’impact positif de l’IA l’animent dans sa mission de sensibilisation.