L’intelligence artificielle transforme rapidement le paysage bancaire. Au cœur de cette révolution chez TD se trouve une équipe dédiée. Dirigée par Kirsti Racine, cette équipe développe des plateformes technologiques essentielles. Elle permet ainsi l’intégration et l’optimisation de l’IA à travers toutes les activités de la banque.
⚡ Pas assez de temps ? Un résumé vite fait !
- ⚡ L’équipe de Kirsti Racine propulse l’IA chez TD avec la TD AI Platform (TAP).
- ⚡ La TAP rend l’IA accessible, automatisant le déploiement. Elle réduit coûts et délais de 85 %.
- ⚡ Des initiatives clés comme GitHub Copilot et TD AI Prism illustrent son impact.
- ⚡ La TD investit dans la formation et le soutien. Elle assure une adoption réussie de l’IA par ses employés.
Au cœur de l’innovation : la plateforme IA de TD
Kirsti Racine est une figure centrale de l’intelligence artificielle chez TD. Bien avant que l’IA ne devienne un sujet populaire, elle a complété sa thèse de maîtrise dans ce domaine. Elle a ensuite contribué au développement de systèmes d’apprentissage automatique chez IBM. Ses travaux visaient à optimiser l’orientation des patients vers des examens médicaux.
Aujourd’hui, Madame Racine dirige l’équipe responsable d’une initiative majeure. Il s’agit de l’adoption de l’IA à grande échelle au sein de l’une des plus grandes banques du Canada. La plateforme qu’elle supervise, nommée TD AI Platform (TAP), est le pivot de l’infrastructure d’IA de la banque. Elle soutient l’ensemble des secteurs d’activité, de la banque de détail à l’assurance. La TAP rend l’IA pratique et accessible.
« Certaines choses que les gens ont réussi à faire avec les outils que nous avons fournis ont été inattendues et délicieuses », affirme Madame Racine. Elle cite l’exemple de l’équipe des finances. Celle-ci utilise la plateforme pour expliquer des données financières complexes aux employés, en langage simple.
Les fondations de l’IA chez TD : genèse et partenariats
Les origines de la TAP remontent à fin 2022. À cette époque, l’IA générative prenait de l’ampleur mondiale. TD avait déjà réalisé des investissements stratégiques. En 2018, la banque a acquis Layer 6, une firme d’IA de Toronto. Une importante migration vers une plateforme de données infonuagique a également été achevée mi-2024.
Ce contexte favorable a permis la création de la TAP. Madame Racine explique que l’intégration des équipes d’ingénierie d’apprentissage machine de Layer 6 a été déterminante. L’apport de talents expérimentés de la plateforme de données infonuagique a aussi formé le noyau de la TAP. En quelques mois, TD a lancé des outils d’IA générative. Un assistant de recherche profonde aide les agents des centres de contact. Un pilote pour GitHub Copilot a été déployé. Cet assistant de programmation IA analyse le code des ingénieurs. Il fournit des suggestions en temps réel. Aujourd’hui, 92 % des ingénieurs de TD utilisent Copilot chaque semaine.
« Nous avons consacré beaucoup de temps et d’énergie à aider nos collègues à se sentir très à l’aise et en confiance avec ce qu’ils font du point de vue de l’IA », précise Madame Racine.
Un déploiement sécurisé et efficace à grande échelle
La TAP constitue la couche fondamentale. Elle permet le déploiement de l’IA au sein de TD de manière sécurisée et reproductible. L’équipe derrière cette plateforme est agile, composée de 60 personnes seulement. Pourtant, son impact s’étend à presque tous les services de l’organisation. TD gère des environnements d’IA adaptés à chaque secteur. Ces environnements prennent en charge des cas d’utilisation d’IA prédictive et générative. Tout est automatisé. Cela inclut la surveillance, la détection des biais et les flux de travail de déploiement. Cette automatisation a réduit le temps et le coût de déploiement jusqu’à 85 %.
TD AI Prism : une avancée distinctive
Un des projets les plus ambitieux de la plateforme est TD AI Prism. Il s’agit d’un modèle de fondation prédictif. Il permet aux ingénieurs de développer des modèles prédictifs avec une plus grande précision. C’est le plus grand modèle d’IA jamais déployé par TD. Cela a été rendu possible grâce aux capacités de déploiement de production entièrement automatisées de la TAP. Pour Madame Racine, TD AI Prism est un véritable avantage concurrentiel.
Culture d’adoption et vision future
La TAP a été développée par les équipes internes de nuage et de données de la banque. Les professionnels de l’apprentissage machine de Layer 6 y ont aussi contribué. Cette collaboration reste essentielle à l’évolution de la plateforme. Layer 6 fournit de nombreux modèles. L’équipe de Madame Racine, elle, se concentre sur les opérations d’apprentissage machine. Elle gère également l’infrastructure et les cadres de déploiement.
Maksims Volkovs, chef scientifique de l’IA chez TD et cofondateur de Layer 6, partage cette vision. Les deux leaders estiment que cette relation de travail permet à chaque unité commerciale de créer ses propres applications d’IA. Elles utilisent une infrastructure partagée et des garde-fous. Cela sans ralentir les équipes. Le rapport TD AI Insights 2025 a révélé un besoin. En effet, 64 % des répondants estiment ne pas avoir reçu une formation adéquate en IA au travail.
L’importance de la formation et de l’approche humaine
La formation est intégrée à la stratégie de déploiement. Elle est adaptée aux besoins de chaque employé. Les formats incluent des sessions virtuelles, en personne ou sur demande. Cette approche a mené à une adoption plus élevée et à un engagement renforcé. L’équipe investit aussi dans les compétences non techniques. Cela inclut la gestion du changement et la collaboration inter-équipes. Chaque déploiement est traité comme un produit. Il bénéficie de retours d’utilisateurs et d’itérations continues. L’équipe de Madame Racine continue d’étendre la portée de la TAP. De nouveaux environnements, plus d’automatisation et de nouveaux modèles sont en développement. Des outils d’IA générative orientés client sont prévus pour 2026.
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