Problématiques client
Un an après sa création, le Datalab de la DSI de l’AMF présentait un fort potentiel mais restait sous-exploité :
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Des expérimentations réalisées sans capitalisation structurée
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Une architecture technique fragmentée
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Des environnements Data hétérogènes
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Une stratégie de valorisation encore peu formalisée
Dans un contexte de régulation financière exigeant, ces limites empêchaient le Datalab de jouer pleinement son rôle de moteur de transformation.
Le défi : structurer, industrialiser et positionner le Datalab comme un centre d’excellence Data & IA capable de produire de la valeur durable pour les métiers de la régulation financière, tout en garantissant sécurité, traçabilité et fiabilité des modèles.
Objectifs
Environnement réglementaire critique
Évaluer l’existant, formaliser une vision stratégique claire et définir un positionnement
interne fort.
Industrialiser les initiatives IA
Mettre en place une chaîne complète de transformation des expérimentations en solutions opérationnelles robustes.
Constituer les socles techniques et méthodologiques
Créer un environnement homogène et performant pour les Data Scientists, incluant standards, infrastructure et pratiques MLOps.
Démontrer la valeur métier
Aligner les projets Data & IA sur des cas d’usage concrets à fort impact pour les équipes de supervision et de régulation.
Les contraintes du projet
Notre approche pour AMF
01
Audit de maturité et diagnostic stratégique
La mission a débuté par la réalisation d’un Rapport de Maturité du Datalab permettant d’établir un diagnostic complet de l’existant.
Cette analyse a couvert l’évaluation des projets déjà réalisés, l’étude détaillée de l’architecture technique en place ainsi que la cartographie des compétences, des outils et des pratiques mobilisées par les équipes. Elle a également permis d’identifier précisément les freins à l’industrialisation et les points de fragilité organisationnels.
Ce travail structurant a constitué le socle des décisions d’investissement et a permis de prioriser les chantiers stratégiques à mener pour transformer durablement le Datalab.
02
Structuration des socles techniques et méthodologiques
La transformation s’est poursuivie par la mise en place d’un environnement unifié et industrialisable pour les cinquante Data Scientists de l’Autorité des marchés financiers.
Cela a impliqué la consolidation d’une infrastructure de calcul adaptée aux usages avancés, la définition de standards de développement et de documentation communs, ainsi que l’implémentation de pratiques MLOps garantissant la robustesse et la maintenabilité des modèles.
Un référentiel méthodologique partagé a également été formalisé afin d’harmoniser les pratiques de travail. L’objectif était clair : passer d’initiatives isolées à un cadre structuré, reproductible et scalable, capable de soutenir une montée en puissance durable.
03
Industrialisation des solutions Data & IA
L’un des axes majeurs de la mission a consisté à structurer une chaîne complète de transformation des initiatives Data & IA, couvrant l’ensemble du cycle de vie, de l’expérimentation initiale jusqu’à l’amélioration continue en production.
Chaque projet devait désormais respecter des critères formalisés de passage en production, intégrer des mécanismes explicites de supervision humaine et garantir des exigences strictes de traçabilité et d’explicabilité. Les initiatives ont également été évaluées en fonction de leur impact métier et de leur contribution mesurable au retour sur investissement.
L’IA cesse ainsi d’être une expérimentation isolée pour devenir un actif opérationnel pleinement intégré aux processus de régulation.
04
Formalisation de la stratégie et du positionnement
Enfin, la mission a permis de formaliser une vision claire du Datalab à travers la définition de sa Vision, de sa Mission et de son Positionnement stratégique au sein de l’organisation.
Cette clarification a redéfini son rôle dans la chaîne de valeur interne et permis la construction d’un modèle de valorisation économique fondé sur l’analyse du ROI des initiatives Data & IA. Quatre offres de services structurantes ont été consolidées, couvrant l’expérimentation, l’industrialisation, l’acculturation des métiers et les études d’impact stratégique.
Le Datalab est ainsi repositionné comme un produit stratégique interne, moteur de transformation, et non comme un simple centre de coûts technique.
Nos résultats
Impact global
L’Autorité des marchés financiers dispose désormais d’un Datalab structuré, industrialisé et stratégiquement positionné, reposant sur un socle technique solide, une gouvernance claire, une chaîne d’industrialisation maîtrisée et une supervision humaine intégrée.
Le Datalab permet de traiter de grands volumes de données, sécuriser les décisions critiques, accélérer l’analyse des signaux faibles et moderniser les pratiques de supervision. L’IA est ainsi pleinement intégrée et encadrée, au service de la responsabilité régalienne du régulateur.
