CIBC Mellon administre 3,5 billions de dollars en actifs dans un marché où une seule journée peut coûter des centaines de millions. Voici comment la société utilise l’IA pour s’assurer d’être toujours la première à arriver.

Le 18 février 2021, le premier ETF Bitcoin en Amérique du Nord a été lancé au Canada et a attiré plus de 500 millions de dollars pendant sa première semaine. Le lendemain, un deuxième ETF Bitcoin a été lancé sur la même bourse. Le deuxième, selon Mal Cullen, PDG de CIBC Mellon, a attiré 35 millions de dollars. Bien qu’il s’agisse d’un produit similaire sur le même marché, lancé seulement un jour plus tard, il y avait une grande différence entre les chiffres qu’ils ont générés.

Ce contraste est le genre de chose qui définit le monde de Cullen. CIBC Mellon est l’une des plus grandes sociétés de services d’actifs au Canada, responsable de l’administration de 3,5 billions de dollars en actifs. Dans ce type d’environnement, un retard d’une seule journée peut coûter de l’argent – parfois, des centaines de millions.

« Quelle est la valeur d’une journée dans votre entreprise ? » a demandé Cullen à l’audience d’Appian World 2026 à Orlando le mois dernier. « Dans notre entreprise, cela peut être massif. »

Cette question est maintenant à l’origine de l’un des déploiements d’IA les plus conséquents dans les services financiers canadiens, et les leçons qui en découlent vont bien au-delà des marchés de capitaux.

Le problème avec 30 ans de processus

CIBC Mellon est en activité depuis 30 ans. Il s’agit d’une coentreprise entre BNY – qui administre plus de 59 billions de dollars en actifs dans le monde – et CIBC, l’une des plus grandes banques du Canada. Cette parenté apporte une énorme échelle et une crédibilité institutionnelle. Cela apporte également de la complexité.

« Il n’y a qu’une chose meilleure que d’être détenu par une banque », a déclaré Cullen avec un sourire mesuré, « et c’est d’être détenu par deux banques. Deux banques signifient deux équipes de conformité, deux équipes de risques et deux opinions sur presque tout. »

Prendre au sérieux l’IA pour CIBC Mellon a signifié résister à l’envie de bouger rapidement. Avant le déploiement d’un seul outil, la société est revenue aux bases. L’équipe a cartographié chaque flux de travail, identifié où la capacité était limitée, où le risque était le plus élevé et où le travail manuel était concentré. Ce qu’ils ont trouvé les a surpris.

« Les personnes qui faisaient le travail n’étaient pas le problème », a noté Cullen. « C’était la façon dont le travail circulait entre les équipes qui causait les contraintes. » En d’autres termes, la technologie ne pourrait jamais réparer ce que le processus avait brisé.

Des chaînes de montage à l’IA

Le premier déploiement important a impliqué la comptabilité des fonds – un processus que CIBC Mellon exécute à une échelle énorme. La société produit environ 350 000 évaluations de fonds chaque mois, chacune soumise à des délais serrés et à des exigences d’exactitude strictes.

Pendant des années, le processus s’est déroulé verticalement : un comptable possédait un dossier du début à la fin. Il s’agissait d’un processus construit sur l’expertise individuelle, ce qui signifiait qu’il était également construit sur les limites individuelles et quasiment impossible à mettre à l’échelle. La société a conçu le processus horizontalement, en répartissant le travail entre des équipes spécialisées. Mais cela a créé un nouveau problème – les transferts entre les équipes sont devenus une source de friction et de retard. Les superviseurs n’avaient aucune visibilité sur l’état d’avancement du travail sans demander.

Un comptable de fonds avec plus d’une décennie d’expérience, qui connaissait le processus mieux que quiconque dans le bâtiment, a utilisé la plate-forme low-code d’Appian pour construire ce que Cullen appelle une « tour de contrôle » – un système de flux de travail qui donne à chaque équipe une visibilité en temps réel sur l’état d’avancement du travail, en automatisant les transferts qui causaient les retards.

Le résultat a été un gain d’efficacité de 34 % sur un seul processus. À 350 000 évaluations par mois, cela se cumule rapidement.

« Il m’a dit qu’il a conçu tout ce qu’il n’aimait pas dans son travail », a déclaré Cullen. « Lorsque vous obtenez des personnes qui comprennent le processus pour y travailler, elles n’automatisent pas les choses manuelles qui étaient là avant. Ils réingénient le processus et le rendent meilleur. »

Le problème des ETF

Le deuxième exemple remonte à l’histoire de l’ETF Bitcoin. Lorsqu’un ETF est lancé ou distribue des rendements aux détenteurs d’unités, cela implique un réseau complexe de contreparties – le gestionnaire de fonds, le gardien, la bourse, le fabricant de marché et l’agent de transfert. Chacun doit être informé. Chacun a un rôle. Faire sortir le fond une journée plus tôt nécessite que tous bougent en synchronisme.

Un expert en produits ETF de CIBC Mellon a construit un flux de travail sur Appian qui apporte de la transparence à travers toutes ces contreparties en un seul endroit – transformant un processus fragmenté et lourd en courriels en quelque chose d’automatisé et auditable.

Trois semaines avant Appian World, CIBC Mellon a démontré l’application aux plus grands fournisseurs d’ETF du Canada lors d’un groupe d’utilisateurs clients à Toronto. « La salle est devenue plus calme », a rappelé Cullen. « Les gens se sont penchés. L’un de nos plus grands clients a dit à ses pairs : Cela vient de me sauver une quantité importante de temps dans ma journée. »

La question de la gouvernance

Aucun de ces développements n’est survenu rapidement, et Cullen est direct sur la raison pour laquelle. CIBC Mellon n’utilise pas encore l’IA dans les interactions avec les clients. Chaque déploiement d’IA à ce jour est interne – contenu dans des flux de travail définis, auditable et examiné par des humains avant que toute sortie affecte un client.

« Nous ne pouvons avancer avec l’IA que aussi vite que le niveau de confort de nos clients », a-t-il déclaré. « Nous n’avons pas intentionnellement intégré l’IA dans les interactions avec les clients car nous ne pensons pas que la gouvernance soit là pour le moment. »

Les chiffres du marché plus large confirment ce que Cullen savait déjà. Selon une nouvelle étude de Harvard Business Review Analytic Services, parrainée par Appian et publiée à la conférence, 92 % des organisations conviennent que les agents IA ont besoin de garde-fous basés sur des règles pour fonctionner en toute sécurité – mais moins de la moitié ont réellement défini ces garde-fous. CIBC Mellon est l’une des organisations qui ont choisi de construire les fondations avant de déployer à grande échelle.

À l’intérieur de l’organisation, cette prudence façonne la façon dont la société prépare ses employés. La société a désigné 100 employés sur environ 2 000 comme champions de l’IA. Ces champions ont un accès précoce aux outils, du temps pour construire des cas d’utilisation et un mandat pour tester les applications dans des environnements de test avant que quoi que ce soit ne soit déplacé vers la production. Ils organisent des sessions internes hebdomadaires appelées « Artificiellement parlant », en faisant participer des sociétés comme Snowflake et Microsoft pour partager ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas.

Cullen a vu ce modèle se reproduire auparavant. Il y a vingt ans, il avait des conversations avec des DSI qui disaient que le cloud était une mode et ne serait jamais fiable pour les données sensibles. Puis le cloud hybride est apparu, offrant aux organisations un chemin intermédiaire – l’efficacité des infrastructures cloud sans la perte de contrôle perçue. Il s’attend à la même trajectoire avec l’IA.

« Je pense que vous verrez l’IA hybride bientôt », a-t-il déclaré. « Contenue, gérée, mais en mouvement. »

Ce que le reste du marché peut apprendre

L’histoire de CIBC Mellon n’est pas une histoire de percée technologique. C’est une histoire de discipline organisationnelle appliquée à un outil puissant. Mesurer avant de construire, mettre les personnes qui connaissent le processus le plus proche du problème et gouverner avant de déployer à grande échelle.

Ces leçons s’appliquent bien au-delà des services d’actifs. Dans un marché où seulement 16 % des organisations rapportent réaliser une valeur significative de l’IA, les organisations qui obtiennent des résultats réels sont celles qui ont traité la gouvernance comme une fonctionnalité, et non comme une contrainte.

« Ne commencez pas avec la technologie », a déclaré Cullen à l’audience d’Appian World. « Mesurez tout d’abord. »

Dans une industrie où une journée peut faire la différence entre 500 millions et 35 millions de dollars, ce type de patience se révèle être son propre avantage concurrentiel.