Du cloud à l’IA : Ardian accélère le développement de ses applications

Retour sur trois ans de migration vers le cloud

« Nous avions besoin de monter à l’échelle pour supporter l’activité de nos grandes implantations en Europe, en Asie et aux États-Unis », explique le dirigeant. « Nous traitons des volumes croissants de données sensibles. Elles appartiennent à des sociétés non cotées. Nous voulions également accélérer la livraison des logiciels, et donc le time to market », poursuit-il.

Pierre-Yves Devrière
Responsable business solutions & data
Ardian

L’infogérance était devenue un frein à la mise à disposition de nouvelles plateformes. « Nous perdions un temps non négligeable lors des déploiements », relate l’interlocuteur du MagIT. Il a été décidé de migrer vers le cloud en 2023. L’occasion pour les équipes d’Ardian de mettre réellement en pratique la livraison continue de logiciels.

À cela s’ajoutait la volonté – là où c’était possible – d’opter pour des offres SaaS. Enfin, l’adoption de l’IA et de l’IA générative réclamait des ressources de calcul auquel Ardian n’avait pas accès.

La question du cloud candidat à la migration ne s’est pas posée très longtemps. « Nous avons un grand historique Microsoft », déclare Pierre-Yves Devrière. « Nous avions opté pour le CRM Dynamics, pour SharePoint. Nos développeurs utilisaient déjà GitHub, avant la disponibilité d’Azure DevOps ».

« Par ailleurs, notre décision s’est fondée sur l’expertise de Microsoft concernant nos clients et nos défis aux États-Unis et à l’international, ainsi que sur les enjeux de résilience de nos infrastructures », précise-t-il. À noter que Ardian et Microsoft ont signé un partenariat pour mettre à disposition les services du géant de l’IT aux entreprises de son portefeuille à des prix préférentiels.

Ardian a donc adopté une stratégie « cloud first ». Cette transition IT devait, comme souvent, se mener en parallèle de la livraison de fonctionnalités et du maintien en condition opérationnelle des applications existantes aux mains des métiers.

« Nous avons dû trouver un savant équilibre pour à la fois ralentir les évolutions des applications existantes, tenir le calendrier de migration vers le cloud, tout en satisfaisant les métiers et en évitant l’explosion du Shadow IT », déclare Pierre-Yves Devrière.

Les décisions de remplacer des solutions on-premise par des services SaaS « moins souples » n’ont pas été toujours facile à prendre. Dans un même temps, la migration s’est accompagnée d’une démarche de refactorisation. « Beaucoup d’applications n’étaient pas conçues pour être migrées telles quelles sur le cloud ».

« Nous avons adapté la gestion du réseau, notamment pour les besoins de nos équipes aux États-Unis. Nous avons aussi embarqué beaucoup de normes de sécurité, de qualité et de supervision. La supervision des solutions était gérée par notre infogérant », ajoute le responsable business solutions et data.

Il a également fallu accompagner les métiers aux changements que représentait le passage à Dynamics 365 et SharePoint Online.

BI et analytique : BO et Excel n’ont pas dit leur dernier mot chez Ardian

En parallèle, la demande en matière d’analyse de données et rapport BI a crû.

« Nous sommes passés d’un monde qui tournait autour de SQL Server à une approche plus hybride qui rassemble Microsoft Fabric, Snowflake et Databricks », évoque Pierre-Yves Devrière.

Ici, Databricks est majoritairement utilisé par les équipes de data science. Fabric et Snowflake servent d’entrepôts de données. Ils permettent la consolidation de données pour des projets analytiques déployés sur PowerBI et BusinessObjects.

« Avec BO, nous avons constaté l’existence d’usages très particuliers basés sur un historique de données de plus de dix ans d’âge. C’est une solution qui est encore très utilisée en interne. Les univers sont en place, l’intégration avec Excel fonctionne bien et l’exploration de données y est rapide », justifie le responsable.

Une centaine de rapports sont animés par la technologie française rachetée par SAP. « Certains investisseurs nous demandent des rapports dans des formats très particuliers. C’était plus facile de répondre à ces besoins en intégrant Excel et BO et d’exécuter les tableaux de bord internes sur PowerBI ».

Excel non plus ne disparaît pas au profit d’outils plus modernes. Les métiers et les analystes maîtrisent le fameux outil basé sur des feuilles de calcul. De plus, les compétences VBA et Python ne manquent pas.

« Même si nous avons adopté des outils plus avancés, Excel demeure le cœur d’activité de la finance ».

« Même si nous avons adopté des outils plus avancés, Excel demeure le cœur d’activité de la finance », reconnaît Pierre-Yves Devrière.

Aussi, beaucoup des applications développées par Ardian tournent autour de l’export de fichiers Excel. En revanche pour les traitements et les simulations plus complexes, « la liberté de pouvoir sortir dans Excel, travailler sur les données, les réinjecter ou avoir cet aspect connexion en “live”, c’est quelque chose que seule BO offre ».

GAIA, le « Secure GPT » d’Ardian

Si cette gestion de la BI est importante, comme dans la plupart des entreprises, les regards se tournent de plus en plus vers les responsables des projets IA.

Ardian s’était déjà essayé à la conception de Chatbot basé sur les technologies plus traditionnelles de NLP. Avant cela, « nous avions déjà centralisé toutes nos données, y compris les données de référence », souligne Pierre-Yves Devrière. La mise en production avait lieu six mois avant le lancement de ChatGPT. « Ça a été une révolution. Cela a ouvert les yeux à beaucoup de monde, cette capacité d’interagir en langage naturelle avec les données ».

« Là encore », c’est Microsoft qui a été choisie pour construire un « Secure GPT ». « Cela nous permettait de manipuler nos données en toutes sécurité et confidentialité, tout en le déployant auprès de l’intégralité des collaborateurs », affirme le dirigeant. « Nous l’avons nommé GAIA, GenAI for Ardian ».

Les équipes de data science, avec des partenaires technologiques, ont déployé des modules afin d’analyser des documents, en effectuer des synthèses, etc. « Nous avons organisé un hackathon qui a permis d’identifier des cas d’usage et de déployer des solutions métiers propulsées à l’IA ».

 Ardian a bien adopté Microsoft Copilot en parallèle, mais l’outil ne couvre pas tous ses besoins. Si la couche de confidentialité est intégrée, la personnalisation fine demeure difficile.

D’autant que la DSI et les équipes de data science devaient monter en compétence en matière d’IA générative.

« Nous avons travaillé avec une société de notre portefeuille, Artefact, qui nous a aidés à mettre en place ce chatbot interne », indique Pierre-Yves Devrière.

Par ailleurs, Ardian a rapidement fait le choix d’une approche agnostique en matière de LLM (OpenAI, Mistral AI, entre autres), alors qu’en 2023 et 2024, Microsoft s’appuyait essentiellement sur les LLM d’OpenAI.

« Du fait de notre expertise, l’aspect financier nous intéressait également. Nous mesurons les coûts et le retour sur investissement des modèles par projet », ajoute le dirigeant.

Des applications ciblées avant de se lancer dans l’IA agentique

Par exemple, les responsables des relations avec les investisseurs ont accès à l’application interne Draft AI.

« Notre secteur d’activité devient de plus en plus facile d’accès, les investisseurs, parfois néophytes, posent de plus en plus de questions », explique Pierre-Yves Devrière. « L’IA est un moyen important pour préremplir les réponses à partir de notre documentation et des précédents échanges. Les responsables des relations investisseurs valident ces réponses avant de les envoyer aux clients. Nous ne laisserons pas une autonomie complète aux agents IA, car ils doivent s’arrêter là où la décision de l’expert humain commence ».

« Nous ne laisserons pas une autonomie complète aux agents IA, car ils doivent s’arrêter là où la décision de l’expert humain commence ».

De fait, si certains aspects économiques sont prévisibles, d’autres sont soumis aux aléas de l’actualité. En revanche, il n’est plus nécessaire d’éplucher manuellement des centaines, voire des milliers de documents pour produire cette réponse.

Les agents IA pourront intervenir à l’avenir pour exécuter tout ou partie des processus de support. « Nous faisons cela dans l’ordre : d’abord, nous faisons converger nos processus critiques et ensuite nous les industrialisons avec des outils d’IA hier, avec de la RPA avant-hier et avec des agents IA demain ». Ceux-là devront être capables d’interagir avec des fournisseurs tiers en mettant en place des sas de validation. Plus tard, Ardian imagine pousser des informations en temps réel pour simplifier la veille concurrentielle des entreprises de son portefeuille. Elle cherche aussi à mieux informer ses investisseurs dans leur décision.

Il faudra d’abord que les résultats des modèles et des agents IA soient davantage reproductibles. Même les techniques qui permettent de mieux cerner le « raisonnement » d’un LLM sont probabilistes.

Une accélération du développement logiciel propulsée par l’IA

En revanche, les développeurs et les équipes IT ont aujourd’hui suffisamment de recul pour distinguer des gains notables.

« Nos développeurs ont accès à GitHub Copilot. La qualité du code est meilleure, le développement front-end est pratiquement automatisé et nous passons beaucoup plus rapidement de la maquette à une solution “live” », témoigne Pierre-Yves Devriere. « Les clients perçoivent déjà une accélération du time-to-market et une plus grande agilité dans la définition des projets ».

Les tests unitaires, la rédaction de la documentation sont également assistée par des LLM.

La migration des pipelines CI/CD vers le cloud et l’adoption de l’approche SecOps a finalement été le terreau de cette accélération.

Reste à introduire des agents IA pour l’agencement des back-end. « Nous devons gagner en maturité sur cet aspect-là, principalement pour faire interagir l’IA avec les modèles IA avec nos API, nos bases de données, etc. ».

« Les juniors traiteront sans doute plus de projets ou de dossiers, mais ils devront avoir un œil critique sur ce qui est produit ».

L’adoption de ces technologies a déjà des effets sur les recrutements IT. « Aussi bien en interne qu’en externe, nous ne recrutons plus sur les mêmes bases de compétences qu’il y a trois ans ».

Comme les exigences passent du code au prompting, Ardian recherche des Tech leads, des profils plus seniors « capables de “challenger” ce que fait le développeur junior aidé ou non d’un assistant IA ».

Que ce soit dans les métiers de la finance ou du développement, Pierre-Yves Devrière conseille aux juniors de conserver ou de développer leur esprit critique. « Les juniors traiteront sans doute plus de projets ou de dossiers, mais ils devront avoir un œil critique sur ce qui est produit. Le travail ne commence plus au même moment, mais il ne faut pas être dépendants de ces outils propulsés à l’IA ».

Dans un même temps, les outils et les applications propulsées à l’IA sont un vecteur d’attractivité pour recruter de nouveaux venus. « Notre expertise réside surtout dans les relations humaines que nous avons avec les entreprises à notre portefeuille et nos investisseurs que nous maintenons au long terme ».