CAP IT 2026 : De la data platform à l’automatisation agentique, les DSI passent à l’échelle

Le 17 mars 2026, CAP IT 2026 se tenait au Palais des Congrès de Paris, avec un programme centré sur des retours d’expérience dans les métiers de la banque, de l’assurance et de la finance. L’événement, organisé par Content & Business, annonçait plus de 600 participants, 60 intervenants, 60 sponsors et plus de 450 rendez-vous one-to-one. Dans ce cadre, plusieurs sujets ont illustré les priorités actuelles des DSI : innovation, contraintes réglementaires, gestion du legacy et passage à l’échelle. Deux interventions ont particulièrement retenu notre attention. D’un côté, le REX 16, consacré à la transformation d’un Data Hub en plateforme évolutive et self-service. De l’autre, le REX 18, centré sur le passage d’une RPA industrielle à une automatisation agentique orchestrée. Deux sujets distincts en apparence, mais qui traduisent un même constat : pour industrialiser l’IA, les organisations doivent d’abord consolider leurs fondations (la donnée, les processus, la gouvernance et les mécanismes d’orchestration.) 

La donnée redevient une affaire de plateforme, pas seulement d’outils 

Le REX 16, présenté par Olivier Besnard, Senior Data Architect chez BNP Paribas Cardif, illustre un mouvement déjà engagé dans plusieurs DSI du secteur financier : faire évoluer un “data hub” conçu comme un data warehouse enrichi vers une plateforme data plus modulaire, plus scalable et davantage ouverte aux usages métiers. La présentation met en avant une architecture pensée à l’échelle du groupe, avec une logique de standardisation et de réutilisation. Olivier Besnard évoque ainsi une “vision Groupe homogène” et un “passage en mode Plateforme et self-service par Domaine IT”. Autrement dit, il ne s’agit plus seulement de centraliser la donnée, mais de construire un socle capable d’être exploité par différents domaines métiers, dans une logique de plateforme. Sur le plan technologique, cette évolution s’appuie sur plusieurs briques structurantes : Starburst pour la couche d’accès à la donnée et la fédération, Apache Iceberg sur COS pour moderniser les couches de stockage et de traitement, une logique de data products exposés via API, ainsi qu’un renforcement de la virtualisation pour fédérer des données situées hors du Data Hub. La présentation pointe aussi les limites du modèle précédent : contraintes de volumétrie sous Oracle, rigidité des stockages, circulation insuffisamment fluide entre zones Raw et Refined, traçabilité partielle et difficultés à monter en charge avec des coûts maîtrisés. Le sujet n’est donc pas uniquement technologique : il porte aussi sur la capacité à soutenir la croissance des usages tout en gardant la maîtrise opérationnelle et financière. 

L’agentique ne remplace pas la RPA, elle l’orchestre 

Le REX 18 prolonge cette réflexion côté automatisation. Dédiée à BPCE, la présentation pose un cadre explicite : “RPA champion, IA & documents, orchestration de bout en bout”. L’enjeu n’est plus d’additionner des automatisations unitaires, mais de combiner robots RPA, agents IA, traitement documentaire, prise de décision, supervision… et intervention humaine. “On ne parle plus seulement de robotiser une tâche, mais d’industrialiser une chaîne de valeur.” explique Roda Zein, Manager Leader Smart Automation chez Natixis Le groupe s’appuie sur une base déjà structurée : son programme d’automatisation a démarré en 2017 et s’est progressivement étendu. La présentation indique aujourd’hui plus de 550 robots et plus de 300 processus automatisés couvrant une large partie des métiers du groupe. La trajectoire est résumée en trois étapes : industrialiser, étendre, puis transformer. Deux cas d’usage sont mis en avant pour illustrer cette montée en puissance. Le premier concerne la préparation des rendez-vous conseillers. Le schéma présenté repose sur une collecte de données issues du SI via la RPA, un résumé d’informations non structurées par un agent IA, des recommandations d’actions et d’offres, puis la restitution d’un brief standardisé au conseiller. Le gain avancé est significatif : environ une heure économisée par rendez-vous, pour une cible d’une quarantaine de chargés d’affaires entreprises. Le second cas d’usage, baptisé “Geopolitical Event Outlook Signal”, porte sur la détection de negative news et la surveillance proactive des risques géopolitiques. Il combine collecte de données publiques, synthèse par agents IA, gestion des exceptions et validation humaine. L’intérêt mis en avant ne réside pas seulement dans l’usage de l’IA, mais dans la capacité à augmenter la fréquence d’analyse, à élargir la couverture géographique ou sectorielle et à maintenir une traçabilité sur l’ensemble de la chaîne. “Ce que montre BPCE, c’est que l’agentique ne remplace pas la RPA : elle la prolonge. La vraie transformation vient quand on orchestre intelligemment agents, robots, documents et humains sur une même plateforme.” conclut Roda Zein.  

Ce que disent ces REX du marché : la bataille se joue sur la continuité, pas sur la démo 

Pris ensemble, les REX 16 et 18 dessinent une tendance de fond pour les DSI de la banque et de l’assurance : la valeur de l’IA ne se joue plus dans la performance d’un modèle isolé, mais dans la continuité entre données, processus, sécurité et usages métiers. D’un côté, les équipes data structurent des plateformes capables d’exposer des data products, de fédérer l’existant et d’alimenter de nouveaux usages, y compris conversationnels, sans rompre avec les exigences de gouvernance. De l’autre, les équipes en charge de l’automatisation évoluent d’une logique de robotisation ciblée vers une orchestration de parcours complets, dans laquelle l’agent IA devient un composant parmi d’autres, et non un objectif en soi. Le REX 12 du programme, consacré à “L’EUDI Wallet au service de la Digital Trust Continuity” autour d’un pilote Generali / KIPMI, s’inscrit dans la même dynamique. Même si le sujet diffère, le fil conducteur reste similaire : identité, confiance numérique, orchestration des parcours, conformité et continuité de service apparaissent comme des briques de plus en plus interdépendantes. À travers ces différents retours d’expérience, un signal se dégage : dans les secteurs banque-assurance-finance, les projets qui passent à l’échelle ne sont pas nécessairement ceux qui expérimentent le plus d’IA, mais ceux qui l’intègrent à des architectures robustes, gouvernées et réutilisables.