Avec sa Fab IA, le Groupe SNCF se prépare à industrialiser l’intelligence artificielle
3 ans après le lancement de Groupe SNCF GPT et près d’un an après l’annonce de son partenariat avec Mistral, le Groupe SNCF a décidé de lancer sa propre Fab IA. L’enjeu ? Disposer d’une compétence Multi LLM et pouvoir concevoir sa propre plateforme d’hébergement.
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Par La Redaction
Après le lancement de son premier chatbot oui.sncf, dès la fin des années 2010, le Groupe SNCF a décidé d’accélérer dans le domaine de l’IA en lançant fin 2023 « Groupe SNCF GPT », un chatbot reposant sur les grands modèles de langage d’IA générative et destiné à améliorer la productivité de ses collaborateurs.
Une formation massive à l’IA générative
Groupe SNCF GPT est accessible à plus de 150 000 collaborateurs et près d’un tiers d’entre eux ont déjà bénéficié d’une formation afin de découvrir ses différentes fonctionnalités de recherche, d’édition, de traduction ou encore de synthèse de documents de cet outil.
Rater le virage de l’intelligence artificielle, générative aujourd’hui, agentique demain, est considéré par le Groupe comme un risque majeur.
Mais l’usage de l’IA générative ne se limite pas à Groupe SNCF GPT et plusieurs autres projets ont pu être lancés ces derniers mois, répondant à d’autres problématiques métier.
Des usages métiers reposant sur l’IA
En collaboration avec e.SNCF Solutions, la fabrique numérique du Groupe SNCF, la Direction Ressources Humaines du Groupe a ainsi lancé un « BotRH ». Accessible à tous les agents du Groupe SNCF, ce chatbot de « Gestion de la connaissance » permet de réaliser des recherches en langage naturel, de générer automatiquement une synthèse de document RH ou encore de protéger l’accès aux document grâce à un système d’habilitation (tags).
La Fab IA a également travaillé avec la DSI Fonctions Supports du Groupe sur une refonte de la page d’accueil de l’intranet SNCF, avec à nouveau une expérience utilisateur de recherche simplifiée, capable de comprendre et d’interpréter le langage naturel, un outil de recommandation ainsi qu’une refonte de l’interface graphique.
Avec la Direction Risques Audits Sécurité Sûreté du Groupe, la Fab IA travaille sur REX NG, une solution basée sur l’IA dont le but est d’améliorer la recherche de contenus des REX et d’en faciliter l’exploitation afin de perfectionner les processus et aider à la prise de décision.
Enfin, avec SNCF Voyageurs, la Fab IA travaille sur Ask My DSI, un agent conversationnel pour valoriser la base de connaissance non structurée de la DSI et ChatPULSIV, un second assistant disponible 24h/24 pour répondre aux questions des agents de l’Exploitation et de l’Information Voyageurs.
C’est donc plus de 50 cas d’usages sur lesquels la Fab IA a capitalisé en construisant une méthodologie d’accompagnement et un service “IA studio”. Cette solution construite et exploitée par les équipes a pour but d’industrialiser le déploiement à large échelle d’IA tout en augmentant l’efficacité opérationnelle des collaborateurs du Groupe.
Une programmation assistée par l’IA
Afin de faciliter la production de code par ses équipes, le Groupe SNCF teste d’ailleurs le « vibe Coding », des outils reposant sur l’intelligence artificielle capables d’accompagner les informaticiens dans leur travaille de programmation.
5 000
c’est le nombre de développeurs (internes et externes) au sein du Groupe SNCF
400
travaillent sur Mistral
200
travaillent sur GitHub
Dans ce domaine, le Groupe SNCF travaille aussi bien avec l’outil GitHub CoPilot de Microsoft qu’avec Mistral Code (bientôt remplacé par Mistral Vibe) de Mistral AI, afin de fournir à plusieurs centaines de développeurs internes des outils d’assistance au codage, de relecture (pair Programming) ou de sécurisation.
Les gains de productivité varient de 20 à 40% en fonction des populations de développeurs mais ces outils permettent généralement de gagner du temps, d’avoir un code mieux écrit, mieux documenté, et d’offrir plus de sécurité et plus de robustesse à nos applications.
Une veille active sur les différents modèles.
Si le Groupe a signé un partenariat stratégique avec Mistral AI, la pépite française de l’intelligence artificielle, la Fab IA entend toutefois pouvoir tester tous les modèles de langages des différents fournisseurs, qu’il s’agisse des « grands modèles » (LLM), traditionnellement hébergés dans le cloud, ou de petits modèles de langages (SLM) pouvant être hébergés sur des serveurs (on premise).
Outre Mistral, nous utilisons les différents modèles Claude d’Anthropic, GPT d’Open AI, Gemini de Google. Nous avons une veille active et évaluons en continu l’ensemble des technologies avec une attention particulière sur les modèles open source, qui sont très performantes et frugaux dans le domaine de la reconnaissance d’images.
Un socle IA avec un début de puissance de calcul
Cette compétence « Hybride » permet d’ailleurs à la Fab IA de devenir un véritable hébergeur avec un « socle IA », proposant une API unifiée donnant accès à ces différents modes de langages. Mais le socle IA s’appuie également sur une infrastructure on premise pour fournir une capacité de calcul sécurisée.
Cette capacité de calcul est encore insuffisante pour faire tourner de grands modèles de langage mais elle nous permet de monter en compétence et d’anticiper en cas de changement de stratégie des hyperscaler et de hausse de leurs tarifs.
Se préparer à l’industrialisation et les usages de demain
Après des années d’évangélisation et l’apparition des premières applications métiers, le Groupe SNCF se prépare donc à une démocratisation de l’IA en misant sur des compétences, des solutions d’IA dans les processus opérationnels et un ensemble de services pouvant intégrer l’hébergement d’applications « agentiques ».
Une stratégie pensée pour industrialiser et « scaler » des technologies amenées à se démocratiser, qui pourraient révolutionner aussi bien le quotidien de ses agents que sa relation avec ses millions de clients.
