Maîtrise et Souveraineté : les choix stratégiques de Docaposte dans l’IA générative06 mai 2025

Dans cette interview, Olivier Senot (Directeur de l’Innovation Groupe) et Stéphane Ingrassia (Directeur Marketing Stratégique) partagent leur vision : une IA au service de la productivité, mais surtout au service de la transformation des métiers, des usages et des organisations.

Quels sont, selon vous, les enjeux de l’IA générative les plus structurants pour les organisations ?

L’IA générative, qui constitue l’une des trois grandes branches de l’intelligence artificielle, soulève des enjeux bien plus larges que la technologie en elle-même.

Il est ici question de transformation, d’acceptation, de compréhension, mais surtout d’intégration dans une stratégie globale.
Il est également question de choix de valeurs quant au déploiement de cette technologie, dans une balance bénéfices/risques vis-à-vis de l’humain.

Il s’agit d’un véritable levier de productivité. Toutefois, comme pour toute technologie de rupture, la prise de conscience en entreprise demeure plus lente que l’évolution technologique, progressant chaque jour avec l’apparition de nouvelles fonctionnalités.

Au fond, le véritable enjeu concerne la transformation des organisations. L’IA générative ne peut être réduite à un simple projet technologique : elle incarne un projet de transformation en profondeur. D’autant que la technologie, en soi, est relativement simple à comprendre, à coder et à déployer, qu’il s’agisse de modèles de fondation ou d’agents intelligents.

 

Quelle est, selon vous, la principale difficulté dans l’adoption de l’IA en entreprise ?

L’aspect technique ne constitue en réalité que 1 % de la difficulté.
Les véritables défis résident dans la transformation humaine et organisationnelle, qui représentent les 99 % restants.

Il y a en outre un fort niveau de formation : l’IA n’est pas un outil magique et sa consommation doit être à l’esprit des utilisateurs. L’objectif étant, toujours, d’avoir un usage responsable de l’IA.

Afin d’accompagner la montée en compétence de nos équipes sur ces sujets, nous avons organisé des sessions de formation et d’acculturation autour du règlement sur l’IA (AI Act), et plus globalement des évolutions règlementaires en matière de Data et d’IA sont organisées pour nos collaborateurs.

Les projets d’IA que nous déployons en interne comme en externe répondent à de véritables besoins. Toutes nos solutions sont d’ores en déjà en conformité avec l’AI act, en effet Docaposte s’est engagé dans une démarche vertueuse à être en conformité en avance de phase avec l’AI-Act et notamment par la mise en place d’une supervision humaine des algorithmes.

De plus, chaque projet recourant à un système d’intelligence artificielle (SIA) doit réaliser le processus « IA de confiance ». Celui-ci consiste en une analyse détaillée du projet selon des exigences éthiques, règlementaires et techniques à l’aide d’outils adaptés et mis à jour en fonction des évolutions règlementaires et des nouvelles orientations éthiques : le processus « IA de confiance » est un outil essentiel pour acculturer et sensibiliser les chefs de projet, les data managers, les data scientists et les équipes métier aux enjeux règlementaires et éthiques de l’IA.

 

Comment abordez-vous la question des usages concrets de l’IA chez Docaposte ?

Pour accompagner cette transformation, nous avons lancé en interne une quarantaine de projets autour de l’IA générative.

Ces initiatives s’articulent autour de deux grandes approches : les outils d’assistance et les agents intelligents.

Nous avons développé Dalvia Santé, un agent à destination des médecins hospitaliers, actuellement en cours de déploiement dans plusieurs CHU.

 

En quoi consiste précisément Dalvia Santé ?

Dalvia Santé est capable de lire et de synthétiser automatiquement l’ensemble du dossier médical d’un patient, qui compte en moyenne 80 pages afin de fournir au médecin une vue claire, structurée et directement exploitable lors de la première consultation post-admission.

Cet agent permet aux professionnels de santé de gagner un temps précieux en automatisant la synthèse des données médicales issues du DPI (Dossier Patient Informatisé), tout en garantissant l’exhaustivité, la clarté et la fiabilité sans hallucination de l’information.

Cette solution éthique a été supervisée par des professionnels de santé by design et continue à l’être au fil de l’eau. Elle s’appuie sur des briques technologiques souveraines et un hébergement souverain et confiance SecNumCloud

L’objectif n’est en aucun cas de remplacer le médecin, mais bien de recentrer son temps sur des tâches à haute valeur ajoutée médicale

Dalvia est une bonne illustration d’utilisation éthique de l’IA, au service de tous.

 

Avez-vous d’autres cas d’usage en cours de développement ?

Oui, plusieurs projets sont en cours. Nous avons développé un agent de veille interne, capable d’analyser chaque jour des sources d’information fiables afin d’en extraire une synthèse pertinente.

Un autre projet concerne la communication automatisée, où un agent est chargé de générer des publications LinkedIn et X, accompagnées de visuels et rédigées dans le style et le ton de communication d’un dirigeant.
Une validation humaine est bien entendu toujours intégrée avant diffusion.

 

Observez-vous des résultats tangibles ?

Absolument, sur Dalvia Santé, le temps de traitement a été réduit de 80 %.
Concernant l’agent SEO, nous avons augmenté la fréquence de publication de 1,5x, et ce, sans réduire les effectifs.
Nous parlons donc bien de productivité augmentée, et non de substitution humaine.

 

Comment priorisez-vous l’ensemble de ces projets IA ?

Nous réalisons une cartographie de tous les systèmes d’IA, comme exigé par l’AI Act, afin de mettre en place les mesures nécessaires pour répondre aux enjeux de la réglementation et avons mis en place une cellule interne nommée Castor, dédiée à la priorisation de ces projets selon deux critères : l’impact business et le gain de productivité.

 

Et sur le plan technique, quelle est votre stratégie d’industrialisation ?

Nous avons fait le choix, dès mars 2023, d’utiliser GPT-4 dans un environnement privé et sécurisé, hébergé en France.
Aujourd’hui, nous avons déployé notre propre ferme GPU dans notre cloud interne.

L’objectif est désormais de basculer vers des modèles LLM open source afin de renforcer notre autonomie, notre sécurité et notre capacité d’explication.

Ce choix permettra également d’atteindre des niveaux de sécurité plus élevés (pour des documents classés de C2 à C4), tout en garantissant la souveraineté des données.

 

Certains clients s’interrogent sur la prolifération des agents IA. Comment répondez-vous à ces enjeux d’urbanisation technologique ?

C’est une question complexe, car il existe une multitude d’offres sur le marché, et il est essentiel de structurer les usages.

C’est pour cela que nous avons choisi de développer notre propre orchestrateur d’agents, totalement agnostique aux LLM.

Cela nous permet de conserver une indépendance stratégique en proposant à nos clients des agents et un orchestrateur souverain.

Ce choix implique d’accepter un léger décalage fonctionnel, mais cette orientation, axé sur la souveraineté et la maitrise technologique, est profondément alignée avec l’ADN de Docaposte.

Un autre intérêt de cet orchestrateur est de pouvoir exploiter le modèle adapté au besoin, pas plus ; Par exemple, si un SLM suffit, inutile d’utiliser un LLM, plus coûteux pour l’environnement.

 

Comment positionnez-vous vos projets IA, et quels sont les secteurs que vous priorisez ?

Nos projets IA s’articulent autour de deux grands axes : clients et interne

Côté clients, nous développons des cas d’usage mutualisables dans des secteurs comme la finance, la santé et le secteur public, des domaines particulièrement sensibles aux problématiques de protection des données et d’extraterritorialité.

Des projets comme Dalvia Santé sont parfaitement transposables à l’ensemble des hôpitaux publics.

En interne, notre objectif est double : améliorer nos processus métiers, notamment la veille et l’analyse de marché, et optimiser nos back-offices afin d’accroître la productivité à l’échelle nationale.

Ces priorités nous permettent de mieux cadrer nos actions et d’adresser des besoins concrets, adaptés à chaque secteur.

 

Selon vous, quels sont les prochains défis à relever ?

L’un des principaux enjeux consiste à passer à l’échelle, en s’appuyant sur une gouvernance claire et unifiée que nous sommes en train de mettre en place.

Il faudra également mutualiser les efforts avec les autres entités du groupe La Poste, tout en incarnant véritablement l’IA : qu’elle soit visible, comprise, utilisée.

Cela passera aussi par des formats plus engageants comme des avatars ou des podcasts animés par l’IA, que nous testons déjà actuellement.