L'IA crée une opportunité remarquable pour transformer les méthodes de travail et optimiser la gestion d'entreprise, générant ainsi de la valeur pour les clients. Cependant, les premières générations d'IA ont souvent manqué de coordination pour exécuter des tâches complexes à l'échelle organisationnelle. C'est là qu'intervient Gemini Enterprise, qui offre une plateforme d'IA intégrée connectée à vos flux de travail et vos équipes.

Gemini Enterprise repose sur des modèles Gemini avancés et permet à chaque collaborateur, qu'il soit dans le marketing ou les finances, d'analyser des données et d'automatiser des processus sans avoir besoin de coder. Par exemple, Banco BV a réussi à automatiser ses analyses, permettant à ses employés de se concentrer davantage sur l'acquisition de clients. Macquarie Bank a utilisé l'IA pour réduire les faux positifs de 40% dans les alertes de fraude tout en améliorant les fonctionnalités de libre-service.

La solution facilite également des workflows intelligents en intégrant de manière sécurisée les données de l’entreprise, offrant ainsi un contexte précieux aux agents IA. Cette transformation dépasse la simple exécution de tâches, car elle permet d’automatiser des workflows entiers.

De plus, des entreprises comme Klarna et Mercedes-Benz exploitent Gemini pour améliorer l'engagement client et créer des expériences interactives, avec des gains significatifs en termes d’efficacité et de rentabilité.

En résumé, Gemini Enterprise révolutionne la façon dont les équipes travaillent en offrant des outils puissants pour automatiser, analyser et interagir, tout en s’inscrivant dans un écosystème de partenaires ouverts. Cette approche multidimensionnelle est essentielle pour maximiser l’impact de l’IA dans les entreprises modernes.

La banque d'affaires de BNP Paribas intègre l'intelligence artificielle (IA) dans son offre afin de maximiser ses services. Selon Laurent Carlier, directeur du Lab IA et data de BNP Paribas Global Markets, la banque génère quotidiennement des scores sur la croissance économique et l'inflation en analysant les publications de ses économistes.

BNP Paribas Corporate & Institutional Banking (CIB) traduit la stratégie IA de son siège, visant 800 cas d'usage actifs et une création de valeur de 750 millions d'euros d'ici la fin 2026. Les premières applications datent de 2017, notamment dans la traduction pour ses 52 pays d’opération. Le plan stratégique de 2022 a propulsé l'adoption de la GenAI, permettant à 43 000 collaborateurs un accès contrôlé à LLM@CIB, après une formation obligatoire.

Des projets spécifiques dans des domaines tels que la vente, la recherche et les opérations sont en cours. Un outil de GenAI permet déjà d’interroger des documents financiers pour synthétiser ou extraire des données. De plus, une application analyse le sentiment des analystes sur des thèmes comme l'inflation et la croissance, générant des scores quotidiens pour identifier des tendances économiques. Ces analyses, publiées hebdomadairement, pourraient également déboucher sur de nouveaux indicateurs sectoriels.

BNP Paribas a également lancé un agent virtuel, Noa, dans son portail pour répondre aux questions des clients. Bien qu’il utilise actuellement des algorithmes de Machine Learning, la banque prévoit d’intégrer la GenAI pour mieux comprendre les demandes des clients et automatiser des tâches répétitives, comme la génération de documents. Goulven Charlès souligne que cette technologie permettra de traiter plus de demandes et d'augmenter l'activité, tout en rassurant sur l'impact sur l'emploi.

La banque d'affaires de BNP Paribas intègre l'intelligence artificielle (IA) dans ses produits depuis le 12 décembre 2025. Selon Laurent Carlier, responsable du Lab IA et data de BNP Paribas Global Markets, l'établissement recueille quotidiennement des analyses pour évaluer la croissance économique, l'attitude des banques centrales et l'inflation.

La division Corporate & Institutional Banking de BNP Paribas, un des principaux pôles du groupe, a adopté la stratégie IA de sa maison mère, avec un objectif de 800 cas d'usage générant une valeur de 750 millions d'euros d’ici fin 2026. Depuis 2017, la banque a déjà mis en place des applications telles que la traduction pour répondre à des besoins spécifiques.

L’essor de ces initiatives a été stimulé par le plan stratégique de 2022 et l'émergence de la GenAI. La banque a déployé l'outil LLM@CIB, accessible à 43 000 employés, après une formation requise. Des projets sont en cours dans cinq domaines clés : vente, recherche, développement informatique, opérations et gestion des risques. L'application GenAI permet déjà d'analyser les articles de recherche, de produire des synthèses et de concevoir un assistant qui interagira avec une riche documentation.

De plus, le Lab IA a développé une application pour évaluer le sentiment des analystes sur des sujets économiques, en générant des scores quotidiens sur des thèmes comme l'inflation. Pour les clients, un agent virtuel nommé Noa a été intégré au portail pour répondre automatiquement aux questions simples, avec des projets en cours pour utiliser la GenAI, améliorant ainsi l'efficacité sans compromettre l'emploi. Cette transformation permet à BNP Paribas d’anticiper et d’adapter son offre aux besoins croissants de ses clients.

Le paysage mondial évolue rapidement grâce à l'intelligence artificielle (IA) et aux données. Nous entrons dans l'ère agentique, où l'analyse repose sur une collaboration entre des agents IA autonomes et les humains. Google Cloud, en première ligne de cette révolution, a créé Google Data Cloud, une plateforme unifiée qui dissipe la distinction entre les données transactionnelles et analytiques. Cette transformation permet aux entreprises de devenir auto-analytique et auto-optimisée.

Trois innovations clés illustrent cette vision :

1. Agents de données avancés : Ces agents d'IA, conçus pour accompagner efficacement les data scientists, ingénieurs et analystes. Par exemple, un Data Engineering Agent dans BigQuery permet aux utilisateurs de créer des pipelines de données complexes avec des requêtes en langage naturel, simplifiant ainsi la gestion des données.

2. Collaboration inter-agents : Un réseau interconnecté et des API qui facilitent l'intégration des agents Google dans d'autres projets IA. Cela permet de bâtir un écosystème intelligent qui enrichit les outils existants.

3. Fondation IA native : En unifiant les données et en intégrant un raisonnement guidé par l'IA, Google Data Cloud permet aux agents de tirer parti de la mémoire persistante pour prendre des décisions éclairées.

L’introduction de l’API Conversational Analytics et du moteur de requêtes AI dans BigQuery permet d'exploiter les capacités avancées de traitement du langage naturel pour des analyses stratégiques, rendant ainsi le processus plus fluide et efficace. Les entreprises peuvent désormais créer des agents sur mesure, renforçant leur capacité à innover grâce à une intégration fluide des données.

En synthèse, l’ère agentique se profile comme un tournant majeur où l’IA et les équipes humaines collaborent de manière intégrée, redéfinissant ainsi les possibilités d’utilisation des données.