Dans les coulisses feutrées du post-trade, là où chaque opération financière se joue à la microseconde et où la moindre erreur peut entraîner des pertes considérables, Bondpartners SA expérimente une révolution… silencieuse. Pas de robots remplaçant des humains, pas d’annonces tapageuses, mais un déploiement stratégique de l’intelligence artificielle générative (GenAI) qui, en quelques mois, a changé le visage d’un métier.

A la manœuvre: Olivier Perroud, directeur et responsable de la mise en œuvre GenAI au sein de Bondpartners SA à Lausanne. Avec ses équipes, il a choisi d’ancrer l’IA dans le réel, là où la complexité est la règle et où la précision n’est pas négociable. Olivier Perroud répond aux questions d’Allnews:

Est-ce que vous utilisez vraiment l’IA générative ou s’agit-il d’une IA plus classique?

Nous travaillons avec une solution d’intelligence artificielle générative, et non avec une IA traditionnelle. Le projet a été déployé au sein de notre département back/middle-office (BMO), en partenariat avec un prestataire spécialisé, Prometee. L’Agent développé traite différents cas d’usage et gère un véritable dialogue transactionnel avec les contreparties: il détecte une anomalie, initie un échange par courriel, interprète la réponse et reformule automatiquement une suite adaptée. L’outil n’est donc pas un simple générateur de messages, mais une extension fluide et réactive de nos processus opérationnels.

Quelle a été la chronologie du projet et quels défis avez-vous rencontrés?

L’un des principaux défis consistait à identifier où l’IA pouvait réellement créer de la valeur. L’intermédiation obligataire reste un métier fondamentalement relationnel, où l’intervention humaine demeure centrale. En revanche, le BMO est confronté à une complexité croissante: volumes accrus, instruments plus sophistiqués, exigences réglementaires renforcées.

«L’outil n’est donc pas un simple générateur de messages, mais une extension fluide et réactive de nos processus opérationnels.»

L’idée a donc été de délester nos équipes des tâches répétitives afin qu’elles se consacrent à des missions à plus forte valeur ajoutée. Après des réflexions amorcées à l’été 2024, le projet a été concrétisé à l’automne et mis en production en mars 2025. Aujourd’hui, la GenAI prend en charge environ 70% des opérations courantes du BMO.

L’IA est-elle capable de gérer l’ensemble du post-trade, ou l’humain reste-t-il indispensable?

L’IA couvre une large partie du processus: elle identifie, classe et traite automatiquement la majorité des opérations, ce qui permet d’accélérer les délais, de réduire les erreurs et d’absorber davantage de volumes. Mais certaines situations requièrent un jugement que l’IA ne peut pas exercer. Par exemple, lors d’une contestation de prix, l’Agent détecte l’écart mais ne peut ni arbitrer, ni évaluer les implications commerciales ou relationnelles. Ces cas sont transmis à nos collaborateurs, qui tranchent en fonction de leur expertise et du contexte.

Nous travaillons à élargir progressivement le champ d’action de l’IA, mais l’humain restera toujours incontournable pour les arbitrages sensibles et les décisions stratégiques.

Quel est le cas d’usage le plus fréquent?

Le plus courant concerne les instructions de règlement/livraison. Lorsqu’une donnée ne correspond pas — prix, nominal, montant net et date de règlement, entre autres — l’opération non mise en concordance reste bloquée, avec à la clé des coûts substantiels liés aux éventuels retards de règlement. Dans ce cas, notre Agent identifie immédiatement l’anomalie et envoie un rappel automatique à la contrepartie, en précisant les éléments concernés et leur degré d’urgence. Ce suivi proactif évite que les écarts ne dégénèrent en suspens prolongés, sources de surcoûts opérationnels et de risques supplémentaires.

Pouvez-vous donner un autre exemple?

Prenons une opération où une banque doit nous livrer des titres à une date valeur définie. Si la chambre de compensation signale que la banque n’est pas en mesure de livrer à la date prévue malgré une instruction correcte, l’Agent déclenche une procédure d’escalade et alerte la banque, évoquant la possibilité d’un achat forcé («buy-in»). Bien entendu, la décision finale appartient à nos équipes, qui tiennent compte de la relation avec la contrepartie. L’IA agit ici comme un catalyseur d’information et un accélérateur de processus, toujours sous contrôle humain.

«L’humain restera toujours incontournable pour les arbitrages sensibles et les décisions stratégiques.»

Quels bénéfices concrets avez-vous observés?

Dès la mise en production, les gains ont été tangibles: réduction du temps de traitement des suspens, diminution des échecs de règlement, délais de réponse raccourcis. Mais le changement le plus profond concerne la nature du travail: fini les recherches fastidieuses dans des systèmes multiples, l’information est désormais synthétisée et contextualisée.

Résultat: nos collaborateurs peuvent se concentrer sur l’essentiel — résoudre rapidement les incidents, renforcer la relation client, améliorer les processus. L’urgence subie a laissé place à une proactivité maîtrisée.

Les clients perçoivent-ils la différence?

Oui, certains l’ont relevé immédiatement. Ils apprécient de recevoir des rappels en amont, ce qui leur permet de corriger rapidement d’éventuels écarts. Ce mécanisme joue un rôle de double contrôle, renforce la confiance et fluidifie les échanges. Pour nos clients institutionnels, c’est un gain de temps et de sécurité.

Comment situez-vous cette innovation par rapport à la concurrence?

De grands établissements mènent des initiatives similaires, mais à l’échelle locale nous faisons figure de pionniers. Sur le bassin lémanique notamment, nous sommes parmi les premiers à avoir déployé un Agent GenAI opérationnel. Cela constitue un facteur de différenciation et un atout de crédibilité auprès de notre clientèle et de nos contreparties.

Quelles sont les contraintes techniques?

Nous avons choisi une solution robuste et évolutive, capable d’absorber des volumes importants, conforme aux standards internationaux et aux exigences réglementaires suisses. Le projet a été validé par notre réviseur externe et audité par Cyber-safe en matière de cybersécurité. Cette rigueur était une condition sine qua non pour la mise en production.

Et en termes de coûts et bénéfices?

Il est encore trop tôt pour dresser un bilan financier complet. Mais les bénéfices opérationnels sont déjà bien réels: anticipation accrue des suspens, absorption de volumes plus importants, traitement accéléré des opérations, et libération du temps de nos équipes pour des tâches à plus forte valeur ajoutée. Le retour sur investissement viendra progressivement, mais la valeur ajoutée est déjà perceptible.

Quelles sont les prochaines étapes?

Nous explorons de nouveaux cas d’usage, comme l’automatisation de l’enregistrement de titres complexes ou la recherche en temps réel de cours de marché. Mais l’enjeu dépasse la technologie: il est culturel. La donnée devient un savoir partagé, la technologie un vecteur de valorisation humaine, et la régularité du post-trade une alliance entre vigilance humaine et intelligence des systèmes. Nous savons que le règlement à T+0 n’est pas une hypothèse lointaine. Nous nous y préparons non comme à une contrainte, mais comme à une opportunité d’excellence.

Prometee: partenaire local en IA Générative

Basés à Prilly au sein de l’Unlimitrust Campus, Prometee aide les directions générales à identifier les gains d’efficacité et de qualité générés par l'IA Generative, puis à déployer des solutions sur mesure avec un impact mesurable.
Dirigée par l’ancien CFO de Pictet Wealth Management et de Groupe Mutuel et portée par des équipes d’ingénieurs EPFL, Prometee allie expertise métier et excellence technique.