La couche d'IA pensée pour les banques dont les données restent internes.
Des agents prêts pour l'audit, pour des banques qui répondent à leurs régulateurs, pas à leurs fournisseurs.
Pensée pour les institutions où la souveraineté des données commande l'architecture.
Trois réalités bancaires qui mettent l'IA générique en échec.
- 01
Vos données ne peuvent pas sortir.
Core banking, dossiers clients, historiques de transactions, archives réglementaires : les données dont votre IA a besoin sont précisément celles que le régulateur interdit de confier au cloud d'un fournisseur. L'IA générique vous demande de fermer les yeux.
- 02
Vos systèmes ne seront pas remplacés.
Votre plateforme de core banking, Murex, SAP, vos archives réglementaires : rien ne sera modernisé en 18 mois. Une IA qui réclame un data lake propre n'est pas une IA faite pour votre banque.
- 03
Vos régulateurs poseront la question.
DORA impose des journaux de résilience. MiFID II exige la traçabilité des décisions. BAM et FINMA attendent une résidence locale. Chaque interaction d'IA doit être journalisable, sourçable, auditable — avant même le déploiement.
Une seule couche. Votre infrastructure. Chaque métier.
01
Ingérer
vos politiques, circulaires, procédures, fiches produits, archives d'appels
02
Connecter
votre core banking, votre CRM, votre middleware, vos entrepôts de données, vos données de marché
03
Orchestrer
les LLM que vous validez, sous le contrôle de votre équipe conformité
04
Déployer
des agents cadrés par métier, un cas d'usage, un profil de risque — avec une piste d'audit à chaque interaction
Aucune donnée déplacée. Aucune ré-architecture. Aucune équipe data science à mobiliser.
Architecture de la plateforme
Un système en couches, un seul périmètre. Les connecteurs ingèrent, le RAG Engine indexe, le LLM Router orchestre, les agents exécutent — le tout gouverné de bout en bout, au sein de votre système d'information.
Les workflows bancaires où deeplinq fait une différence mesurable
Front-office
Briefings des chargés de relation
Une seule requête reconstitue la vue client à 360° — avoirs, transactions, interactions, documents, alertes — à partir de systèmes qui n'avaient jamais dialogué. Le chargé de relation ouvre une conversation ; l'agent puise dans le core banking, le CRM, les archives documentaires et le middleware, et renvoie un briefing sourcé dont chaque citation remonte à l'enregistrement d'origine. Chaque extraction est journalisée, chaque décision du modèle reste rattachée à une version, et chaque export porte la trace de contrôle d'accès qu'attendent vos fonctions conformité et audit.
Front-office
Meilleure action suivante
À chaque interaction client, l'agent met en avant produits, actions et risques ancrés dans les données réelles du client — ses avoirs, ses transactions récentes, son profil d'adéquation, le catalogue produits de la banque lu en contexte. Les recommandations sont sourcées, jamais inventées : chaque suggestion cite l'enregistrement client ou la gamme produit qui la justifie. Le chargé de relation garde la main sur l'échange. L'agent prépare la prochaine action.
Middle-office
Recherche réglementaire
Interrogez d'un coup l'ensemble des circulaires, politiques internes, archives réglementaires et sources externes que l'équipe juridique tient déjà à jour. Des réponses sourcées, citation à l'appui jusqu'à la circulaire, la page et la clause — avec la version du modèle qui a produit la réponse épinglée au résultat, de sorte que la même requête reconstruise le même raisonnement douze mois plus tard. Les équipes conformité et juridique gardent leur façon de lire ; l'agent indexe ce qu'elles suivent déjà et raccourcit le délai entre la question et la réponse étayée.
Middle-office
Contrôles de conformité en temps réel
Confrontez transactions, documents ou communications à vos règles de conformité à l'instant où ils surviennent — chaque contrôle renvoie une décision assortie de la règle citée, de la preuve extraite et de la version du modèle épinglée au résultat. Le temps réel, c'est en flux, pas en batch : les alertes apparaissent dans les outils que vos opérateurs manient déjà, avec toute la chaîne de contexte qu'un auditeur interne ou une autorité de supervision voudra reconstituer. Votre responsable conformité reste le décideur. L'agent fait les recherches.
Back-office
Reporting & rapprochement
Rédiger et rapprocher dans un même mouvement. Les agents vont chercher dans le core banking, l'entrepôt de données et les archives documentaires pour rédiger reportings réglementaires, rapports internes et dossiers de conseil à partir des données sources — chaque ligne citant les chiffres, transactions et documents qui la justifient. Les mêmes agents traitent les écarts inter-systèmes : ils repèrent les divergences entre sous-livre et grand livre, entre conservation et confirmation de transaction, entre relevé de contrepartie et enregistrement interne, et rédigent les explications que l'équipe opérations aurait écrites à la main. Votre équipe relit et signe. L'agent fait remonter les écarts, prépare le dossier et journalise chaque extraction — version du modèle épinglée, piste d'audit intacte. Le travail se compresse, pas la responsabilité.
Back-office
Acheminement des approbations
Exceptions, dérogations et décisions non standard acheminées automatiquement — chaque approbateur reçoit le dossier avec les clauses qui le régissent, les décisions prises sur des cas semblables et les pièces justificatives déjà jointes. Dérogations de crédit, dépassements sur opérations de dérivés, demandes d'investissement hors enveloppe : l'agent rassemble le contexte que l'approbateur aurait dû réunir lui-même, applique la matrice d'approbation en vigueur dans l'institution et journalise la trace de décision qu'attendent vos fonctions conformité et audit. La décision revient à votre approbateur. Le travail revient à l'agent.
Cette sélection reflète les cas d'usage les plus actifs dans nos déploiements en cours avec nos design partners. D'autres familles de workflows sont disponibles sur demande.
Nous nous connectons à l'architecture que votre banque exploite vraiment.
deeplinq part d'un constat : les architectures bancaires sont hétérogènes, lourdes de legacy et critiques pour l'activité. Nos connecteurs ne supposent jamais un terrain vierge.
Core banking & trading
- Temenos
- Finastra
- Murex
- Avaloq
ERP & finance
- SAP S/4HANA
- Oracle EBS
- Oracle Financials
CRM
- Salesforce Financial Services Cloud
- Microsoft Dynamics 365
Données de marché & recherche
- Bloomberg
- Refinitiv
- FactSet
- Référentiels de recherche internes
Productivité & communications
- Microsoft 365
- Google Workspace
- Slack
- Teams
- Outlook
Gestion documentaire
- SharePoint
- Documentum
- Archives internes et référentiels réglementaires
Votre système n'y figure pas ?
deeplinq se connecte à tout système exposant une API, une base de données ou un partage de fichiers. Le développement de connecteurs sur mesure fait partie de chaque déploiement bancaire.
Conçue face aux référentiels que vos régulateurs auditent.
L'architecture de deeplinq est pensée autour des référentiels qui gouvernent la banque européenne et internationale. Pas « enterprise-grade ». Banking-grade.
- DORA
- Journalisation complète de la résilience opérationnelle. Incidents des systèmes d'IA enregistrés, classifiés, déclarables dans les délais DORA.
- MiFID II
- Traçabilité complète des décisions. Chaque recommandation assistée par IA journalisée avec sa chaîne de sources.
- RGPD / équivalents
- Aucune donnée client ne quitte votre zone de contrôle. Le droit à l'effacement est respecté jusque dans la couche d'IA. Même posture pour la nLPD (Suisse), la PDPL (Émirats), la Loi 09-08 (Maroc).
- EU AI Act
- Architecture prête pour la classification par niveau de risque. Journaux de transparence, contrôles de supervision humaine, gouvernance des modèles.
- FINMA
- Architecturée pour la résidence des données en Suisse. Présence locale via notre partenaire Brams à Genève.
- ACPR / CNIL
- Alignement sur la réglementation bancaire et la protection des données françaises. Architecture revue au regard des orientations ACPR sur l'externalisation.
- Bank Al-Maghrib & PDPL
- Supervision bancaire marocaine (Loi 09-08), protection des données aux Émirats (loi fédérale n° 45/2021) — couvertes par l'hébergement national, la localité du déploiement et des options de cloud régional.
Démarches de certification ISO 27001 et SOC 2 en cours. Feuille de route complète sous NDA.
Ce que nos design partners obtiennent et que l'IA générique ne sait pas offrir.
Banking-first par conception, pas par marketing.
Une feuille de route propre à la banque. Vocabulaire, workflows et conformité bâtis autour des réalités du métier.
La souveraineté des données, sans compromis.
Sur site, isolé du réseau, ou dans votre cloud. Aucune exfiltration, aucune fuite de télémétrie, aucun partage de données avec le fournisseur de modèle. Par défaut, pas en option.
Un partenariat de déploiement, pas une remise de licence.
Chaque engagement inclut un responsable de déploiement dédié, un accompagnement à la conduite du changement et un accès direct à notre équipe d'ingénierie.
Co-construction de la catégorie.
Nos design partners façonnent un middleware d'IA bancaire qui n'existait pas il y a 18 mois. Une influence de premier entrant sur le produit, la tarification et la feuille de route.
FAQ bancaire
deeplinq peut-il se déployer dans notre cloud existant (Azure / AWS / GCP) ?
Oui. deeplinq se déploie dans tout cloud où vous gardez le contrôle administratif. Votre compte, votre VPC, votre périmètre de sécurité.
Prenez-vous en charge les environnements isolés du réseau ?
Oui. Pour les environnements classifiés ou restreints, deeplinq fonctionne sans aucune dépendance sortante. L'inférence des modèles tourne sur votre infrastructure sur site.
Quels LLM pouvons-nous utiliser ?
Tous. Des API cloud avec résidence des données : OpenAI, Anthropic, Mistral, Google. Des modèles à poids ouverts pour le déploiement sur site ou isolé du réseau : Llama, Qwen, Mistral open, Gemma, Falcon. Et vos modèles fine-tunés. deeplinq est la couche d'orchestration — le choix du modèle vous revient, et reste interchangeable.
Combien de temps prend généralement un déploiement ?
Les premiers cas d'usage passent en production en 4 à 8 semaines, selon l'intégration et la revue de conformité. Certaines équipes ont leurs premiers agents en deux semaines.
Avons-nous besoin d'une équipe data science ?
Non. deeplinq est conçu pour un déploiement par les métiers. Responsables conformité, responsables opérations et chargés de relation définissent et affinent les agents — l'IT n'intervient que pour les intégrations et les habilitations.
Comment gérez-vous les hallucinations et les erreurs des modèles ?
Des réponses reliées à leur source par défaut. Chaque réponse renvoie à un document, un enregistrement de base de données ou une requête système. Une réponse sans source est signalée comme non vérifiée.
Et le Shadow AI — les collaborateurs qui passent par ChatGPT avec des données confidentielles ?
deeplinq donne à vos équipes une alternative interne sans l'exposition côté conformité. La règle tient parce qu'il existe enfin un outil interne crédible, pas parce qu'on verrouille tout.
Comment fonctionne la tarification ?
Une tarification entreprise, cadrée sur la taille du déploiement, les agents et le mode. Nous ne publions pas de tarif par utilisateur — les déploiements bancaires se structurent rarement ainsi.
deeplinq repose sur une architecture en quatre couches pensée pour la souveraineté, l'auditabilité et l'intégration.
Une conversation de 30 minutes. Pas de slides. Pas de démo-show.
Chaque engagement bancaire commence par une discussion technique et réglementaire structurée — pas un argumentaire. Nous voulons d'abord comprendre vos contraintes, votre architecture et votre posture de risque. Le meilleur résultat, c'est de vous dire franchement « voici si deeplinq vous convient, et ce que nous aurions à faire ensemble ».