Les grandes banques intègrent agressivement l’IA pour transformer les opérations et gagner en efficacité.
Si vous êtes un dirigeant de banque et que vous n’avez pas encore planifié l’intégration de l’IA dans votre infrastructure, vous êtes en retard. Les grands acteurs bougent, et vite. Des institutions comme BNY Mellon et Bank of America ont déclaré ouvertement leurs ambitions en matière d’IA, avec une stratégie, des capitaux et une exécution visibles. Il ne s’agit pas de cocher une case ou de faire des preuves de concept. Il s’agit de redéfinir le mode de fonctionnement de la finance mondiale. Les grandes institutions financières ne se demandent plus si les outils d’IA fonctionnent, mais à quelle vitesse elles peuvent les mettre à l’échelle.
Nous ne parlons pas seulement de l’automatisation du back-office. L’IA est désormais intégrée au cœur des opérations bancaires, de l’assistance à la clientèle à la modélisation des risques. Chez BNY Mellon, le PDG Robin Vince a mis en avant sa plateforme d’IA, Eliza, et son intégration avec Gemini Enterprise de Google Cloud. Ils développent également leur travail avec OpenAI. Cette configuration leur permet d’injecter plus d’intelligence directement dans les systèmes de prise de décision. Il s’agit d’une évolution vers des systèmes qui ne se contentent pas d’exécuter des tâches, mais qui comprennent le contexte et améliorent les résultats.
Bank of America, sous la direction de Brian Moynihan, a investi des centaines de millions de dollars dans l’IA, avec 20 projets en cours. Ce niveau d’investissement montre à quel point la question est devenue sérieuse. Il ne s’agit plus d’un jeu spéculatif, mais d’un élément fondamental pour rester compétitif. Que l’IA soit déployée dans le développement de logiciels pour écrire un code plus propre et plus sûr, ou dans le service à la clientèle pour résoudre les demandes plus rapidement et plus précisément, le résultat est le même : moins d’erreurs, un rendement plus rapide, une meilleure performance.
L’IA ne se contente pas d’aider à la périphérie. Elle modifie le cœur de l’entreprise. Et lorsqu’elle est intégrée correctement, l’impact cumulatif sur les unités opérationnelles devient très vite évident. Mais il ne s’agit pas seulement de déployer de grands modèles de langage. Il s’agit de les aligner sur les priorités stratégiques et de les intégrer dans les systèmes de manière à ce qu’ils évoluent avec l’entreprise. C’est sur ce point que de nombreuses entreprises auront des difficultés, mais celles qui y parviendront prendront de l’avance.
L’étude Global Banking Annual Review de McKinsey, publiée en 2025, a confirmé ce point de vue. Ils estiment que l’IA pourrait réduire les coûts opérationnels dans le secteur bancaire jusqu’à 20 %. Ce n’est pas marginal, cela change la donne. Le rapport d’Accenture sur les tendances en 2026 a partagé des signaux similaires : les banques qui utilisent déjà l’IA font état d’améliorations réelles dans des domaines critiques tels que la gestion des risques, l’ingénierie et l’expérience client. Le secteur entre dans une phase de consolidation, où des cas d’utilisation éprouvés sont mis en place à l’échelle de l’entreprise.
Cette accélération de l’IA n’est pas réservée aux équipes techniques. Elle concerne les RH, la conformité, le marketing et les services à la clientèle. Les dirigeants doivent se concentrer sur l’habilitation et la préparation de l’infrastructure. En effet, si votre personnel n’est pas préparé à travailler avec l’IA, le système n’évoluera pas. Comme le dit Michael Abbott d’Accenture, « l’IA générative va avoir un impact et changer la façon dont le travail est effectué partout. Mais ce travail ne changera pas tant qu’il n’aura pas été rendu possible. »
À l’heure actuelle, les entreprises gagnantes sont celles où les dirigeants pensent déjà comme des ingénieurs, résolvent les problèmes, éliminent les frictions et utilisent l’IA là où elle peut apporter une réelle valeur ajoutée. Reconstruire ces organisations autour de l’intelligence n’est pas facultatif. C’est désormais la norme.
La confiance des dirigeants et les progrès mesurés signalent une approche large et transformatrice de l’adoption de l’IA dans le secteur bancaire.
L’IA dans le secteur bancaire n’est plus expérimentale. Elle entre en mode exécution. Ce que nous observons dans les grandes entreprises, c’est un changement de ton, de la curiosité à la conviction. Citigroup, Morgan Stanley et Goldman Sachs ne parlent plus d’avantages théoriques, mais déploient l’IA dans les fonctions les plus complexes de leurs organisations. Leurs PDG sont clairs : c’est ainsi que l’on passe à l’échelle supérieure.
Jane Fraser, PDG de Citigroup, applique l’IA à plus de 50 des principaux processus opérationnels de l’entreprise. Ces processus vont de l’accueil des clients à la souscription des prêts. Il ne s’agit pas d’un effort superficiel, mais de l’une des intégrations opérationnelles les plus profondes que nous ayons vues à ce jour. L’objectif est clair : utiliser l’IA pour simplifier les processus, réduire la complexité interne et améliorer la rapidité et la précision globales.
Chez Morgan Stanley, le PDG Ted Pick a clairement indiqué que les performances futures de l’entreprise dépendaient de l’intégration de l’IA dans les systèmes internes et les plateformes destinées aux clients. Il a décrit leur élan avec précision : la confiance augmente chaque trimestre et s’appuie sur des résultats concrets. Voilà à quoi ressemble une transformation sérieuse lorsqu’elle est soutenue par une stratégie d’entreprise claire.
Goldman Sachs bouge également. Son PDG, David Solomon, a présenté les efforts de l’entreprise en matière d’IA, qui visent six opérations essentielles. Il ne s’agit pas d’une simple expérimentation, mais d’un recadrage des processus clés afin de les rendre plus efficaces et plus flexibles. M. Solomon a expliqué que ces changements permettraient de libérer des capacités pour des initiatives de croissance. Et bien que les détails aient été limités dans le résumé de ce trimestre, il a clairement indiqué que d’autres mises à jour suivront au fur et à mesure que l’impact s’étendra jusqu’en 2026.
Le véritable changement ne concerne pas seulement les capacités, mais aussi l’état d’esprit. Ces dirigeants ne se contentent pas d’appliquer des outils d’IA ; ils créent des conditions dans lesquelles l’IA peut offrir des avantages d’exécution à long terme. Cela signifie qu’il faut intégrer l’IA dans le modèle d’entreprise et aligner les équipes internes dans toutes les fonctions pour la soutenir. Ce n’est pas quelque chose que vous déléguez aux divisions informatiques ou de science des données. C’est une question qui relève de la direction de l’entreprise.
Michael Abbott, d’Accenture, a fait le même constat : pour que les banques tirent pleinement parti de l’IA, l’habilitation interne doit être une priorité. Cela signifie qu’il faut s’assurer que chaque fonction, marketing, juridique, RH, front office, sait comment utiliser, adapter et collaborer avec les systèmes d’IA. M. Abbott a soulevé un point utile : l’avenir ne changera pas tant que la main-d’œuvre ne sera pas entièrement habilitée. Les outils seuls ne transforment pas les systèmes. La capacité doit correspondre à l’intention.
Les données confirment cette trajectoire. L’étude annuelle 2025 Global Banking de McKinsey prévoit qu’une IA pleinement intégrée dans les institutions financières pourrait remanier les structures de coûts, en réduisant les dépenses d’exploitation jusqu’à 20 %. C’est très important à l’échelle de l’entreprise. Et le Top Banking Trends for 2026 d’Accenture confirme que le changement est déjà en cours et que les bénéfices se font sentir dans l’ingénierie des systèmes, les opérations de risque et la gestion de la clientèle.
Une bonne exécution de l’IA exige une clarté de la part des dirigeants, et les entreprises qui réussissent aujourd’hui sont celles dont les dirigeants comprennent que le moment est important. Les premiers travaux préparatoires sont derrière elles. Ce qui se passera en 2026 sera déterminé par la capacité de ces entreprises à mettre à l’échelle ce qu’elles ont déjà commencé. Pour les équipes dirigeantes de l’ensemble du secteur, cela signifie qu’il faut traiter l’IA non pas comme une initiative secondaire, mais comme le principal moteur des rendements futurs.
Principaux enseignements pour les dirigeants
- L’IA est désormais au cœur des opérations bancaires : Des banques de premier plan comme BNY Mellon et Bank of America intègrent l’IA dans leurs systèmes de base afin de rationaliser les processus, d’améliorer les contrôles des risques et le service à la clientèle. Les dirigeants devraient donner la priorité aux partenariats technologiques stratégiques afin d’étendre l’IA aux plateformes de l’entreprise.
- La confiance est le moteur d’une adoption plus profonde : Avec des résultats prometteurs, des banques telles que Citigroup, Morgan Stanley et Goldman Sachs intègrent l’IA dans des domaines opérationnels à fort impact. Les dirigeants devraient aligner les équipes interfonctionnelles sur l’activation complète de l’IA afin de débloquer des gains d’efficacité et des réductions de coûts à long terme.
