L’IA dans le secteur bancaire

Pour anticiper les tendances de la fintech, accroître leur avantage concurrentiel et offrir des services de grande valeur et une meilleure expérience client, les banques et d’autres sociétés de services financiers ont adopté des initiatives de transformation numérique.

L’avènement des technologies d’IA a renforcé l’importance de la transformation numérique et remodèle le secteur. L’IA n’est plus une option mais un impératif qui offre aux institutions financières qui investissent dans des plateformes d’IA un plus grand potentiel de leadership et de prospérité.

Historiquement, les fournisseurs de services financiers traditionnels ont eu du mal à innover. Une étude McKinsey a révélé que les grandes banques étaient 40 % moins productives que les établissements natifs du numérique¹. Nombre de start-ups bancaires émergentes sont les pionnières dans les cas d’utilisation de l’intelligence artificielle, d’où l’importance pour les banques traditionnelles d’innover à leur tour pour tenter de rattraper leur retard.

Les banquiers utilisent depuis longtemps le traitement automatique du langage naturel (NLP) pour analyser les vastes quantités de données dont ils disposent en interne ou qu’ils extraient de sources tierces. Ils utilisent des outils d’analyse de données pour découvrir des informations et des tendances et prendre des décisions plus éclairées sur les investissements clés et la gestion de patrimoine.

Le secteur bancaire, en particulier, exploite de plus en plus les avantages des technologies d’IA pour rester compétitif. Les clients veulent des expériences bancaires numériques transparentes : des applications qui anticipent leurs besoins et la possibilité d’interagir avec des personnes ou des assistants virtuels en fonction de la complexité de leur problème. Pour satisfaire cette clientèle, les établissements bancaires doivent améliorer l’expérience utilisateur. Pour atteindre cet objectif, l’adoption et le déploiement de solutions d’IA générative, associés à une gestion efficace des données, sont essentiels.

Si l’IA est puissante en soi, la combinaison avec l’automatisation offre encore plus de potentiel. L’automatisation alimentée par l’IA allie l’intelligence de l’IA à la fiabilité de l’automatisation. Les outils traditionnels comme l’automatisation robotisée des processus (RPA) ont été d’une grande aide pour rationaliser les tâches répétitives. Toutefois, les banques commencent désormais à adopter des systèmes d’IA agentique pour gérer des workflows plus complexes.

Un agent d’IA est capable de prendre des décisions de manière autonome et peut, par exemple, guider une personne demandant un prêt du début à la fin du processus. Il peut interagir avec le client, vérifier les documents, confirmer la solvabilité par rapport aux bases de données internes et externes, et signaler des problèmes de conformité. Il s’adapte à l’évolution des informations et prend des décisions en temps réel au lieu de suivre des règles préétablies, le tout, avec une intervention humaine minimale.

Les entreprises de services bancaires et financiers adoptent l’IA pour diverses raisons, notamment pour gérer les risques, améliorer l’expérience client et rationaliser les processus en front office, middle office et back office.

L’IA aide les clients à améliorer leur prise de décision sur les questions financières. Ils sont plus enclins à rester dans les banques qui utilisent des technologies d’IA de pointe pour mieux gérer leur argent.

Toutefois, étant donné les nombreuses réglementations du secteur, les banques et autres organismes financiers ont besoin d’une stratégie globale pour aborder l’IA. L’utilisation de l’IA nécessite une stratégie et un cadre des exigences de l’IA qui maximisent la valeur commerciale tout en atténuant les risques.

Dans son rapport 2025 sur les perspectives mondiales pour les marchés bancaires, l’IBM Institute for Business Value (IBV) a publié un guide à l’intention des banques souhaitant intégrer des outils et des pratiques d’IA dans leurs opérations². Voici quelques-unes des actions clés présentées :

Ajustez votre modèle économique pour profiter de la numérisation des services financiers. Passez en revue vos stratégies métier en transformant la façon dont vous répondez aux besoins de vos clients. Étendez vos capacités à servir les clients grâce à la finance intégrée, leur permettant ainsi d’effectuer des opérations bancaires n’importe où et n’importe quand. Améliorez les conseils prodigués grâce à l’IA pour capturer de nouveaux frais de service, à la fois pour les consommateurs, les entreprises et des domaines spécialisés tels que les banques d’investissement. Pensez aux initiatives de paiement comme l’épine dorsale des nouvelles données afin de renforcer la gestion des risques alimentée par l’IA dans les écosystèmes.

Favorisez l’efficacité opérationnelle grâce à l’IA. Concentrez-vous sur les workloads à fort impact pour rationaliser et améliorer les offres, en les adaptant facilement au numérique. Adoptez l’IA pour réinventer les processus de bout en bout afin de stimuler l’efficacité et l’innovation. Concevez pour le cloud hybride afin d’optimiser les coûts et simplifier les opérations.

Renouvelez votre culture de la gestion des risques, en faisant de chaque agent un gestionnaire des risques d’IA. Accélérez le développement de logiciels grâce à l’IA, sans négliger le risque de complexité accrue : investissez dans une gouvernance claire des plateformes pour gérer la sécurité, la conformité et la résilience à mesure que vous innovez. Donnez la priorité à la gouvernance des données pour préserver la confidentialité, l’intégrité et la disponibilité et vous assurer que les modèles d’IA reposent sur des cadres robustes afin de réduire les risques tels que les violations de données, les incertitudes juridiques et les biais des modèles.

Mettez en œuvre des programmes de formation détaillés qui suivent le rythme des progrès technologiques. Nous voyons l’IA comme un avantage en matière d’automatisation ainsi qu’une opportunité d’augmentation qui permet aux banquiers de repenser leur contribution dans un secteur en pleine transformation numérique. Cette approche s’applique aussi bien aux domaines métier qu’aux services technologiques. Il peut être difficile pour les banques de trouver les compétences adéquates, et ces dernières ne peuvent pas se permettre de retarder la reconversion des travailleurs, souvent bloqués dans des tâches routinières et incapables de suivre la rapidité de l’innovation.

Prenez les devants avec l’IA ou restez à la traîne. À l’ère de l’IA, les banques doivent définir clairement leur stratégie métier pour se distinguer de leurs concurrents : l’innovation technologique seule n’est pas suffisante. Passer de l’innovation avec l’IA à l’innovation basée sur l’IA exige de prioriser cette technologie, en faisant de la plateforme d’IA une solution centrale à toutes les stratégies métier et opérationnelles. 

L’adoption et le déploiement de l’IA présentent plusieurs avantages clés pour les banques.

API améliorées : les opérations bancaires dépendent de plus en plus de l’utilisation d’interfaces de programmation des applications (API) pour permettre aux clients de gérer leurs avoirs sur diverses applications. Par exemple, les banques doivent autoriser l’utilisation d’API sur les applications de budgétisation tierces afin que les clients puissent surveiller plusieurs comptes bancaires. L’IA renforce l’utilisation des API en permettant davantage de mesures de sécurité et en automatisant les tâches répétitives, les rendant ainsi plus puissantes.

Outils clients plus intelligents : l’essor de l’IA générative alimentée par l’IA agentique et l’apprentissage profond permet aux secteurs de l’investissement et de la banque de déployer des outils plus sophistiqués pour rationaliser le service client. Les chatbots et les assistants virtuels alimentés par l’IA améliorent le support client en aidant la clientèle à résoudre elle-même les petits problèmes. L’IA peut également alimenter les applications de budgétisation qui aident les clients à mieux gérer leurs finances et à réaliser des économies.

Notation de solvabilité plus intelligente : la détermination de la solvabilité des clients est une activité essentielle des services bancaires. Les banques doivent traiter de grandes quantités de données clients pour prendre des décisions de crédit importantes, par exemple approuver une demande de carte de crédit ou de relèvement du plafond de crédit. Les algorithmes d’IA et les techniques de machine learning peuvent aider les institutions financières à approuver ou à refuser rapidement l’octroi de cartes de crédit, les relèvements de plafond et autres demandes des clients.

Cybersécurité et détection des fraudes renforcées : les pirates informatiques s’appuient de plus en plus sur l’IA pour créer des moyens plus sophistiqués d’escroquer les institutions financières. Ils peuvent employer l’audio créé par IA³ pour imiter les clients, ce qui déstabilise les agents du service client. Ils peuvent se servir de l’IA pour rendre les e-mails de phishing plus légitimes. En conséquence, les établissements financiers utilisent des algorithmes d’IA pour protéger leurs employés contre les menaces de cybersécurité en temps réel, tout en créant des outils pour aider les clients à éviter les mêmes pièges. Ces établissements et les agences gouvernementales recourent également à des systèmes d’IA pour contrecarrer d’autres crimes financiers tels que le blanchiment d’argent ou l’usurpation d’identité.

Banque intégrée : des services bancaires sont introduits dans des expériences non traditionnelles, comme lorsque Starbucks a lancé sa propre application de paiement⁴. La banque intégrée devrait se développer en tant que service. L’IA joue un rôle important dans cette croissance, car elle aide les détaillants et d’autres entreprises à collecter et à analyser les données sur les opportunités de marché, à prédire la solvabilité et à mieux personnaliser les services offerts aux clients.

Nouveaux marchés et opportunités : les outils d’analyse prédictive et de prévision pilotés par l’IA permettent d’identifier de nouveaux domaines de croissance, d’améliorer les processus de souscription et de mieux identifier les clients susceptibles de quitter la banque. Par exemple, les banques peuvent analyser les habitudes de leurs clients et les comparer à d’autres points de données pour déterminer lesquels sont susceptibles de fermer leur compte.

L’intégration de l’IA dans le secteur bancaire ne va pas sans risques et complications. Une étude IBM IBV de 2025 a révélé que 55 % des PDG des entreprises et des marchés financiers affirment que les gains de productivité potentiels grâce à l’automatisation sont tels qu’ils doivent accepter des risques importants pour rester compétitifs⁵.  Ces risques incluent :

Cybersécurité : l’IA générative peut être utilisée pour la prévention de la fraude et la gestion de la conformité, mais elle présente également des risques. L’intégration d’outils et de technologies d’IA ouverts dans les systèmes informatiques bancaires pose certains problèmes de sécurité, car les modèles IA sont des cibles particulièrement prisées des acteurs malveillants. Les banques doivent donc adopter une approche holistique de la gouvernance de l’IA qui assure un équilibre efficace entre innovation et gestion des risques.

Incertitude juridique liée aux opérations : pour être efficaces, les modèles d’IA générative doivent être entraînés sur des ensembles de données existants. Il reste encore quelques questions non résolues quant à savoir si l’analyse de données accessibles au public, comme les articles de presse et les vidéos explicatives, constitue une violation du droit d’auteur⁶. 77 % des PDG de BFM affirment que l’incohérence des normes et réglementations les empêche de développer leur activité².Une façon d’éviter ce problème est d’utiliser des modèles d’IA qui ont été entraînés sur des données appartenant à la banque, telles que les interactions avec le service client ou ses propres recherches.

Difficultés à contrôler la précision des résultats : actuellement, les modèles d’IA ne raisonnent pas ou ne « comprennent » pas leurs résultats. Ils détectent plutôt des schémas dans les données qui leur sont fournies et génèrent des résultats. Par conséquent, le modèle ne peut pas indiquer à l’employé humain si les données sont incorrectes ou inexactes. L’explicabilité apparaît donc comme un élément critique, en particulier dans un secteur réglementé comme celui des banques, où comprendre comment un modèle est parvenu à sa décision est essentiel.

Préjugés liés aux biais des modèles : les banques investissent de plus en plus dans des initiatives environnementales, sociales et de gouvernance (ESG) afin de démontrer leur transparence et leur responsabilité dans la conduite de leurs activités. Comme les modèles d’IA sont entraînés sur des données créées par l’humain, ils peuvent hériter de certains de leurs préjugés. Les banques doivent éliminer ces biais dans la manière dont elles commercialisent leurs produits et établissent des critères tels que la solvabilité, dont l’impact négatif sur certaines catégories sociodémographiques est bien connu.

Les institutions financières sont de plus en plus incitées à s’engager dans la transformation numérique. Les clients exigent des expériences automatisées avec des fonctions en libre-service, mais ils veulent aussi des interactions personnalisées et à dimension humaine.

Les banques continuent d’investir en priorité dans l’IA pour garder une longueur d’avance sur la concurrence et proposer à leurs clients des outils de plus en plus sophistiqués pour gérer leur argent et leurs placements. La préférence des clients pour les banques qui proposent des applications d’IA personnalisées leur permettant de gagner en visibilité sur leurs opportunités financières perdure.

À l’avenir, les banques feront probablement la publicité de leur utilisation de l’IA et de la manière dont elles peuvent déployer les avancées plus rapidement que leurs concurrents. L’IA aidera les banques à intégrer de nouveaux modèles opérationnels, à rationaliser les workflows, à adopter la numérisation et l’automatisation intelligente et à assurer une rentabilité continue, inaugurant une ère nouvelle pour la banque commerciale et de détail.

Il convient d’utiliser des jeux de données diversifiés et représentatifs et de mener en permanence des tests de biais algorithmiques afin de détecter toute disparité d’impact entre les catégories protégées. L’intégration de contrôles au sein d’un cadre formel de gestion des risques liés aux modèles (MRM) permet de valider, de surveiller et de documenter les modèles. Il est essentiel de garantir le respect des lois sur l’équité en matière de prêt et de la loi Equal Credit Opportunity Act (ECOA), qui, ensemble, interdisent les décisions de crédit discriminatoires et exigent leur justification.

Il convient d’adopter une approche axée sur les API qui superpose les services d’IA aux systèmes bancaires centraux existants plutôt que de les remplacer purement et simplement. Recourir à du middleware et à des microservices permet de gérer les risques opérationnels et réglementaires en dissociant les nouvelles capacités d’IA de l’architecture existante, en modernisant les pipelines de données pour un accès en temps réel et en procédant à un déploiement par étapes.

Pour soutenir l’hyper-personnalisation, l’IA utilise des modèles de machine learning entraînés sur l’historique des transactions, les signaux comportementaux et les données relatives aux événements de la vie afin de proposer des offres, des tarifs et des conseils financiers personnalisés. Les agents d’IA peuvent alors agir sur ces informations en temps réel en interagissant de manière proactive avec les clients ou en ajustant les recommandations. L’analyse prédictive anticipe les besoins des clients (tels que les opportunités de refinancement) et garantit une protection rigoureuse des données.

Il convient de définir des KPI clairs liés à la valeur métier, tels que la croissance du chiffre d’affaires, les économies de coûts, la réduction de la fraude, l’amélioration des pertes sur créances ou la rétention de la clientèle, et de comparer les performances de référence à celles obtenues grâce à l’IA. Le ROI doit également tenir compte des rendements ajustés au risque, y compris les gains d’efficacité du capital et la réduction des pertes opérationnelles résultant d’une meilleure prise de décision.

Ces établissements peuvent préserver la confiance des clients en considérant l’IA à la fois comme une capacité stratégique et un risque géré, s’appuyant sur des structures de gouvernance de l’IA claires qui définissent la responsabilité, la supervision et les normes éthiques. L’intégration de la gestion des risques liés aux modèles, des contrôles de cybersécurité et de la gouvernance des données dans les processus de gestion des risques d’entreprise, ainsi que la mise en place de rapports transparents et d’un suivi des performances, contribuent à garantir que les systèmes d’IA sont sécurisés et conformes aux attentes des clients.