Bank of America poursuit son engagement dans l’intelligence artificielle (IA) en investissant cette année 4 milliards de dollars, soit environ 3,7 milliards d’euros, dans ses technologies d’IA et d’innovation associées. Ce montant vient renforcer une stratégie entamée dès 2018 avec le développement d’un modèle interne dédié à l’amélioration de l’expérience client, incarné par son agent virtuel Erica.
Erica : un agent d’IA maison au cœur de l’expérience client
Depuis sept ans, Erica accompagne plus de 20 millions de clients de Bank of America, ainsi que plus de 90 % des 200 000 employés de la banque via une version adaptée pour le personnel. Cette intelligence artificielle conversationnelle, conçue dès 2018, s’appuie sur un petit modèle linguistique développé en interne par une équipe pluridisciplinaire comprenant ingénieurs logiciels, linguistes et experts bancaires.
Hari Gopalkrishnan, responsable technologie pour la gestion de la clientèle, des entreprises et du patrimoine, souligne que le succès d’Erica réside dans sa petite taille et sa spécialisation. « Nous ne rédigeons pas des essais avec Erica ni n’écrivons du code logiciel », explique-t-il. L’objectif est de permettre au client d’échanger rapidement, sans naviguer dans un menu complexe de 50 options, par exemple pour dire simplement : « Je veux payer une facture ».
Un modèle précis et évolutif, adapté aux besoins
Bank of America a entraîné son modèle pour atteindre une précision dépassant les 90 %, contre 80-85 % au départ. Cette amélioration continue permet de mieux prédire les actions que l’agent doit entreprendre. Par exemple, durant la pandémie, Erica a su gérer les nombreuses demandes liées aux prêts PPP pour les très petites entreprises.
Si la banque envisage d’intégrer progressivement des solutions issues de l’intelligence artificielle générative (GenAI) et de l’IA agentique, elle estime que les principaux besoins de ses clients sont déjà efficacement couverts par ses systèmes internes.
Usage massif et perspectives d’évolution
Avec plus de 20 millions d’utilisateurs, Erica constitue un levier important pour Bank of America, réduisant notamment de plus de 50 % les appels au support informatique. En 2025, une nouvelle étape est prévue avec un investissement dans un moteur de recherche et une assistance améliorés, destinés à la fois aux employés, clients, et à l’agent Ask Merrill, spécifiquement conçu pour Merrill Lynch.
Intégration prudente et ciblée de la GenAI
La banque a déjà lancé plusieurs projets pilotes et applications GenAI. Parmi eux, des outils qui augmentent l’efficacité des développeurs de plus de 20 % ou assistent les conseillers dans la préparation des réunions clients, économisant des milliers d’heures annuelles. Les équipes de vente et de négociation exploitent également la GenAI pour synthétiser des études de marché.
Cependant, Hari Gopalkrishnan privilégie une orchestration dite « à l’ancienne », reposant sur des technologies existantes, plutôt que sur des solutions d’IA agentique encore en phase d’expérimentation. Il rappelle les précédentes surestimations technologiques, comme le métavers ou la réalité augmentée, tout en restant optimiste quant aux capacités prometteuses de la vision par ordinateur et des modèles multimodaux pour améliorer la satisfaction client.
Erica restera ainsi le visage central de l’expérience client et employé, enrichie progressivement par des capacités d’inférence et de raisonnement avancées en arrière-plan.
Modernisation de la stratégie data
Bank of America mise également sur l’agrégation et la qualité des données avec des plateformes comme Hadoop et Snowflake. « Nous avons modernisé notre stratégie data », explique Hari Gopalkrishnan. L’accent est mis sur l’acquisition de données propres, avec un haut niveau de gouvernance et une gestion responsable.
Toutes les initiatives IA passent par un processus rigoureux de certification basé sur 16 piliers, incluant l’impartialité et la transparence. La banque adopte une posture agnostique vis-à-vis des modèles GenAI, consciente des évolutions constantes autour du raisonnement, de la tarification des jetons et des innovations technologiques.
Chaque cas d’utilisation est analysé selon la classification des données et les capacités internes pour définir la solution la plus appropriée. Même si les avancées en entraînement et raisonnement des modèles fondamentaux sont reconnues, Bank of America privilégie des solutions éprouvées et modulables pour répondre aux besoins numériques en constante évolution.
Une stratégie discrète mais efficace selon les experts
Pour Brian Hopkins, analyste chez Forrester, l’approche prudente de Bank of America en matière de GenAI est un choix judicieux. La confiance étant essentielle dans le secteur bancaire, il serait risqué de compromettre cette confiance face aux risques liés à la GenAI, tels que les hallucinations ou les problèmes de sécurité.
Avec des données propres, des objectifs clairs et une IA déjà opérationnelle, Bank of America part avec un avantage certain. Son modèle « investir une fois, réutiliser plusieurs fois » laisse entrevoir une rentabilité durable. « Bien que BofA ne fasse pas de bruit, je les trouve discrètement efficaces », conclut l’expert, qui ne serait pas surpris que la banque surpasse ses concurrents une fois les excès autour de l’IA dissipés.