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Pictet
Pictet donne Claude Code et Cowork à environ 700 collaborateurs et ramène une revue de conformité de plusieurs semaines à quelques heures
Pictet, banque privée suisse, a déployé Claude Code et Claude Cowork d’Anthropic auprès d’environ 700 personnes, en commençant par sa division technologie. Selon le récit d’Anthropic, la vérification de plus de 50 directives internes au regard de la réglementation en vigueur a pris quelques heures, au lieu des deux semaines prévues pour une petite équipe.
Chiffres clés
Repris tels quels des sources. Copiez n’importe quel chiffre avec sa citation.
environ 700
Personnes ayant accès à Claude Code et à Claude Cowork à ce jour1
plus de 500
Personnes formées lors d’ateliers pratiques sur Claude Code animés avec Artefact1
plus de 50, en seulement quelques heures
Directives internes vérifiées au regard des normes réglementaires actuelles dans une analyse d’écarts de conformité (prévue initialement sur deux semaines pour une équipe de trois personnes)1
deux heures au lieu de deux semaines
Délai pour obtenir un prototype fonctionnel (le récit oppose des heures à un cycle traditionnel de plusieurs semaines)1
Le problème
Pictet est une banque privée suisse vieille de 221 ans, qui sert un petit nombre de très grands clients. Son approche déclarée : un service très personnel en première ligne et le plus d’automatisation possible en coulisses. Après un assistant de discussion interne pour tout le groupe, la plupart des collaborateurs restaient limités à des outils de questions-réponses, et les assistants de code n’apportaient aux ingénieurs qu’un gain modeste. Certaines tâches de back-office restaient hors de portée. Vérifier un vaste ensemble de directives internes au regard des dernières réglementations de plusieurs pays était estimé à deux semaines pour une équipe de deux à trois personnes, et les outils existants n’y parvenaient pas.
Ce qu’ils ont construit
Début 2026, Pictet a commencé à donner à ses collaborateurs deux outils d’Anthropic. Claude Code est un outil de programmation qui travaille de façon autonome en plusieurs étapes : il lit le code, modifie des fichiers et exécute des commandes. Claude Cowork étend des capacités similaires aux collègues qui ne sont pas ingénieurs. L’accès a commencé par la division technologie de 1 500 personnes et couvre aujourd’hui environ 700 personnes dans l’ingénierie, le produit et les équipes métier.
Comment ils s’y sont pris
Obtenir l’aval a supposé de travailler étroitement avec les fonctions risques, sécurité et protection des données de la banque. La banque a rédigé une politique d’IA au-dessus de son cadre de risque. Les usages métier doivent s’exécuter dans l’UE, et certains uniquement en Suisse, avec une passerelle conçue à cet effet pour contrôler l’accès. La politique précise aussi que les données ne doivent jamais être conservées pour entraîner des modèles. L’usage est resté interne, tourné vers les opérations plutôt que vers des produits destinés aux clients.
Le déploiement s’est fait par type d’utilisateur. Les développeurs sont passés en premier, car les limites de résidence des données sont les plus souples pour eux. Un hackathon avec le cabinet de conseil Artefact a suivi, où chaque équipe devait construire un prototype fonctionnel. Artefact a ensuite animé 25 fois un atelier d’une demi-journée pour des groupes d’environ 20 personnes, et plus de 500 personnes y ont participé. Certains chefs de produit ont aussi obtenu des connexions anticipées à des outils comme GitHub, Jira, Figma et le wiki interne.
Résultats
Selon le récit d’Anthropic, le résultat marquant est venu de la conformité. Une analyse d’écarts comparant plus de 50 directives internes à la réglementation en vigueur a été terminée en quelques heures, alors que le plan prévoyait deux semaines pour une équipe dédiée de trois personnes. Les chefs de produit réalisent des prototypes fonctionnels en quelques minutes ou quelques heures, au lieu d’une à deux semaines. Une équipe d’infrastructure a construit un système central d’alerte en quelques heures plutôt qu’en plusieurs semaines, et une autre a automatisé une lettre d’information hebdomadaire qui demandait auparavant trois heures.
Le récit mentionne aussi une équipe qui a ajouté une fonction de reprise après sinistre alors que d’autres outils d’IA avaient échoué. Les équipes de gestion d’actifs et d’investissement sont les prochaines sur la liste, et certaines équipes d’investissement utilisent déjà Claude Code pour gérer des chaînes de traitement d’apprentissage automatique.
Enseignements pour votre projet
Associer tôt les équipes risques, sécurité de l’information et protection des données, et rédiger une politique d’IA au-dessus du cadre de risque existant avant de demander l’homologation d’un outil.
Déployer par groupe d’utilisateurs et par type d’usage. Commencer là où les règles de résidence des données sont les plus souples, comme chez les développeurs, puis passer aux équipes qui touchent à des données métier sensibles.
Payer la formation, et pas seulement les licences. Pictet a organisé 25 ateliers pratiques pour que les équipes apprennent à utiliser l’outil sur du travail réel.
Organiser un hackathon où chaque équipe doit produire un prototype fonctionnel, pour transformer la curiosité en cas d’usage concrets.
Chercher les tâches de back-office qui ne valaient jamais la peine d’être confiées à des personnes, comme le recoupement de nombreuses politiques avec la réglementation, et y tester l’outil.
Réserves
- La seule source est le témoignage client d’Anthropic. Aucun média indépendant ne confirme les chiffres, et Anthropic a un intérêt commercial à les présenter sous un jour favorable.
- Le témoignage n’est pas daté ; la date de publication est donc inconnue. Le début du déploiement est seulement situé au début de 2026.
- Le témoignage nomme les produits, Claude Code et Claude Cowork, mais pas la version du modèle sous-jacent.
- Le résultat en matière de conformité compare le temps réel (des heures) à une prévision (deux semaines pour trois personnes), et non à une exécution antérieure mesurée. Le témoignage présente aussi de deux façons l’accélération des prototypes (deux heures contre deux semaines, et des minutes contre une à deux semaines).
- Le traitement des données métier est limité à l’UE et à la Suisse, et pour certains usages à la Suisse seule, via une passerelle conçue à cet effet. Les résultats peuvent ne pas se transposer aux entreprises soumises à des règles de résidence plus souples.
Sources
- Pictet turns weeks of work into hours with Claude Code
Anthropic · Sans date · Étude de cas de l’éditeur · claude.com
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