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Chez Goldman Sachs, l’enjeu n’est plus seulement de déployer des agents d’IA, mais d’y intégrer les normes et pratiques de la maison. Selon le DSI Marco Argenti, plus de 12 000 développeurs s’en servent déjà et l’effort se concentre sur des outils façonnés pour la banque, de la migration cloud à la sécurité. La firme a investi environ 6 milliards de dollars en IA l’an dernier, dans un secteur qui réclame des preuves concrètes de retour.
Les ingénieurs pilotent les agents et les juniors coachent des vétérans
Au stade actuel du déploiement, les ingénieurs passent moins de temps à écrire du code et davantage à vérifier que leurs agents respectent les standards de l’entreprise, indique Marco Argenti. Il qualifie ce basculement de profond et estime qu’il deviendra pertinent pour d’autres lignes de métier. L’IA modifie aussi les relations de mentorat entre humains : des collaborateurs juniors guident désormais des vétérans dans l’usage de ces outils, dans des formats structurés comme informels. D’autres groupes s’y essaient également ; chez Citi, des milliers d’employés se sont portés volontaires pour jouer le rôle d’« accélérateurs d’IA » auprès de leurs collègues.
Goldman formalise des « compétences » pour encoder ses règles implicites
Pour capter les pratiques propres à Goldman, la banque a conçu des « compétences » — des ensembles d’instructions réutilisables pour accomplir des tâches précises — qui encapsulent principes de conception, modèles de données et environnements internes. L’une d’elles, « cloud fast track », apprend à l’IA ce qu’est une bonne migration vers le cloud dans le contexte de Goldman, rendant les outils plus utiles à ceux qui pilotent ces migrations. Marco Argenti souligne que les règles non écrites sont les plus difficiles à formaliser, d’où le choix de les systématiser via des évaluations. Il ajoute que les développeurs doivent enseigner aux agents des « astuces et savoirs tribaux » que la technologie ne déduit pas d’elle‑même.
12 000 développeurs et des agents comme Claude et Devin
Marco Argenti dit faire face à une question centrale : comment transmettre à un bot les subtilités de la culture d’ingénierie de Goldman Sachs. Plus de 12 000 développeurs de la banque utilisent l’IA et tous ont accès à une technologie agentique actualisée, incluant Claude et Devin, l’assistant de codage de Cognition. Les équipes doivent désormais déterminer comment « mentorer » ces agents, à l’image d’un nouvel arrivant qui ne connaît pas encore les normes de la maison. Un agent familier des standards de données ou des protocoles de sécurité de Goldman peut produire un meilleur travail, plus rapide à relire par les ingénieurs. « Le transfert de la connaissance institutionnelle dans l’IA est la plus grande question », résume le DSI, qui pose aussi : à quoi ressemble une IA expérimentée de GS par rapport à une IA naïve ? Pour lui, le principal défi des ingénieurs en IA a évolué : il s’agit d’opérer ce transfert de savoirs vers des outils désormais spécifiques à Goldman.
6 milliards de dollars investis et des principes à traduire en IA
Goldman a consacré environ 6 milliards de dollars à l’IA l’an dernier et, comme ses pairs, subit une pression croissante pour démontrer les retombées de ces investissements. Jamie Dimon, PDG de JPMorgan, affirme que la dépense en IA est devenue un préalable pour rester compétitif. Dans ce contexte, Goldman met en avant ses « principes d’ingénierie » publiés sur son site, tels que « innover de manière incrémentale » et « regarder autour des coins », des lignes directrices plus subjectives et donc moins aisées à saisir pour des outils que des consignes répétitives. Marco Argenti relève par ailleurs que, dans les banques, les développeurs figurent souvent parmi les utilisateurs les plus aguerris de l’IA.
