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Les agents ou l'an II de l'IA dans le secteur bancaire

Les décideurs IT voient les agents d’IA se déployer d’abord dans la gestion des risques, la détection de fraudes, l’étude des dossiers de crédit et les processus de connaissance client. (Photo : Igor Omilaev/Unsplash)

Une étude souligne le potentiel des agents d'IA, autonomes sur certaines tâches, dans de multiples processus bancaires.

Publicité2026, année des agents IA dans la banque ? C'est ce que veut croire Accenture qui, dans une étude (ici en PDF) publiée la semaine dernière, prévoit ce qui s'apparente à une seconde phase de déploiement de l'intelligence artificielle dans le secteur financier, avec, cette fois, des agents prenant en charge des opérations de façon autonome. L'enquête menée par le cabinet de conseil, auprès de 160 décideurs IT du secteur, montre que quatre domaines semblent particulièrement se prêter au déploiement des agents : la gestion des risques, la conformité et l'audit ; la détection de fraudes et la surveillance des transactions ; l'étude des dossiers de crédit ; et, enfin, les processus de connaissance client (KYC).

Ces quatre priorités, citées par 56 ou 57% des dirigeants du secteur, sont talonnées par six autres, mises en avant par au moins un dirigeant sur deux : les opérations et les fonctions corporate ; l'ingénierie et le développement IT ; la gestion des connaissances et le reporting ; le développement produit et le pricing ; la gestion de contenus ; et l'assistance aux clients. Autrement dit, l'IA agentique devrait s'infiltrer partout ou presque. « Le secteur bancaire n'a pas connu une transformation de cette ampleur depuis l'arrivée des tableurs ou d'Internet », assure Andrew Young, directeur général et responsable des compétences et de l'organisation du secteur des services financiers chez Accenture. Ce dernier estime que le succès de cette transformation reposera d'abord sur un leadership capable de donner confiance aux employés. S'y ajouteront trois autres conditions : la capacité à repenser les processus en repartant de la stratégie, la construction d'une expertise IA interne et l'évolution des processus RH pour prendre en charge des équipes où se côtoient employés et agents IA.

BNP Paribas, Société Générale : ambitions à actualiser

Par exemple, la Bank of New York Mellon (ou BNY Mellon qui compte quelque 50 000 employés) a déjà intégré des robots à base d'IA dans son modèle de supervision. Dans une interview datant de juin dernier, sa DSI, Leigh-Ann Russell, parlait d'agents autonomes sur certaines tâches et déjà affectés à des équipes. Elle envisageait alors de leur ouvrir des accès à des outils collaboratifs comme l'e-mail ou Microsoft Teams. Le pôle d'intelligence artificielle de BNY Mellon a créé deux profils d'employés numériques : l'un est axé sur l'identification et la correction des vulnérabilités du code, l'autre sur la validation des instructions de paiement. De son côté, la banque américaine Citi a annoncé en septembre dernier le déploiement de capacités agentiques auprès de 5000 collaborateurs, pour de l'orchestration de processus et du profilage de clients.

PublicitéEn France, les principales banques, considérées comme moins avancées sur l'IA que leurs concurrentes américaines selon un classement, ont souvent annoncé aux marchés financiers de premières ambitions avec l'IA, qu'elles sont appelées à mettre à jour tout prochainement. Chez BNP Paribas, la technologie doit générer 750 M€ de valeur pour le groupe d'ici fin 2026. Le DSI de l'établissement expliquait récemment, dans nos colonnes, que la GenAI représentait seulement environ 10% de ce total. De son côté, la Société Générale s'est fixé pour ambition de générer 500 M€ par an dès 2026 grâce à l'IA et à la data.