Dans de nombreuses entreprises, le travail d’architecture se résume en grande partie à de la coordination – examiner les conceptions des autres, faire respecter les normes et assister à des réunions. Ici, c’est tout autre chose.
Au sein de l’équipe Architecture et stratégie du groupe Technologie, Services fonctionnels généraux, les problèmes confiés aux architectes sont inédits : les contraintes – réglementaires, de sécurité et opérationnelles – font autant partie du défi que la technologie elle-même, et des millions de personnes dépendent des systèmes que vous concevez.
Nous avons demandé à deux architectes de l’équipe Technologie, Services fonctionnels généraux de nous parler de leur travail. Voici ce qu’ils nous ont répondu.
Yuri Orel, architecte principal de solutions, Technologie, Services fonctionnels généraux, modernise la façon dont RBC entraîne ses modèles de risque et de crédit – une centaine de modèles statistiques et d’apprentissage automatique qui sont au cœur de la gestion du risque de crédit de la Banque. Le défi : traiter plus de 15 ans de données financières chiffrées tout en gérant d’importantes pointes de demande en puissance de calcul pendant l’entraînement des modèles, le tout dans le respect d’exigences réglementaires strictes.
L’équipe de Yuri a contribué à démontrer la pertinence d’accroître le recours au nuage public : « L’essentiel était de présenter cette démarche non pas comme un choix entre les “systèmes existants” et les “technologies modernes”, mais comme une stratégie de réduction des risques. En mettant en évidence le coût total de propriété sur cinq ans, les gains en résilience et les avantages en matière de conformité, nous avons fait passer la discussion de “réduire les changements au minimum” à “maximiser la valeur”. »
Résultat : une plateforme fondamentalement améliorée – réduction des coûts d’entraînement, tolérance accrue aux pannes et experts en science des données qui peuvent travailler plus rapidement. C’est le genre de résultat qu’il est difficile de reproduire ailleurs : un travail qui transforme directement le fonctionnement d’une institution financière mondiale et qui repose sur AWS, SageMaker et des outils modernes d’apprentissage automatique.
Francisco Valenzuela, directeur général, Architecture de solutions, Technologie, Services fonctionnels généraux, s’attaque à un défi différent, mais tout aussi complexe : une plateforme hybride d’exploitation de l’apprentissage machine pour les décisions relatives au risque de crédit du secteur détail. La tension au cœur de ce défi est bien réelle. « Nous avons besoin de l’élasticité et de la puissance de calcul du nuage pour entraîner les modèles d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle, mais les exigences en matière de sécurité et d’exploitation imposent l’exécution locale des modèles utilisés pour les décisions relatives au risque de crédit. C’est là que réside la véritable tension : entre élasticité et contrôle, rapidité et sécurité, innovation et gestion des risques. »
Selon lui, ces solutions ne se trouvent tout simplement dans aucun mode d’emploi standard. « Nous résolvons des problèmes inédits en respectant les normes de qualité qui font la réputation de RBC. Cette combinaison – sophistication architecturale et qualité sans compromis – crée un défi d’un tout autre calibre. C’est le genre de travail qui change votre façon d’envisager l’architecture. »
Les deux architectes décrivent le même changement de perspective qui s’opère lorsqu’on travaille à cette échelle. Pour Francisco, ce changement est survenu lorsqu’il a pris toute la mesure de la présence mondiale de RBC. Il a alors compris que les normes de qualité en vigueur reflètent directement la portée des systèmes que conçoivent les architectes.
Au sein de l’équipe Architecture et stratégie du groupe Technologie, Services fonctionnels généraux, les problèmes confiés aux architectes sont inédits : les contraintes – réglementaires, de sécurité et opérationnelles – font autant partie du défi que la technologie elle-même, et des millions de personnes dépendent des systèmes que vous concevez.
Nous avons demandé à deux architectes de l’équipe Technologie, Services fonctionnels généraux de nous parler de leur travail. Voici ce qu’ils nous ont répondu.
Yuri Orel, architecte principal de solutions, Technologie, Services fonctionnels généraux, modernise la façon dont RBC entraîne ses modèles de risque et de crédit – une centaine de modèles statistiques et d’apprentissage automatique qui sont au cœur de la gestion du risque de crédit de la Banque. Le défi : traiter plus de 15 ans de données financières chiffrées tout en gérant d’importantes pointes de demande en puissance de calcul pendant l’entraînement des modèles, le tout dans le respect d’exigences réglementaires strictes.
L’équipe de Yuri a contribué à démontrer la pertinence d’accroître le recours au nuage public : « L’essentiel était de présenter cette démarche non pas comme un choix entre les “systèmes existants” et les “technologies modernes”, mais comme une stratégie de réduction des risques. En mettant en évidence le coût total de propriété sur cinq ans, les gains en résilience et les avantages en matière de conformité, nous avons fait passer la discussion de “réduire les changements au minimum” à “maximiser la valeur”. »
Résultat : une plateforme fondamentalement améliorée – réduction des coûts d’entraînement, tolérance accrue aux pannes et experts en science des données qui peuvent travailler plus rapidement. C’est le genre de résultat qu’il est difficile de reproduire ailleurs : un travail qui transforme directement le fonctionnement d’une institution financière mondiale et qui repose sur AWS, SageMaker et des outils modernes d’apprentissage automatique.
Francisco Valenzuela, directeur général, Architecture de solutions, Technologie, Services fonctionnels généraux, s’attaque à un défi différent, mais tout aussi complexe : une plateforme hybride d’exploitation de l’apprentissage machine pour les décisions relatives au risque de crédit du secteur détail. La tension au cœur de ce défi est bien réelle. « Nous avons besoin de l’élasticité et de la puissance de calcul du nuage pour entraîner les modèles d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle, mais les exigences en matière de sécurité et d’exploitation imposent l’exécution locale des modèles utilisés pour les décisions relatives au risque de crédit. C’est là que réside la véritable tension : entre élasticité et contrôle, rapidité et sécurité, innovation et gestion des risques. »
Selon lui, ces solutions ne se trouvent tout simplement dans aucun mode d’emploi standard. « Nous résolvons des problèmes inédits en respectant les normes de qualité qui font la réputation de RBC. Cette combinaison – sophistication architecturale et qualité sans compromis – crée un défi d’un tout autre calibre. C’est le genre de travail qui change votre façon d’envisager l’architecture. »
Les deux architectes décrivent le même changement de perspective qui s’opère lorsqu’on travaille à cette échelle. Pour Francisco, ce changement est survenu lorsqu’il a pris toute la mesure de la présence mondiale de RBC. Il a alors compris que les normes de qualité en vigueur reflètent directement la portée des systèmes que conçoivent les architectes.
