Banque de premier rang · Paris
BNP Paribas : Reference Book PO, de React/Redux aux agents IA produits.
Trois ingénieurs Abbeal au cœur de la place de marché PO. Plateforme React/Redux/Node au départ, désormais augmentée d'un RAG produits, d'agents Claude pour assistance PM, et d'une couche événementielle Kafka pour mise à l'échelle.
Indicateur
RAG
catalogue produits PO
Durée
Engagement multi-année
Équipe
3 ingés
Pôle(s)
Paris
BNP Paribas. Reference Book PO Marketplace. Trois ingenieurs Abbeal integres cote produit pour batir la plateforme qui structure le catalogue produits et les flux PO d'une banque de premier rang.
Le point de depart (2018-2019)
Sebastien, Raphael et Ulric integres dans l'equipe Reference Book. Pile initiale React + Redux + Node, deploiement sur site, integration aux systemes bancaires centraux. Mandat : sortir le PO Marketplace de l'enfer Excel et le faire vivre sur une plateforme web stable, gouvernee, verifiable.
Ce qui a ete livre
- Frontal PO unifie (catalogue + PO actifs + flux de revue)
- API Node pour l'orchestration des etapes PO et les notifications
- Reporting reglementaire et piste de verification pour les controles internes
- Documentation et formation des CP internes a la plateforme
- Integration aux outils existants BNP (autorisation unique, AD, billetterie interne)
La pile qu'on deploie aujourd'hui
Sur les memes problematiques aujourd'hui (catalogue produit financier, flux PO, recherche multi-criteres dans des dizaines de milliers d'items), voici ce qu'on assemble :
- Next.js 16 + React 19 cote frontal, Server Components par defaut, Edge runtime sur les listes
- Apache Kafka pour decoupler les flux PO et permettre la relecture des evenements
- RAG produits sur pgvector : recherche semantique dans le catalogue (10k+ produits, 50+ attributs types)
- Agents Claude Sonnet via LangGraph pour assister les CPs : redaction de fiches produit, rapprochement reglementaire, formulation des termes contractuels
- AWS Bedrock pour heberger les LLM cote conformite + observabilite LangSmith pour les traces
- Auth0 + RBAC fin pour le cloisonnement des donnees par bureau et par competence
Pourquoi c'est exigeant (et pourquoi peu y arrivent)
- Donnees produit fragmentees : 6+ systemes d'origine, conventions differentes par bureau
- Latence requise : un CP ne lira pas une reponse a plus de 2 secondes
- Conformite AMF + EBA + audit interne sur chaque suggestion d'agent
- Citation obligatoire : aucune reponse acceptee sans pointer vers la source dans le referentiel
- Cohabitation Mistral sur site (donnees sensibles) + Claude API (flux non-sensibles)
Ce que ce mandat a appris a Abbeal
BNP a ete notre premiere immersion profonde dans le PO produit financier. On y a appris a livrer dans un environnement verifie a chaque commit, a coder pour des CPs qui ne pardonnent rien sur la latence, a documenter pour des controles internes qui durent 6 mois. C'est cette experience qu'on rejoue aujourd'hui sur les RAG produit pour les autres banques de premier rang europeennes.
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Outil analytique interne Forecast, unification de la collecte de donnees (algos de recommandation + articles les plus lus), CMP IAB TCF europeenne, revues de code automatisees via Codex. Pile JavaScript vanilla + Go + PHP, sprints de 2 semaines, animation des retros + pair programming. Un ingenieur Abbeal integre a la salle de redaction depuis 2019 — operant depuis Tokyo depuis 2023.
6 ans
intégré équipe Insights
