BNP Paribas is expanding its access to Google Cloud’s AI ecosystem through a five-year agreement centered on Gemini Enterprise and the Gemini models, as the bank accelerates its move into agentic AI.

The first business line to benefit is Corporate & Institutional Banking (CIB), BNP Paribas’s division serving large corporates. Gemini will strengthen LLM@CIB, the bank’s in-house AI assistant already used by more than 65,000 employees. The initial agentic use case will focus on preparing credit analysis files, with AI supporting teams rather than replacing them for now. The bank is also considering broader applications in sales, trading, research and structuring.

A similar deployment is already running elsewhere in the group. At Nickel, BNP Paribas’s proximity payments subsidiary, a tool called Nickel Assist uses a Gemini model to help around 200 customer advisers respond more quickly to clients, drawing on internal procedures.

The deal does not signal a full shift to Google Cloud. BNP Paribas has long pursued a multi-cloud, multi-model strategy, and the new agreement adds to existing relationships with other providers, including IBM Cloud — with a contract renewed for ten years in 2025 — and Oracle, via Exadata Cloud Customer hosted in the group’s own data centers.

Group CIO Marc Camus said the bank wants to retain control over project-by-project choices of model and infrastructure, selecting whatever best fits its security, quality and budget requirements. In his view, Google Cloud simply broadens the options available.

As with all AI initiatives at BNP Paribas, the partnership is framed by strict security and data-governance rules. Each agent must be individually identified and granted access only to the resources strictly necessary for its task. The bank also plans to use the collaboration to strengthen internal AI training, covering both basic skills for a wide audience and more advanced capabilities such as designing specialized agents.

BNP Paribas s’offre un accès élargi à l’écosystème IA de Google Cloud, avec en tête d’affiche Gemini Enterprise et les modèles Gemini. Un accord signé pour cinq ans doit accompagner la banque dans sa montée en puissance sur l’IA agentique.

CIB en première ligne

C’est Corporate & Institutional Banking (CIB), la division dédiée aux grandes entreprises, qui ouvre le bal. Les modèles Gemini vont venir muscler LLM@CIB, l’assistant IA maison déjà utilisé par plus de 65 000 collaborateurs.

Côté agents à proprement parler, le premier chantier concerne la préparation des dossiers d’analyse crédit, où l’IA viendra épauler les équipes plutôt que les remplacer, du moins pour l’instant. La banque lorgne aussi sur d’autres terrains : vente, trading, recherche, structuration.

Et il y a déjà un cas d’usage qui tourne ailleurs dans le groupe. Chez Nickel, la filiale de paiement de proximité, un outil baptisé Nickel Assist s’appuie sur un modèle Gemini pour aider environ 200 conseillers clientèle à répondre plus vite aux clients, en s’appuyant sur les procédures internes.

Une stratégie multi-cloud réaffirmée

L’accord ne signifie pas un virage à 100 % vers Google Cloud. BNP Paribas joue depuis longtemps la carte du multi-cloud et du multi-modèle. Il s’ajoute aux aux autres fournisseurs, notamment avec IBM Cloud (un contrat renouvelé pour dix ans en 2025) et Oracle, autour d’Exadata Cloud Customer hébergé dans les data centers du groupe.

Marc Camus, DSI du groupe, rappelle que banque préfère garder la main pour choisir projet par projet le modèle et l’infrastructure qui collent le mieux à ses besoins de sécurité, de qualité et de budget. L’arrivée de Google Cloud dans l’équation, dit-il, élargit juste le men

Comme toujours, l’adoption de l’IA s’accompagne d’un discours très appuyé sur le contrôle. BNP Paribas inscrit le nouveau contrat dans le cadre de ses règles internes de sécurité et de gouvernance des données. Chaque agent devra être identifié individuellement avec un accès limité aux seules ressources dont il a besoin pour sa tâche.

BNP Paribas prévoit aussi de s’appuyer sur cette collaboration pour muscler son programme de formation interne à l’IA, à la fois sur les bases pour le plus grand nombre et sur des compétences plus pointues, comme la conception d’agents spécialisés.

Photo : Marc Dumas

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