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Dans un écosystème IT complexe et distribué, où les interconnexions internes et les usages non référencés se multiplient, la maîtrise du parc d’actifs numériques devient un enjeu de cybersécurité et de conformité critique. L’émergence de Shadow IT — ces actifs non enregistrés ou mal contrôlés — expose les organisations à des risques accrus : failles de sécurité, non-conformité aux normes, angles morts opérationnels.

Ce que nous recherchons :
Une solution basée sur l’intelligence artificielle capable de :

    - Analyser dynamiquement les flux réseau pour détecter tous les actifs connectés (serveurs, postes, applications, équipements…) ;
    - Identifier les équipements non référencés (Shadow IT), y compris ceux installés sans validation SI ou issus de filiales ;
    - Cartographier visuellement les communications inter-composants, par site, VLAN ou segment métier ;
    - Prioriser les actifs selon leur criticité (exposition, rôle métier, données sensibles) ;
    - Détecter les anomalies réseau (comportements inhabituels, connexions suspectes, équipements orphelins) ;
    - Générer des alertes automatiques à destination des équipes sécurité, infrastructure et conformité.

La sécurité des données bancaires est au cœur des préoccupations des institutions financières, en raison de l’évolution rapide des menaces, de l’exigence accrue des régulateurs, et de l’impact potentiellement dévastateur des fuites de données (sanctions, réputation, perte de confiance). Dans cet environnement à haut risque, une posture purement défensive ne suffit plus. Le défi consiste ici à passer à une détection proactive, intelligente et continue des fuites de données sensibles, internes comme externes, en exploitant les capacités de l’IA pour renforcer les dispositifs de cybersurveillance et de conformité.

Ce que nous recherchons :
Une solution IA/NLP capable de :

    - Identifier automatiquement les données sensibles bancaires (données clients, coordonnées bancaires, identifiants, transactions) dans divers formats et canaux ;
    - Surveiller en continu les canaux critiques : e-mails, cloud collaboratif (ex : OneDrive, SharePoint), plateformes OSINT, dark web, forums… ;
    - Classer les incidents par criticité et par canal de fuite ;
    - Déclencher des alertes en temps réel vers les équipes SSI avec reporting détaillé (statistiques, délais de détection, taux de faux positifs…) ;
    - S’intégrer aux politiques DLP existantes et répondre aux standards CNDP/DORA.

La montée en puissance des moyens de paiement alternatifs, notamment les cartes prépayées, s’accompagne d’une exposition croissante à la fraude monétique. Ces produits, prisés pour leur flexibilité, sont également vulnérables à des usages abusifs, souvent difficiles à détecter par des systèmes classiques. Pour la filiale établissement de paiement de notre partenaire, il devient stratégique de renforcer la détection des comportements anormaux sur ces supports et de mettre en œuvre des mécanismes d’alerte en temps réel afin de préserver la confiance des clients, la réputation de la marque et la rentabilité des services. Ce défi vise à créer un modèle d’IA dédié à la surveillance, la détection et la prévention proactive des fraudes liées aux cartes prépayées.

Ce que nous recherchons :
Une solution IA capable de :

    - Analyser dynamiquement les transactions (fréquence, montants, géolocalisation, historiques…) pour scorer les comportements suspects ;
    - Utiliser des modèles supervisés et non supervisés pour détecter aussi bien les fraudes connues qu’émergentes ;
    - Offrir une interface de supervision claire avec reporting, priorisation des alertes et traçabilité ;
    - Intégrer un mécanisme d’auto-apprentissage basé sur les retours des analystes antifraude (cas réels / faux positifs) ;
    - Simuler des scénarios de fraude pour affiner et valider la robustesse du modèle.

Dans un contexte d’accélération de la digitalisation des services financiers, l’expérience client devient un facteur différenciant majeur. Les centres de contact sont souvent saturés, les délais de réponse jugés trop longs, et les demandes clients de plus en plus variées. Pour notre partenaire, il est stratégique de proposer une prise en charge automatisée, fluide et personnalisée, capable de répondre aux besoins les plus fréquents tout en libérant les équipes humaines pour des cas à plus forte valeur ajoutée. Ce défi vise à développer un assistant virtuel vocal et textuel, accessible 24/7, pour améliorer significativement la satisfaction client tout en optimisant les ressources opérationnelles.

Ce que nous recherchons :
Une solution IA capable de :

    - Prendre en charge l’arabe, le français et darija
    - Couvrir les cas d’usage récurrents (ex. : localisation d’agence, suivi d’opérations, produits, horaires…) via chatbot ou voicebot ;
    - Exploiter des données de conversations réelles (anonymisées) pour entraîner les modèles NLP / STT (Speech-to-Text) ;
    - S’appuyer sur une base de connaissance dynamique (FAQ, procédures internes, offres produits…) ;
    - Offrir une expérience multicanale, intuitive, avec détection du besoin d’escalade vers un conseiller humain ;
    - Intégrer des KPIs opérationnels (taux d’automatisation, taux d’escalade, satisfaction client…) et une supervision centralisée.

La performance durable d’une organisation repose de plus en plus sur le bien-être global de ses collaborateurs. Face aux enjeux liés à la santé mentale, à l’épuisement professionnel, à la surcharge informationnelle et à la quête d’équilibre personnel, les Directions RH ont un rôle stratégique à jouer. Notre partenaire souhaite explorer une approche innovante et technologique pour accompagner ses talents dans leur développement personnel et leur bien-être. Ce défi propose de créer un agent conversationnel IA, baptisé Rhalia, capable d’apporter un accompagnement individualisé sur les dimensions physique, mentale, digitale et sociale du bien-être.

Ce que nous recherchons :
Une solution basée sur l’IA générative, capable de :

    - Proposer des recommandations personnalisées dans trois domaines :
    - Healthy well-being (activité physique, alimentation, pleine conscience…) ;
    - Digital well-being (gestion du temps d’écran, sécurité numérique…) ;
    - Social well-being (activités collectives événements culturels, engagement local…) ;
    - Émettre des suggestions quotidiennes via push intelligent ;
    - Offrir une interaction empathique et adaptative avec l’utilisateur ;
    - Assurer un suivi évolutif du bien-être et proposer des indicateurs consolidés (individuels et anonymisés).

Dans le cadre de l’optimisation de l’expérience dans ses agences Flagship, notre partenaire souhaite tester une solution innovante de mesure automatisée de la satisfaction client, alliant analyse sémantique et personnalisation.

Ce que nous recherchons :
Une solution capable de :

    - Analyser en temps réel les retours clients via des techniques de NLP et sentiment analysis ;
    - Identifier automatiquement les émotions, opinions et points de friction exprimés ;
    - Générer un avatar personnalisé représentant l’expérience ou le profil du client ;
    - Envoyer ce retour personnalisé via email ou tout autre canal digital, pour renforcer la proximité client.