L’industrie des services financiers est désormais dopée par l’IA. Prenons l’exemple d’une grande banque qui utilise des chatbots propulsés par l’IA pour comprendre et répondre aux demandes des clients, en langage naturel, avec un degré croissant d’autonomie. Les temps d’attente des clients sont plus courts que jamais et la satisfaction globale des clients augmente.
Au-delà du centre de contact, l’IA est utilisée dans la gestion des risques et la conformité, la gestion de portefeuille, la détection des fraudes, l’évaluation du crédit et les rapports réglementaires — les applications semblent infinies.
Lors d’un récent webinaire IDC avec NTT DATA et Cisco, Accelerating AI in FSI with network modernization, nous avons exploré comment l’IA transforme les services financiers — et pourquoi les institutions financières doivent définir de toute urgence leur position stratégique à ce sujet.
Il est important de considérer ce que signifie penser comme une organisation “AI-first”. L’IA n’est plus un projet secondaire. C’est votre prochain collègue. Le changement est clair : votre entreprise n’a pas besoin d’une feuille de route IA — votre feuille de route d’entreprise a besoin de l’IA. De l’automatisation de base à des collaborateurs spécifiques au domaine, l’IA est désormais un continuum. Mais pour libérer tout son potentiel, elle nécessite confiance, compréhension et gouvernance.
Examinons de plus près ces points et d’autres sujets clés abordés lors du webinaire.
IA dans les services financiers : niveaux d’adoption, opportunités et risques
L’IA est la tendance IT la plus significative des 20 dernières années. Certains diront même que c’est la plus importante que nous ayons jamais vue. Aujourd’hui, la plupart des institutions financières ont adopté l’IA à un certain niveau. Selon une enquête IDC*, 50 % des banques adopteront la GenAI dans les 24 prochains mois, que ce soit pour améliorer le service client grâce à l’hyperpersonnalisation, renforcer l’expérience employé, sécuriser leurs systèmes ou rendre les opérations plus efficaces.
Mais, comme pour la plupart des grandes innovations technologiques, l’IA comporte des risques potentiels. Nos échanges avec des clients du secteur financier ont révélé des questions etpréoccupations persistantes, notamment :
- Shadow AI (utilisation non autorisée d’outils d’IA). Les employés veulent utiliser ces outils pour accomplir leur travail plus rapidement et efficacement. Comment les équipes IT peuvent-elles gérer, surveiller et gouverner cet usage ?
- Exploitation de l’IA et de la GenAI par les cybercriminels. Les institutions financières sont des cibles privilégiées pour les cyberattaques. Comment se défendre contre des acteurs qui exploitent les technologies IA avancées pour créer — et automatiser — des attaques d’ingénierie sociale sophistiquées ?
- Mise en place de garde-fous appropriés pour la gouvernance IA. Comment utiliser, stocker et gérer les données des employés et clients de manière responsable, conforme et éthique ?
Les institutions financières doivent également évaluer si leur infrastructure actuelle est adaptée pour exécuter des projets IA et supporter les technologies, charges de travail et services associés.
Pour performer au maximum, l’IA a besoin d’une infrastructure réseau capable de fournir des données de haute qualité rapidement et à grande échelle, non seulement dans le centre de données mais aussi jusqu’aux appareils en périphérie et au cloud — ce qui met une pression considérable sur la résilience de l’infrastructure.
L’ère de l’IA offre aux institutions financières l’opportunité de repenser et de réarchitecturer leur infrastructure depuis la base.
- À LIRE AUSSI → La nouvelle frontière : Pourquoi l’IA agentique devrait figurer sur la feuille de route de chaque DSI
Devenir une organisation “AI-first” : un guide stratégique
NTT DATA et Cisco préconisent une approche en six piliers pour l’adoption de l’IA, basée sur la clarté stratégique et la préparation opérationnelle :
- Stratégie et intentions commerciales : Commencez par des priorités commerciales claires. Identifiez où l’IA peut générer de la valeur mesurable — par exemple via l’analyse client, la détection de fraudes ou l’efficacité opérationnelle.
- Préparation de l’infrastructure et intégration des processus : Évaluez si les systèmes actuels peuvent supporter les charges de travail IA. Investissez dans des services et plateformes gérés avec des capacités IA intégrées et une évolutivité efficace.
- Intégration des processus : L’IA ne prospère pas en silo. Pour devenir un principe central d’exploitation, elle doit être intégrée aux workflows, cycles de décision et rythmes opérationnels de l’entreprise.
- Confiance et gouvernance : Établissez des cadres d’IA éthique et des comités de gouvernance (incluant les équipes juridiques, RH et sécurité) basés sur des principes et architectures zero trust. La confiance est la monnaie des affaires : construisez-la, communiquez-la, standardisez-la. Le Trust Center de Cisco est un exemple d’outil pour formaliser l’usage responsable de l’IA.
- Qualité des données : La pierre angulaire d’une IA fiable et performante. Sans elle, les modèles risquent biais, échecs et atteinte à la réputation. La pertinence contextuelle et la traçabilité assurent la résilience, la conformité et l’alignement avec les parties prenantes.
- Personnes et compétences : L’éducation est le cœur humain de la préparation à l’IA. Au-delà de l’embauche de data scientists ou de la montée en compétences des ingénieurs, il s’agit de cultiver un changement de mentalité à l’échelle de l’organisation : passer de l’IA comme outil à l’IA comme collaborateur. L’“AI Academy” interne de NTT DATA est un modèle pour former les équipes et encourager une culture d’innovation.
L’IA agentique : la prochaine frontière
Aucune discussion sur l’IA ne serait complète sans aborder l’IA agentique — des systèmes d’IA qui agissent de manière autonome dans des paramètres définis.
Cisco innove avec l’Internet of Agents, un cadre permettant à des agents IA spécialisés de différents domaines de communiquer et collaborer, comme le protocole Internet pour le réseau mondial. Cela ouvre de nouvelles possibilités pour l’automatisation intelligente, la prise de décision décentralisée et l’innovation à grande échelle.
À mesure que les agents IA prennent en charge des tâches répétitives, les rôles humains évolueront vers la supervision stratégique et la résolution créative de problèmes. Nous avons souligné l’importance de maintenir l’humain dans la boucle — construire la confiance progressivement, permettre l’approbation humaine aux étapes initiales et accroître l’automatisation à mesure que la confiance dans les systèmes IA grandit.
Cet article inclut les contributions de Hendrik Blokhuis, Directeur et CTO pour l’Organisation Partenaire Europe, Moyen-Orient et Afrique chez Cisco. PROCHAINES ÉTAPES Regardez le webinaire pour en savoir plus sur le pouvoir transformateur de l’IA dans le secteur des services financiers et sur le besoin crucial d’une infrastructure robuste, d’une sécurité renforcée, d’une gouvernance éthique et d’une approche stratégique centrée sur l’humain pour son adoption. *IDC. Adoption de l’IA et de la GenAI dans la banque d’entreprise : de l’expérimentation à la transformation du secteur. Document numéro US52805325. Mars 2025.