Sur le papier, SoGPT cochait beaucoup de cases. Déployé comme assistant interne pour les employés de Société Générale, l’outil devait aider aussi bien les équipes qui accueillent du public que celles dans les coulisses. Ces assistants sur mesure assuraient au groupe le contrôle et la gouvernance des données. La banque avait même créé une entité dédiée, SocGen AI, pour orchestrer le déploiement de l’IA à grande échelle.
SoGPT, une bonne idée… vite dépassée
Dans les faits, l’enthousiasme est vite retombé. Selon Bloomberg, SoGPT a commencé à être mis hors service dès la fin de l’année dernière. En interne, les critiques se sont accumulées : l’assistant n’évoluait pas assez vite et semblait déjà à la traîne face aux solutions du marché. Pendant que les grands éditeurs multipliaient les mises à jour et les nouvelles fonctionnalités, SoGPT peinait à suivre la cadence. Résultat : l’écart s’est creusé, au point de rendre l’outil difficile à justifier sur le long terme.
Plutôt que de s’acharner, Société Générale a donc opté pour une solution existante : Copilot. L’outil de Microsoft doit être déployé auprès de la majorité des employés du groupe dans les prochaines semaines. Un choix pragmatique, même si la banque n’a pas souhaité faire de commentaire officiel.
Ce revirement n’est pas isolé. Dans le secteur bancaire européen, les investissements dans l’IA se multiplient, avec en ligne de mire des gains de productivité et, à terme, une réorganisation de certains métiers. Mais l’adoption reste encore à un stade très précoce. Les établissements se concentrent d’abord sur la mise en place des outils et des compétences, les économies devant venir… plus tard.
Surtout, le marché a beaucoup mûri en peu de temps. En 2024, les entreprises hésitaient encore entre développer leurs propres solutions et acheter des outils existants. L’année suivante, la balance a clairement penché en faveur du « prêt à l’emploi » : près de trois quarts des cas d’usage IA en production reposent désormais sur des solutions externes. Les raisons sont assez terre à terre : coûts élevés des développements internes, complexité de l’exploitation à grande échelle, intégration parfois laborieuse avec les systèmes existants, et une évolution des modèles si rapide qu’il devient compliqué de suivre le rythme en solo.
En filigrane, l’abandon de SoGPT rappelle que concevoir une IA générative compétitive et la maintenir au niveau des standards du marché est un exercice exigeant, même pour un grand groupe bancaire. Parfois, le plus simple reste encore de laisser faire ceux dont c’est le métier.
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