Alors que l'IA transforme le secteur bancaire, le défi consiste à équilibrer l'innovation technologique et la dimension humaine qui construit la confiance. Miguel Fernández Sanz, de Sopra Steria Next, propose une feuille de route pour atteindre ces deux objectifs.
Imaginez un chargé de clientèle bancaire traditionnel qui se prépare à un rendez-vous client. Autrefois, cela nécessitait de parcourir des pages de relevés imprimés, des notes manuscrites et des dossiers numériques disparates pour reconstituer le profil financier d'un client. Aujourd'hui, ce même chargé de clientèle dispose d'un assistant IA qui consolide instantanément les données CRM, l'historique des appels et les schémas transactionnels, fournissant des insights personnalisés avant même que le client ne franchisse la porte.
Cette transformation d'une banque réactive vers une approche proactive centrée sur le client illustre le changement profond en cours dans le secteur financier européen. Si 70% des consommateurs estiment que l'IA générative aura un impact positif sur la banque d'ici trois ans, la vraie question n'est pas de savoir si l'IA va transformer le secteur, mais comment les banques vont gérer cette transition technologique tout en préservant la dimension humaine qui sous-tend la confiance dans les services financiers.
Pour comprendre cet équilibre délicat, nous avons échangé avec Miguel Fernández Sanz, responsable du conseil en services financiers chez Sopra Steria Next en Espagne, qui a été témoin de l'évolution du secteur bancaire, du traditionnel au numérique et aujourd'hui vers des opérations « AI-first ».
L'adoption de l'IA dépasse l'efficacité opérationnelle
Qu'est-ce qui distingue la révolution actuelle de l'IA des précédentes vagues technologiques dans la banque ? Pour Fernández Sanz, la réponse réside dans son accessibilité et son objectif. Si l'IA générative démocratise l'accès à une technologie avancée, la plupart des banques en sont encore à la phase exploratoire ou de pilote, les déploiements à grande échelle avec un ROI positif restant l'exception plutôt que la règle.
Mais la démocratisation seule n'est pas l’unique moteur de l'adoption. Les banques considèrent désormais l'IA comme bien plus qu'un vecteur d'efficacité opérationnelle : c'est un catalyseur stratégique de la centralité client. « L'efficacité est le catalyseur, mais la personnalisation est l'objectif », note Miguel Fernández Sanz. Ce passage de la réduction des coûts à la création de valeur client marque un changement fondamental dans la manière dont les institutions financières abordent l'investissement en IA.
Les chiffres confirment ce pivot stratégique. Selon le Digital Banking Experience Report 2025 de Sopra Steria, 62 % des décideurs bancaires classent l'amélioration de la gestion des risques comme le domaine où l'IA a le plus fort impact, tandis que 40 % citent un potentiel d'impact élevé et seulement 22 % expriment des préoccupations critiques. Cet optimisme mesuré suggère que les banques passent des phases expérimentales à une mise en œuvre stratégique.
Du prédictif au génératif : redéfinir les interactions client
La distinction entre IA prédictive et IA générative révèle l'ampleur de la transformation à venir. L'IA prédictive traditionnelle alimente depuis longtemps les systèmes de notation de crédit, de détection de fraude et de lutte contre le blanchiment d'argent, optimisant les processus existants grâce à l'analyse de données.
L'IA générative représente quelque chose de plus révolutionnaire. « Elle permet la création de nouveaux contenus, du texte au code », explique notre expert. « Plus important encore, elle permet une hyperpersonnalisation : adapter les interactions et les produits à la situation spécifique de chaque client. »
La plupart des cas d'usage de l'IA générative dans la banque se concentrent actuellement sur l'efficacité interne et le support aux employés. Les applications orientées client, comme les agents conversationnels avancés, sont encore largement en phase pilote en raison de préoccupations concernant la précision, les biais et la satisfaction client. « Nous travaillons actuellement avec plusieurs banques pour rendre leurs agents conversationnels plus naturels et humains », note Miguel Fernández Sanz. « L'objectif est de passer d'échanges scriptés à un véritable dialogue entre les banques et leurs clients. »
La gestion documentaire fournit un autre exemple concret. Les tâches de documentation qui nécessitaient auparavant un effort manuel significatif peuvent désormais être rationalisées grâce à l'IA générative, en particulier dans les domaines où la documentation reste fragmentée ou non structurée.
La confiance par la transparence et la valeur
Malgré le potentiel de l'IA, la confiance des consommateurs reste un obstacle critique. Seuls 27% des consommateurs font actuellement confiance à l'IA pour des conseils financiers, soulignant le défi auquel les banques sont confrontées pour combler le fossé entre capacité technologique et confiance client.
Miguel Fernández Sanz estime que la solution réside dans la démonstration de valeur plutôt que dans la dissimulation du rôle de l’IA : « Si une banque utilise l'IA pour proposer de manière proactive le bon produit au bon moment (par exemple, une offre de crédit juste quand un client planifie des vacances) c'est précieux et pratique. Le client se sent compris plutôt que ciblé. »
La transparence est essentielle dans ce processus de construction de confiance. « Si un chargé de clientèle recommande un produit, le client devrait comprendre pourquoi : quelles données ou quels insights soutiennent cette recommandation », souligne-t-il. Cette approche transforme l'IA d'un mécanisme opaque en un outil d'amélioration de la compréhension client.
Si les néo banques ont établi de nouveaux standards en matière d'anticipation des besoins clients et de communication claire, les banques traditionnelles bénéficient toujours de niveaux de confiance plus élevés. Cependant, les deux doivent se concentrer sur la transparence des processus pilotés par l'IA pour maintenir et renforcer la confiance client.
Naviguer dans le paysage réglementaire
Le paysage réglementaire européen, façonné par le RGPD et, à l'avenir, par le règlement sur l'accès aux données financières (FIDA) et la nouvelle loi sur l'IA, présente à la fois des défis et des opportunités pour l'adoption de l'IA dans la banque. Plutôt que de considérer la réglementation comme une contrainte, notre spécialiste la considère comme un cadre pour une innovation responsable.
« Les banques suivent déjà des processus de conformité stricts : les algorithmes utilisés pour la notation de crédit doivent être documentés, explicables et auditables par les régulateurs », note-t-il. « La même approche doit s'appliquer aux systèmes d'IA. »
Cette fondation réglementaire renforce, plutôt qu'elle n'inhibe, la confiance client. Lorsque les banques peuvent démontrer que leurs systèmes d'IA opèrent dans des cadres de conformité clairement définis, elles rassurent les clients sur le fait que l'innovation ne se fait pas au détriment de l'équité ou de la sécurité.
Adoption interne : autonomiser sans remplacer les employés
Contrairement aux craintes que l'IA ne remplace les travailleurs humains, Miguel Fernández Sanz observe l'enthousiasme parmi les employés bancaires. « Bien qu'il y ait un intérêt croissant et une adoption informelle des outils d'IA générative parmi les employés, les banques doivent répondre aux préoccupations concernant la sécurité des données, la conformité et l'évolution de la nature des rôles professionnels grâce à une gouvernance et une gestion du changement robustes. »
Le défi n'est pas l'adoption mais la gouvernance : garantir que ces outils sont utilisés de manière sécurisée et conforme aux politiques internes de données. Le succès nécessite des stratégies claires de gouvernance de l'IA et de gestion du changement. « La gouvernance garantit la conformité et définit les cas d'usage à prioriser. La gestion du changement aide les employés à apprendre comment utiliser l'IA efficacement dans leurs tâches quotidiennes. »
Les applications internes de l'IA améliorent déjà l'efficacité. Les chatbots consolident les données CRM, aidant les chargés de clientèle à mieux comprendre les clients avant les interactions. L'IA assiste dans la rédaction d'e-mails, la synthèse de documents et la génération de présentations, améliorant plutôt que remplaçant les capacités humaines.
L'avenir : l'IA agentique et la supervision humaine
Pour l'avenir, les agents IA autonomes représentent la prochaine frontière, bien qu'avec d'importantes limitations. « L'IA agentique, ou les systèmes de prise de décision entièrement autonomes, reste une vision à long terme. À court et moyen terme, la supervision humaine est essentielle, en particulier dans les domaines critiques tels que l'approbation de crédit et la conformité », explique encore notre observateur avisé.
Ces systèmes se révéleront probablement précieux dans les processus opérationnels comme le traitement de documents et la détection de fraude. Cependant, les domaines critiques comme l'approbation de crédit et la conformité continueront de nécessiter une supervision humaine. « Comme j'aime le dire, l'IA peut conduire la voiture, mais quelqu'un doit encore tenir le volant. »
Ce modèle « humain dans la boucle » reflète une philosophie plus large sur le rôle de l'IA dans la banque : l'augmentation et non le remplacement du jugement humain. Les mises en oeuvre les plus réussies combinent la puissance analytique de l'IA avec le jugement humain, créant des expériences à la fois technologiquement sophistiquées et authentiquement humaines.
Priorités stratégiques pour les banques
Pour les banques qui développent des stratégies d'IA, Miguel Fernández Sanz souligne trois impératifs fondamentaux.
Gouvernance stratégique et conformité : Développer des cadres de gouvernance de l'IA robustes alignés avec la réglementation, garantissant la transparence et la confiance client grâce à la collaboration entre les unités informatiques et métiers.
Innovation centrée sur l’humain : Adopter un état d'esprit « AI-first » en plaçant l'IA au coeur des interactions client tout en maintenant une supervision humaine et des standards éthiques.
Infrastructure évolutive : Construire des plateformes cloud-native, pilotées par API, capables de soutenir de manière sécurisée de multiples cas d'usage d'IA à grande échelle, garantissant à la fois résilience et alignement réglementaire pour les applications actuelles et futures.
Les banques espagnoles évoluent déjà dans cette direction, construisant des architectures « AI-first » qui soutiennent une expérimentation rapide et un déploiement conforme. Cette approche guidée par l'infrastructure permet aux institutions de faire évoluer rapidement les innovations tout en préservant la confiance et l'intégrité opérationnelle.
Vers des conseils financiers démocratisés
La véritable promesse de l'IA dans la banque ne réside pas seulement dans l'efficacité, mais dans son potentiel à démocratiser l'accès à des conseils financiers personnalisés. « Dans le passé, seuls les clients de gestion privée ou de gestion de patrimoine avaient accès à des conseils financiers personnalisés », note Miguel Fernández Sanz. « L'IA a le potentiel de démocratiser l'accès à des conseils financiers personnalisés, mais concrétiser cette vision nécessitera de surmonter des défis importants en matière de qualité des données, de conformité réglementaire et de maturité des modèles. »
Ce changement représente l'un des impacts potentiels les plus significatifs de l'IA : transformer les banques de processeurs de transactions en coachs de bien-être financier. En fournissant des conseils personnalisés à grande échelle, l'IA peut améliorer le bien-être financier de tous les segments de clientèle, et pas seulement des plus aisés.
Les risques tels que les biais algorithmiques, les hallucinations et les préoccupations en matière de confidentialité des données sont des facteurs clés qui motivent une approche prudente et progressive de l'adoption de l'IA générative dans la banque.
Les banques qui réussiront cette transformation seront celles qui considèrent l'IA non pas comme un substitut à la connexion humaine, mais comme son amplificateur. Elles utiliseront la technologie pour approfondir leur compréhension des besoins clients, pour répondre plus rapidement, avec plus de précision, et fournir des conseils et des produits plus pertinents.
C'est l'avenir que Fernández Sanz envisage : un mélange harmonieux de capacité technologique et d'insight humain qui rend la banque plus inclusive, efficace et véritablement réactive.