En bref : Capgemini étend son partenariat avec Mistral AI et SAP pour faciliter le déploiement de l'IA générative dans les organisations réglementées, en utilisant la SAP Business Technology Platform et les modèles de Mistral AI. Le but est de répondre aux besoins de secteurs tels que les services financiers, le secteur public, l’aérospatiale, la défense et l’énergie, où la sécurité et la conformité des données sont cruciales.
Sommaire
Capgemini a annoncé ce 26 mai l’extension de son partenariat avec Mistral AI, licorne française spécialisée dans l'IA générative, et SAP, éditeur allemand de solutions de gestion d’entreprise, son partenaire de longue date. L’objectif de cette collaboration est de faciliter le déploiement de la GenAI dans les organisations réglementées, en s’appuyant sur la SAP Business Technology Platform (BTP) et les modèles avancés de Mistral AI.
Cette initiative vise à répondre aux besoins spécifiques des secteurs soumis à des contraintes élevées en matière de sécurité et de conformité des données, tels que les services financiers, le secteur public, l’aérospatiale, la défense, ou l’énergie.
Intégration technologique et sécurité des données
Les modèles d’IA générative de Mistral AI seront intégrés à la plateforme SAP BTP, déployée en mode auto-hébergé. Cette configuration garantit aux organisations un contrôle total sur leurs environnements d’exécution et leurs jeux de données, tout en leur permettant de tirer parti des capacités avancées d’automatisation, d’analyse et d’aide à la décision des grands modèles de langage.
La collaboration s’inscrit dans une démarche d’IA responsable, intégrant des mécanismes de gouvernance, des principes éthiques dès la conception, ainsi qu’un alignement explicite avec les réglementations en vigueur, notamment en matière de protection des données.
Une bibliothèque de cas d’usage sectoriels
Le partenariat repose également sur l'expertise sectorielle de Capgemini dans le développement et la mise en œuvre de solutions IA à l’échelle industrielle. L'ESN proposera une bibliothèque de plus de 50 cas d’usage prédéfinis exploitant les capacités des modèles Mistral, validés pour leur pertinence métier et leur intégration fluide dans les environnements SAP. Ces cas d’usage sont organisés par industrie et par processus, avec des exemples concrets :
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Aérospatiale et défense : assistance augmentée pour les techniciens de terrain dans le traitement des non-conformités ;
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Énergie et services publics : inspection par drone avec génération automatisée d’insights pour la maintenance prédictive ;
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Tous secteurs : automatisation des achats indirects avec sélection optimisée des fournisseurs selon des critères opérationnels.
Ces solutions visent à améliorer la performance opérationnelle, réduire les délais de traitement et accroître la qualité des services dans des contextes où la fiabilité des systèmes d’information est critique.
Selon Fernando Alvarez, directeur de la stratégie et du développement et membre du Directoire du Groupe Capgemini :
"Les entreprises se tournent de plus en plus vers l’IA générative pour améliorer leur résilience, rationaliser leurs opérations et accélérer le délai de rentabilisation (...). En collaboration avec Mistral AI et SAP, nous pouvons permettre aux organisations d’accéder à un large éventail de modèles d’IA innovants et personnalisés, afin de générer une valeur commerciale significative et de favoriser une croissance durable".
Pour mieux comprendre (assisté par l'IA)
Quelles sont les spécificités technologiques de la SAP Business Technology Platform (BTP) qui la rendent pertinente pour l'intégration de l'IA générative ?
La SAP Business Technology Platform (BTP) fournit une infrastructure flexible et sécurisée qui permet l'intégration harmonieuse de solutions d'IA. Elle offre des capacités d'analyse avancées, de gestion des données, et d'automatisation qui sont essentielles pour exploiter pleinement les modèles d'IA générative dans des environnements d'entreprise complexes.
Quels sont les principaux défis réglementaires liés à l'utilisation de l'IA générative dans les industries fortement réglementées ?
Les défis réglementaires de l'IA générative incluent la protection des données personnelles, la transparence des algorithmes, et la responsabilité des décisions automatisées. Les industries fortement réglementées doivent s'assurer que l'implémentation de l'IA respecte les lois spécifiques à chaque secteur, notamment les règlements en matière de confidentialité et de sécurité.