Clap de fin pour SoGPT. Moins de deux ans après un déploiement présenté comme une avancée majeure, Société Générale met un terme à son projet d'IA générative interne. Le chatbot, développé pour les collaborateurs de la banque, est progressivement décommissionné depuis la fin de l'année dernière.
La raison de ce rétropédalage est simple : un décalage de performance devenu trop important avec les outils du marché et des coûts de maintenance jugés insoutenables.
Pourquoi le projet SoGPT a-t-il été abandonné ?
L'initiative SoGPT visait à doter les équipes d'un assistant sur mesure, avec la promesse d'un meilleur contrôle des données et d'un avantage concurrentiel. Cependant, la réalité a vite rattrapé l'ambition. Des employés se sont plaints que l'outil n'était pas suffisamment à jour, et la direction a constaté que l'écart technologique avec les solutions externes ne cessait de se creuser. Ce virage n'est pas un cas isolé, mais un véritable signal de marché.
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Ce changement illustre une maturité croissante dans l'adoption de l'intelligence artificielle. Si en 2024, les entreprises hésitaient encore entre solutions internes et achetées, la tendance s'est massivement inversée. Aujourd'hui, 76% des cas d'usage en production reposent sur des solutions prêtes à l’emploi, signant la supériorité des outils managés sur les développements “from scratch” face à la complexité et à la vitesse d'évolution du secteur.
Le dilemme "Make or Buy" est-il tranché pour l'IA ?
La décision de construire sa propre IA générative se heurte à plusieurs murs : le coût total de possession, la complexité opérationnelle et surtout, l'impossibilité de suivre la cadence infernale des innovations. Maintenir une stack LLM compétitive face aux géants du cloud est un défi immense pour une entreprise dont ce n'est pas le cœur de métier. Le choix de se tourner vers Microsoft Copilot garantit un déploiement rapide et un accès à des améliorations continues.
Pourtant, l'arbitrage n'est pas si simple. Des groupes comme BPCE affirment que leur approche interne est bien moins onéreuse. D'autres, comme TotalEnergies, optent pour des stratégies duales : Copilot pour les usages bureautiques généralisés et des développements internes pour des applications métier complexes. L'abandon de SoGPT n'est donc pas un aveu d'échec total, mais un pivot stratégique pour prioriser ses investissements là où ils ont le plus de valeur.
Quelle stratégie pour Société Générale à long terme ?
Loin de renoncer à l'innovation, la banque française réoriente ses efforts. La nouvelle entité SocGen AI a pour mission de construire des produits d'IA robustes et à grande échelle, en se concentrant sur des domaines où les solutions de marché sont encore immatures. C'est notamment le cas de l'IA agentique, pour laquelle Société Générale a décidé de construire sa propre plateforme from scratch afin de répondre aux besoins spécifiques du secteur bancaire.
La vision est donc celle d'une approche hybride. Les fondations reposent massivement sur le cloud Azure de Microsoft, mais une couche d’orchestration et d'intégration sur mesure a été développée par-dessus. L'objectif est d'interconnecter son propre écosystème d'agents avec les plateformes du marché, comme la Power Platform de Microsoft, pour combiner le meilleur des deux mondes et accélérer la transformation du groupe.
Foire Aux Questions (FAQ)
Qu'était SoGPT ?
SoGPT était un assistant conversationnel basé sur l'intelligence artificielle générative, développé en interne par Société Générale pour ses collaborateurs. Il visait à fournir des outils sur mesure tout en garantissant la sécurité des données.
Pourquoi Société Générale a-t-elle choisi Microsoft Copilot ?
La banque a opté pour Microsoft Copilot car sa solution maison, SoGPT, accusait un retard technologique grandissant par rapport aux outils du marché. De plus, les coûts de maintenance et de mise à jour étaient devenus trop élevés pour rester compétitifs.
La banque abandonne-t-elle toute intelligence artificielle interne ?
Non, au contraire. Société Générale a choisi de recentrer ses investissements sur des développements internes plus ciblés et à forte valeur ajoutée, comme l'IA agentique, un domaine où les solutions du marché ne répondent pas encore pleinement à ses besoins spécifiques.
