Fin de la phase d’expérimentation : bâtir l’avenir du secteur bancaire avec l’IA

Depuis deux ans, le secteur bancaire traverse une phase d’expérimentation. Des milliers de POCs et de démonstrations spectaculaires ont vu le jour. Pourtant, au sein des conseils d’administration du monde entier, une question demeure : où se trouve le véritable retour sur investissement ?

Une certaine lassitude commence à se faire sentir. Si on se projette dans le futur, l’intelligence artificielle (IA) n’a plus rien d’expérimental. Elle devient un levier incontournable de compétitivité. Les leaders qui définiront la décennie à venir pour le secteur bancaire savent qu’on ne peut pas provoquer une véritable transformation si on ne fait que superposer l’IA à des infrastructures existantes obsolètes.

Pour rester compétitif dans un environnement en forte transformation, il est temps de passer des expérimentations isolées au déploiement structuré de l’intelligence à grande échelle. L’avenir appartient à ceux qui industrialisent l’IA, qui bâtissent l’avenir avec méthode et précision.

Voici quelques recommandations.

1. La stratégie avant le passage à l’échelle : l’apport du conseil

L’échec d’initiatives d’IA est principalement causé par un manque de clarté stratégique, et non par une insuffisance technologique.

Lorsque les capacités IT dictent la stratégie d’entreprise au lieu de la soutenir, la croissance stagne et l’avantage concurrentiel s’affaiblit. Pour bâtir l’avenir, il est essentiel de commencer en adoptant une vision de l’IA alignée sur les enjeux métiers.

Le conseil en IA devient un levier déterminant. Avant d’écrire une seule ligne de code, réunissez les dirigeants des fonctions métiers et IT ainsi que des experts sectoriels pour :

• Distinguer l’effet de mode de la création de valeur. Faites la différence entre les tendances et les véritables leviers de rentabilité.
• Définir la feuille de route. Privilégiez les cas d’usage selon l’efficacité du fonds de roulement et le délai de retour sur investissement, et pas seulement selon la faisabilité technique.
• Analyser l’écosystème. Prenez des décisions éclairées pour déterminer quand concevoir, acheter ou nouer des partenariats dans un contexte de technologies financières complexe.

Vous n’avez pas seulement besoin d’un prestataire technique, il vous faut un véritable partenaire stratégique. La rentabilité se joue en salle de réunion, pas dans la salle de serveurs.

2. Des « outils d’IA » à la transformation des plateformes d’entreprise

Une fois la stratégie définie, la priorité doit être la modernisation. L’erreur la plus fréquente que nous constatons est de considérer l’IA comme un module d’extension.

L’IA n’est pas un simple correctif, mais plutôt un catalyseur de la transformation des plateformes d’entreprise. Pour générer de la valeur plus rapidement, il est nécessaire d’intégrer l’IA au cœur du cycle de vie du développement de votre logiciel.

En exploitant l’IA pour accélérer la refactorisation du code, produire des tests et moderniser les systèmes centraux existants, vous allez au-delà du simple déploiement de modèle. Vous vous attaquez à la dette technique qui freine l’agilité et vous financez l’avenir en réduisant significativement les coûts d’exécution de systèmes existants.

3. Réduire les coûts ne suffit pas. Augmentez vos revenus.

Plusieurs banques déploient l’IA uniquement dans une optique d’efficacité. Elles passent alors à côté d’une opportunité business. Le plein potentiel de l’IA repose sur sa capacité à convertir les données en revenus. Pour bâtir l’avenir, vous devez passer de l’automatisation des tâches à la création de valeur.

• Hyperpersonnalisation à grande échelle : allez au-delà de la segmentation traditionnelle afin d’offrir des conseils financiers conforment aux exigences réglementaires aux clients fortunés.
• Services bancaires prédictifs : exploitez l’IA agentique pour analyser le flux de trésorerie et offrir de façon proactive des solutions de gestion des liquidités aux clients.
• La fidélisation comme vecteur de revenus : cernez les risques d’attrition grâce à des signaux comportementaux en temps réel et déployez des offres de fidélisation automatisées et personnalisées.

Si votre stratégie d’IA vise uniquement à réduire les effectifs, vous êtes en mode défensif. Les véritables gagnants sauront combiner l’IA aux services de conseil offerts par des humains afin de transformer les métiers, de créer de la valeur et de stimuler la croissance.

4. Ingéniosité humaine et risque de « boîte noire »

Dans le secteur bancaire, la confiance constitue la monnaie d’échange, alors qu’un algorithme « boîte noire » inexpliqué est plutôt un risque.

Bâtir l’avenir repose sur une approche assurant la conformité à la réglementation dès la conception. L’IA responsable ne peut pas être secondaire; elle doit s’appuyer sur un cadre de gouvernance intégré à votre architecture. Pour cela, il faut combiner l’ingéniosité humaine à la puissance de la technologie afin de garantir que chaque décision soit prise de façon traçable, juste et défendable, qu’il s’agisse d’accorder un prêt ou de signaler une fraude.

Les organismes de réglementation, tout comme vos actionnaires et vos clients, exigent de la transparence. Les banques qui réussiront seront celles qui démontreront que leur intelligence est non seulement puissante, mais aussi fondée sur des principes.

Concilier accélération et robustesse

Nous vivons dans un monde qui évolue rapidement, transformé par l’innovation soutenue et les exigences des parties prenantes en constante évolution. Depuis 50 ans, CGI est au cœur de cette transformation, aidant les clients à anticiper les tendances et à s’adapter au changement.

L’avenir du secteur bancaire appartient aux organisations qui concilieront la rapidité de l’IA et la solidité de leurs fondations, ainsi qu'à celles qui seront prêtes à passer de l’expérimentation à la génération de résultats mesurables.

Pour discuter davantage de ce sujet, n’hésitez pas à découvrir l’expertise de CGI en matière d’intelligence artificielle ainsi que de banque de détail.