SBS mise sur une architecture intermédiaire pour intégrer l’IA agentique à la banque

Isoler les agents IA du système bancaire central

Il faut ajouter à cela des enjeux réglementaires et de performances : multiplier les appels d’agents IA sur des systèmes transactionnels pose un risque de continuité de service.

Les processus « core banking », de paiements, de prêts doivent rester derrière les murs d’une « forteresse », illustre Xavier Rebeuf. En revanche, il semble tout à fait utile d’exposer les données et les éléments de contexte qui les entourent aux agents IA, aux plateformes analytiques, d’engagement client ou pour propulser des assistants IA.

SBS AI correspond à cette couche d’exposition qui se concentre uniquement sur les données métiers. Cette plateforme s’appuie sur un mécanisme de réplication des données dans des buckets S3. Cela implique « quelques minutes de décalage », comme la plupart des systèmes axés sur l’analytique. Les tables sont enregistrées au format Apache Iceberg, avec le catalogue de métadonnées associé. SBS fournit ensuite des produits de données, qui incluent les droits d’accès et les définitions de données.

D’abord des produits de données et une couche sémantique

« Nous nous appuyons sur la hiérarchisation “bronze, silver, gold” », déclare Xavier Rebeuf. « Nous exposons a minima des données silver et s’il faut composer des produits de plus haut niveau, nous montons sur le gold ». Le modèle sémantique associé à ces produits de données se nomme BIAN (Banking Industry Architecture Network). « C’est le modèle sémantique le plus utilisé par nos clients », explique le directeur R&D. « BIAN décrit 90 à 95 % de l’activité standard d’une banque ».

En clair, SBS AI est d’abord un outil pour simplifier la préparation des données aux traitements analytiques. « Cela a toujours été une souffrance chez nos clients », poursuit-il. « Nous nous sommes aperçus qu’avec l’exposition des données par API, le travail d’extraction n’en finissait pas au vu des volumes et de la multiplicité des cas d’usage. C’est pour cela que nous utilisons BIAN, le modèle idéal de la banque, sans exposer notre tuyauterie ».

SBS AI intègre par ailleurs un mécanisme d’explicabilité des produits de données, propulsé par la couche sémantique. Les usagers peuvent effectuer des requêtes pseudo-SQL ou utiliser des LLM (fourni par SBS ou par le client) pour produire des explications concernant les données financières.

À cela s’ajoute un mécanisme d’audit afin de tracer les accès, les traitements analytiques et les opérations des agents IA.

Par-dessus, cette plateforme intermédiaire de gestion de données, SBS développe une couche d’exposition d’API, elle-même accessible à travers des serveurs MCP. Pour ce faire, l’éditeur s’appuie sur les technologies d’Axway qui servent également à sécuriser les échanges de données. L’éditeur fait par ailleurs appel aux services de Google Mandiant et de Palo Alto Networks.

Un dispositif qui permettra également d’accéder aux données les plus fraîches. L’éditeur envisage de les exposer via API (en lecture seule) et les serveurs MCP depuis les systèmes transactionnels.

Les agents IA dédiés aux « back-office » suivront

Les grandes institutions financières ont déjà mis en place ces produits de données et commencent à développer leurs agents IA. SBS n’entend pas non plus concurrencer Snowflake, Databricks et les autres. « L’idée, c’est de simplifier la vie de nos clients », insiste Xavier Rebeuf. « Pour nos grands clients qui ont déjà leurs propres systèmes d’IA et d’analytique, SBS AI est un SaaS de transfert de données qui fluidifie les intégrations dans leur écosystème ».

Là, il n’est pas nécessaire de s’appuyer sur la réplication intermédiaire : SBS prend en charge des connecteurs vers Snowflake, Databricks et les plateformes du marché afin d’y répliquer directement les données.

« Pour les petits clients, SBS AI ira plus loin : ils pourront directement interroger les données avec des outils comme Power BI ou utiliser nos services d’IA ». La fourniture des produits de données permettrait déjà aux primoadoptants de réduire drastiquement le temps nécessaire à la création de rapports BI.

Ensuite, SBS entend proposer des « agents IA standards » à personnaliser. « Depuis notre portail, nous fournirons tout le cycle de validation des agents IA, ses tests automatisés pour indiquer ses performances », prévoit le directeur R&D.

La plateforme SBS AI est actuellement hébergée sur AWS. Mais l’éditeur s’est assuré qu’elle peut être déployée sur site ou en cloud privé. « Nous testons systématiquement les déploiements sur OpenShift pour avoir l’assurance que l’on reste agnostique », affirme Xavier Rebeuf. « Opérer la plateforme sur AWS nous permet de répondre à un problème d’économie d’échelle. Si un client nous demande de l’héberger ailleurs, nous aurons recours à un partenaire ou il peut le faire lui-même ».

Un premier client est en train de déployer SBS AI en production. Ce n’est pas une banque, mais un spécialiste du prêt immobilier au Royaume-Uni. D’autres sont attendus dans les prochains mois avant une disponibilité générale au « début de l’année 2027 ».