Dernière mise à jour: May 1, 2026 Introduction
De nos jours, la numérisation a envahi le monde des affaires, et le secteur bancaire a été un pionnier dans la mise en œuvre de technologies de pointe pour améliorer la productivité, gérer les risques et améliorer l’expérience client (CX). L’intelligence artificielle (IA) est passée d’une technologie fondée sur des règles à des systèmes intelligents, favorisant le processus d’apprentissage, l’adaptation et la mise en œuvre efficace. Cette évolution a transformé l’IA d’assistante à une IA agentique avancée. Cela signifie non seulement l’utilisation de chatbots ou de technologies d’automatisation, mais aussi l’établissement d’un modèle contextuel et proactif.
Ce blogue porte sur la transformation d’un assistant en IA en IA agentique dans le secteur bancaire. Il explore les défis inhérents à cette évolution, les stratégies clés pour devenir centré sur le client et la feuille de route pour mettre en œuvre efficacement l’intelligence artificielle des organismes.
Selon l’article sur le marché américain de l’intelligence artificielle (IA) de Precedence Research, l’industrie américaine de l’IA a été évaluée à 173,56 milliards de dollars américains en 2025 et devrait croître avec un TCAC de 19,33 % pour atteindre 976,23 milliards de dollars américains en 2033.
Comprendre l’évolution : assistants en IA vs IA agentique dans le secteur bancaire
Assistants en IA : réactifs et axés sur les tâches
Les assistants d’IA comme les chatbots et les assistants vocaux sont basés sur des modèles réactifs qui fonctionnent sur des requêtes et des résultats prédéfinis. Cela comprend :
- Soldes du compte-chèques.
- Traiter les transactions régulières.
- Créer une foire aux questions.
- Proposer des recommandations financières générales.
Bien que ces systèmes aient amélioré l’expérience globale du client, ils ne fournissent pas une vue d’ensemble plus large. Ces technologies sont limitées par des règles, des scripts et des modèles d’apprentissage automatique et ne peuvent pas fournir de recommandations fondées sur le contexte.
AI agentique : Systèmes proactifs
D’autre part, l’IA agentique signifie un changement de paradigme dans les opérations bancaires. Ces systèmes fonctionnent sur :
- Modèles fondés sur des objectifs.
- Interactions axées sur le contexte.
- Capable de prendre des décisions autonomes.
- Capable d’établir des processus en plusieurs étapes.
La différence entre un assistant en IA et une IA agentique représente une évolution de ces technologies, passant d’une technologie réactive à une technologie CX proactive.
Selon le rapport « Tendances principales des services financiers 2026 Services bancaires » de Capgemini, 75 % des banques prévoient investir dans des agents d’IA pour des fonctions de service à la clientèle d’ici deux à trois ans2. »
Pourquoi ce changement est-il important ?
En raison de l’évolution constante des attentes des clients, le secteur bancaire éprouve de la difficulté à faire face à ces attentes. Les clients d’aujourd’hui s’attendent à ce que :
- Expériences financières adaptées.
- Réponses en temps réel.
- Interactions omnicanales optimisées.
- Recommandations proactives.
Les assistants traditionnels en IA ne fournissent pas de services personnalisés qui ont donné lieu à l’établissement de l’IA agentique. Cette technologie permet aux banques de surmonter les aspects transactionnels et de devenir des systèmes axés sur les conseils. Grâce à cela, les banques peuvent maintenant prédire les besoins des clients au lieu d’attendre que les clients dégénèrent les problèmes.
Selon l’article de PWC intitulé « Prévisions commerciales de l’IA 2026 », 55 % des répondants estiment que la mise en œuvre de l’IA améliore CX et améliore l’innovation 3.
Défis liés à l’adoption de l’IA agentique dans le secteur bancaire
Comment l’IA agentique peut-elle rendre le secteur bancaire centré sur le client ?
L’IA agentique est le résultat de la transformation de l’IA dans le monde des affaires et a le potentiel de stimuler les opérations bancaires, stimulant CX. Nous avons énuméré quelques-unes des meilleures stratégies pour promouvoir une approche centrée par l’IA agentique, à savoir :
- Engagement proactif: Les systèmes bancaires traditionnels étaient fondés sur des interactions initiées par les clients, c.-à-d. en adoptant une approche réactive. Avec l’IA agentique dans la photo, les clients n’ont pas à attendre que leurs problèmes soient résolus. L’IA agentique peut évaluer les modèles de comportement, les transactions passées et la capacité financière de prédire les besoins futurs des clients. Ainsi, les banques peuvent lancer des plans d’action avant que le problème du client ne surgisse.
- Hyperpersonnalisation: les clients ne veulent pas seulement que leurs problèmes soient résolus. Ils veulent que les banques se sentent spéciales. Cela signifie que les banques doivent fournir des services exclusifs aux clients en fonction des transactions, du comportement et du contexte. L’IA agentique peut répondre à de telles attentes à l’égard des clients et fournir des CX exceptionnels.
- Parcours client de bout en bout: Les services bancaires traditionnels ne permettaient pas l’intégration efficace des différents canaux de communication et points de contact. L’IA agentique peut suivre le parcours complet des clients à travers différents points de contact. Cela transformera les banques traditionnelles en banques axées sur le client.
- Conseils financiers continus: L’IA agentique a transformé les banques traditionnelles d’un point chaud transactionnel à celui de conseillers financiers. Cette technologie permet de surveiller la santé financière des clients, de suggérer de meilleures décisions financières et de rééquilibrer automatiquement les livres.
- Intelligence émotionnelle: Les technologies de l’IA continuent d’évoluer, mais elles sont devenues capables d’identifier les sentiments et les intentions des clients. Cela permet une meilleure gestion des appels, favorise les interactions personnalisées et améliore les interactions empathiques.
Selon le rapport « Services bancaires intelligents » de KPMG, environ 82 % des banques américaines prévoient augmenter leur budget pour les technologies de l’IA 4.
Feuille de route pour l’IA agentique dans le secteur bancaire
Pour l’amélioration continue, les banques devraient envisager la mise en œuvre de l’IA Agentique en suivant les étapes suivantes :
Étape 1. Investir dans l’infrastructure de données
Les données sont le fondement de chaque entreprise. Les entreprises évaluent les données des clients afin de fournir des CX exceptionnels. Pour ce faire, les banques doivent investir dans l’infrastructure de données afin d’établir des systèmes d’IA efficaces.
Étape 2. Adopter une approche fondée sur des scénarios :
Les banques doivent utiliser l’IA pour des situations précises comme la détection des fraudes et le soutien à la clientèle.
Étape 3. Établir l’explication par ordre de priorité :
Les banques doivent veiller à ce que les initiatives en matière d’IA soient transparentes et clairement compréhensibles. Cela mène à l’établissement de la confiance entre les clients et les organismes de réglementation.
Étape 4. Assurer un partenariat interfonctionnel :
Les banques ont diverses équipes comme les TI, la conformité, les opérations et le soutien à la clientèle. Pour être axées sur le client, les banques doivent intégrer les technologies d’IA dans tous ces services.
Étape 5. Mettre l’accent sur les résultats pour les clients :
Les banques devraient adopter de telles technologies qui répondent aux exigences des clients et non l’inverse. Les banques doivent harmoniser les initiatives d’IA pour offrir des CX exceptionnels.
Selon le rapport « État de l’IA dans les services financiers 2026 » de Nvidia, 42 % des entités financières utilisent activement AI 5
Conclusion
Les changements fondamentaux d’un assistant en IA à l’IA agentique ont complètement transformé les opérations bancaires et l’engagement des clients. Les assistants en IA sont utiles pour traiter les requêtes de base et effectuer des tâches répétitives, tandis que l’IA agentique crée un engagement proactif et intelligent des clients.
Dans le secteur bancaire, l’accent n’est plus mis sur la résolution des problèmes des clients. Avec l’intelligence artificielle en photo, il s’agit d’anticiper et de répondre aux exigences des clients.
En fin de compte, le succès de cette évolution réside dans la capacité de fournir des solutions d’IA centrées sur le client qui répondent aux attentes des clients, tout en étant avancées sur le plan technologique.
Les banques qui s’adaptent à cette tendance changeante amélioreront non seulement leur CX, mais assureront également le succès et la croissance à l’avenir.
Foire aux questions (FAQ) sur l’IA agentique dans le secteur bancaire
1. En quoi l’IA agentique est-elle meilleure que les assistants traditionnels en IA ?
Les assistants en IA suivent généralement une approche réactive, répondant aux commentaires des utilisateurs. En revanche, l’IA agentique fonctionne de façon proactive, prenant des décisions axées sur des objectifs et anticipant les besoins des clients avant qu’ils ne surviennent.
2. L’IA agentique peut-elle améliorer les solutions d’IA centrées sur le client dans le secteur bancaire ?
Oui, l’intelligence artificielle agentique améliore les solutions axées sur le client en offrant des expériences proactives et personnalisées qui améliorent la qualité du service et les interactions bancaires globales.
3. Quelles sont les utilisations réelles de l’IA agentique dans le secteur bancaire ?
L’IA agentique peut servir à transformer les banques en conseillers financiers, à prévenir la fraude et à automatiser les processus décisionnels financiers.
4. L’IA agentique est-elle sécuritaire pour la gestion des données financières sensibles ?
Oui, lorsqu’elle est mise en œuvre avec un cryptage solide, des cadres de conformité robustes et une gouvernance adéquate, l’IA agentique peut gérer en toute sécurité des données financières de nature délicate. Toutefois, des mesures de sécurité supplémentaires sont essentielles pour assurer la protection des données.
Sources :
Marché de l’intelligence artificielle (IA)
Services financiers Principales tendances 2026 Services bancaires
Prévisions d’affaires en matière d’IA pour 2026
Services bancaires intelligents
État de l’IA dans les services financiers 2026
