Dans le secteur bancaire, répondre efficacement aux appels à projet (RFP) est crucial pour remporter des contrats et maintenir une position concurrentielle. Face à ce défi, BNP Paribas a entrepris d’enrichir son processus de réponse aux appels d’offres avec de l’IA pour améliorer son efficacité et sa compétitivité. La banque avait besoin d’une solution capable d’épauler les banquiers et être capable d’extraire, d’analyser et de proposer des réponses à partir de documents de référence dans divers formats tels que Word, Excel, PDF et PPT. Ces réponses devaient être fiables, pertinentes et en accord avec les guidelines de la banque et les données publiques disponibles, en s’appuyant sur une documentation source extrêmement riche.
Horrea a réagi en développant Iris, une plateforme d’IA avancée adaptée aux besoins spécifiques de BNP Paribas. Ce système, baptisé BNPP Document Intelligence (B-DI), sert de ressource complète pour toute la documentation publique de la banque. Nous utilisons des technologies de pointe pour garantir une acquisition et une compréhension documentaire ultra sophistiquée (RAG, embedding, reranking…)
Iris garantit des réponses précises, complètes et pertinentes aux RFP, tout en conservant l’interface utilisateur existante pour une intégration transparente dans le flux de travail de BNP Paribas.
Iris va au-delà de l’analyse de base des documents en offrant des prompts personnalisables pour des requêtes spécifiques et la possibilité d’ajuster le focus sur des parties spécifiques de la base de données. De plus, elle intègre des fonctionnalités de résumé et d’ajout de fichiers, améliorant l’efficacité et la productivité dans le traitement des RFP.
Les performances du MVP de plateforme sont au rendez-vous avec une qualité de réponse époustouflante, au niveau des meilleurs standards de la banque. L’application garantit que les informations générées proviennent UNIQUEMENT des documents sélectionnés par la banque. Finis les biais issus « d’hallucinations » de l’IA ou de l’utilisation de données rencontrées lors des phases d’entraînement des modèles.
In fine, les équipes sont épaulées par l’IA et gagnent du temps dans leur quotidien avec un copilote pertinent
