L’adoption de l’IA dans les paiements est répandue mais s’accompagne de profondes inquiétudes
L’adoption de l’intelligence artificielle dans les opérations de paiement est presque totale. 99 % des organisations utilisent l’intelligence artificielle d’une manière ou d’une autre. C’est énorme. Cela montre que le secteur des services financiers ne se contente pas de jouer avec l’automatisation. Il avance à grands pas. Mais il y a un hic : 91 % des dirigeants qui ont pris ces mesures ont de réelles inquiétudes quant à ce que l’IA apporte avec elle.
Les principaux problèmes sont liés au risque. Les hallucinations, lorsque l’IA produit en toute confiance des informations fausses ou trompeuses, sont un problème connu qui ne peut être ignoré. Il y a aussi la fraude synthétique, où les identités ou les transactions générées par l’IA peuvent tromper les systèmes traditionnels. Enfin, la plupart des dirigeants sont préoccupés par les fuites de données, qui se produisent lorsque des données de paiement sensibles sont stockées de manière incorrecte, consultées ou même partagées involontairement parce que l’IA n’a pas été correctement configurée ou gérée.
Ces préoccupations sont le résultat logique de la mise en production d’outils en avance sur la gouvernance. Cette anxiété précoce est ce à quoi vous vous attendez lorsque les nouveaux systèmes sont plus rapides à mettre en place. C’est la phase dans laquelle nous nous trouvons actuellement.
Srinivasan Seshadri, Chief Growth Officer et Global Head of Financial Services chez HCLTech, le dit clairement : il y a un fossé visible entre les attentes audacieuses et l’état de préparation dans le monde réel. Les entreprises veulent bénéficier des avantages des paiements pilotés par l’IA, mais elles n’ont pas préparé le terrain pour stabiliser la transition. Il parle de la nécessité d’une IA responsable, d’une gouvernance qui réduit les risques sans tuer l’innovation. C’est exactement ce qu’il faut faire.
Pour les dirigeants, la conclusion est simple : Vous avez déjà déployé l’IA, il faut maintenant la gérer. Prenez de l’avance sur ces questions avant qu’elles ne définissent vos limites.
L’absence de cadres de gouvernance formels nuit à l’efficacité de l’utilisation de l’IA
Le problème est simple dans ce domaine :
beaucoup d’IA, pas assez de règles
. Près de la moitié des organisations déployant l’IA dans les paiements n’ont pas de politique formelle sur la façon dont elle doit être utilisée. Cela signifie que 49 % d’entre elles opèrent sans feuille de route ni filet de sécurité. Lorsque la technologie commence à prendre des décisions et qu’il n’y a pas de cadre derrière, les pannes sont presque inévitables.
L’IA est une série de systèmes qui font des choix autonomes ou semi-autonomes. Cela exige une structure. Si les équipes ne disposent pas d’une politique définie en matière d’IA, elles ne peuvent pas imposer une utilisation responsable, ne peuvent pas vérifier ce qui se passe en cas de problème et ne peuvent pas garantir un comportement cohérent entre les équipes ou les zones géographiques.
Il s’agit d’un vide en matière de gouvernance. Et ce vide représente un risque. Pour les dirigeants d’entreprise, il est temps de prendre cette question plus au sérieux. Si vous avez déployé l’IA et que vous la développez, vous avez besoin de règles, d’une surveillance et d’une responsabilité claire. Les raccourcis vous coûteront cher, non seulement en termes de conformité, mais aussi en termes de crédibilité.
Les cadres ne doivent pas vous ralentir. Ils vous aident à évoluer plus rapidement et de manière plus sûre, en particulier lorsque l’IA devient un élément essentiel de la prise de décision opérationnelle. La préparation à l’IA n’est pas l’affaire d’un seul outil ou d’une seule équipe. Il s’agit d’aligner les fonctions, les produits et les dirigeants, avec des politiques qui ancrent la façon dont l’IA est formée, testée, déployée et améliorée.
C’est la partie de la maturité de l’IA sur laquelle la plupart des entreprises sont en retard. Y remédier est la prochaine étape à franchir.
Les outils existants de détection des fraudes basés sur l’IA sont considérés comme inadéquats
Malgré le déploiement à grande échelle de l’IA dans les opérations de paiement, 60 % des leaders du secteur déclarent que les outils actuels de détection de la fraude alimentés par l’IA ne sont toujours pas à la hauteur. Ces systèmes ne suivent pas. La fraude évolue, elle est plus rapide, plus intelligente et plus difficile à détecter, et la plupart des solutions d’IA utilisées aujourd’hui ne peuvent pas identifier ou prévenir efficacement les types de menaces qui émergent en temps réel.
L’investissement est là. Mais les outils développés lors des cycles technologiques précédents n’ont pas été conçus pour se défendre contre la fraude synthétique, l’usurpation d’identité multicouche ou les tactiques de menace adaptatives alimentées par des modèles génératifs. Vous avez affaire à des adversaires qui peuvent évoluer rapidement. L’IA rigide ou à apprentissage lent n’est pas à la hauteur de ce rythme.
Les dirigeants sont confrontés à un compromis entre l’enrichissement de l’expérience client avec des services sans friction et la protection de l’intégrité de leurs systèmes. On compte souvent sur l’IA pour assurer les deux, un parcours fluide pour l’utilisateur et un contrôle rigoureux de la fraude. Mais ce double objectif n’est réalisable que si les systèmes peuvent réellement apprendre et s’adapter en temps réel sans compromettre la précision.
C’est là que les outils actuels perdent du terrain. Les systèmes trop prudents signalent les comportements légitimes et créent des frictions ; les systèmes insuffisamment formés ne parviennent pas à détecter les fraudes sophistiquées. Aucun de ces deux résultats n’est acceptable pour les dirigeants chargés d’assurer l’échelle opérationnelle, la confiance et le contrôle des risques.
Si vous êtes un dirigeant qui fait évoluer les systèmes de paiement numérique, il est temps d’insister davantage auprès des fournisseurs ou d’investir dans la mise en place d’une détection de la fraude plus intelligente en interne. L’IA est capable d’une précision extraordinaire, mais seulement lorsqu’elle est entraînée sur des menaces réelles et testée en production. La plupart des entreprises ne l’ont pas encore fait.
Il existe un fossé entre les aspirations en matière de paiements autonomes et la mise en œuvre actuelle.
L’autonomie est à l’ordre du jour, mais la réalité ne correspond pas au calendrier fixé par la plupart des dirigeants. Alors que 52 % des organisations interrogées prévoient de réaliser des opérations de paiement autonomes dans les 18 à 24 mois à venir, seules 17 % d’entre elles disposent actuellement de ces systèmes pleinement opérationnels. Il s’agit là d’une lacune évidente dans l’exécution.
Ce qui ralentit cette évolution, c’est l’intégration, l’infrastructure et l’état de préparation. Les systèmes de paiement autonomes nécessitent une prise de décision en temps réel, une infrastructure sécurisée, une protection dynamique contre la fraude et un temps de fonctionnement ininterrompu. La plupart des organisations travaillent encore avec des systèmes existants ou fragmentés qui ne peuvent pas gérer ces normes à grande échelle.
Cela ne signifie pas que la vision est mauvaise, mais simplement que le travail de base est incomplet. Le passage à des opérations autonomes implique bien plus que l’automatisation d’étapes manuelles. Elle exige des plateformes interopérables, une utilisation confiante de l’IA dans les flux de travail critiques et des protocoles de gouvernance qui permettent à ces systèmes de fonctionner de manière indépendante sans devenir incontrôlables.
Pour les dirigeants qui surveillent cet espace, la conclusion est claire : il n’est pas réaliste d’espérer une autonomie totale dans les 18 mois sans investissements majeurs et sans amélioration des capacités internes. Si vous voulez atteindre cet objectif, commencez dès maintenant à concevoir l’architecture et les systèmes de conformité. La vitesse est possible, mais seulement avec de la concentration et de la discipline d’exécution.
Les limites de l’infrastructure entravent l’innovation et la transformation au sens large
La modernisation a le vent en poupe. La plupart des dirigeants ne veulent pas continuer à améliorer des systèmes vieillissants. En fait, 58 % d’entre eux préfèrent adopter des technologies innovantes de nouvelle génération plutôt que d’optimiser l’infrastructure existante. C’est le bon état d’esprit, mais seulement 20 % des organisations disposent des systèmes de données modernes, natifs du cloud et en temps réel nécessaires pour soutenir l’innovation évolutive.
Ce décalage entre l’ambition et l’infrastructure constitue un goulet d’étranglement. La véritable innovation en matière de paiements ne s’arrête pas à la couche logicielle. Elle repose sur une architecture capable de traiter des données en continu, de fournir un traitement instantané et d’intégrer l’IA en temps réel. Sans cela, les performances se heurtent à un mur et l’exécution en pâtit.
Les stratégies de transformation doivent reposer sur des bases techniques solides. Si votre infrastructure ne peut pas gérer la vitesse et la complexité des paiements alimentés par l’IA, les avantages de l’automatisation, de la détection des fraudes et de la prise de décision en temps réel ne seront tout simplement pas mis à l’échelle. Cela bloque la valeur que vous essayez d’extraire de l’innovation.
Le leadership devrait se concentrer sur la réduction de la fragmentation des systèmes, s’engager dans des plateformes cloud-natives et construire des pipelines de données qui peuvent prendre en charge les opérations en temps réel. Si vos systèmes traitent encore des transactions par lots ou s’intègrent par le biais d’intergiciels, vous avez déjà pris du retard.
La modernisation est plus qu’un projet à cocher. Il s’agit d’une étape de préparation à la concurrence dans une économie numérique axée sur la rapidité, la précision et l’adaptabilité.
Les demandes des clients et la compétitivité du marché stimulent les investissements dans les technologies de paiement
La pression pour offrir des expériences de paiement meilleures et plus rapides n’est plus interne, elle vient directement du marché. Environ 87 % des dirigeants déclarent craindre de perdre des clients s’ils ne sont pas en mesure d’offrir des capacités de paiement instantané. Ce type d’urgence est lié à la rétention, à la fidélité et à la croissance.
Les clients d’aujourd’hui s’attendent à ce que les transactions soient immédiates, transparentes et fiables. Que ce soit en B2C ou en B2B, les retards de paiement ou les frictions sont considérés comme des faiblesses du produit. Si vous n’offrez pas une expérience fluide, quelqu’un d’autre le fera, et c’est là que les affaires iront.
Cette évolution des attentes pousse les entreprises à accélérer leurs investissements dans la modernisation des paiements et l’infrastructure en temps réel. Il n’est plus efficace de s’appuyer sur des systèmes obsolètes avec des fenêtres de règlement décalées ou des intégrations sujettes aux interruptions.
Pour les dirigeants, la réactivité à l’évolution des attentes des consommateurs doit rester au centre des priorités d’investissement. Le fossé entre les leaders de l’expérience client et les retardataires se creuse. Répondre à la demande dépend désormais à la fois de l’agilité technologique et de l’urgence stratégique.
Vous n’avez pas besoin de compliquer les choses à l’excès. Les clients veulent de la rapidité. Les entreprises qui l’offrent sont gagnantes.
Les différences régionales mettent en évidence une approche prudente en Europe par rapport à d’autres régions
Tous les marchés n’évoluent pas au même rythme en ce qui concerne l’IA dans les paiements. En Europe, l’évolution est plus conservatrice. Seuls 19 % des dirigeants européens se sentent tout à fait prêts pour l’avenir des paiements. Ce chiffre reflète une préférence régionale pour la prudence, où la gestion des risques est prioritaire par rapport à un déploiement rapide.
Plus de la moitié (57 %) des dirigeants de cette région préfèrent mettre à jour les systèmes existants plutôt que de déployer des solutions entièrement nouvelles. Parallèlement, 12 % expriment leur scepticisme quant au potentiel à long terme de l’IA agentique, qui désigne les systèmes d’IA qui prennent des décisions indépendantes dans le cadre d’un objectif défini. Ce scepticisme est une hésitation fondée sur la perception de la maturité, du risque et de la complexité.
Si cette attitude limite l’exposition à des risques non prouvés, elle ralentit également l’innovation. Les mises à niveau conservatrices peuvent prolonger la durée de vie des technologies existantes, mais elles ne créent pas toujours d’avantages concurrentiels. Pour les décideurs mondiaux, le contraste est important : appliquer la même stratégie de déploiement de l’IA partout ne fonctionnera pas. Les modèles de déploiement qui réussissent en Amérique du Nord ou en Asie peuvent nécessiter un recalibrage lorsqu’ils pénètrent les marchés européens.
Les niveaux de préparation locaux doivent être pris en compte dans la planification. Cela inclut le contexte réglementaire, la culture organisationnelle et les normes d’infrastructure régionales. Les dirigeants qui gèrent des opérations multinationales devront faire preuve de souplesse, normaliser l’ambition tout en personnalisant l’exécution.
La mise en place d’une gouvernance robuste et responsable de l’IA est essentielle pour l’avenir des paiements
Dans tous les domaines, l’IA responsable est le chaînon manquant. Alors que de plus en plus de systèmes d’IA sont déployés dans des opérations critiques telles que les paiements, la demande de gouvernance se renforce. À l’heure actuelle, la plupart des organisations fonctionnent avec des garde-fous limités, 49 % d’entre elles n’ayant même pas mis en place de politiques formelles en matière d’IA. C’est un risque qu’aucun dirigeant ne devrait tolérer plus longtemps.
Les systèmes de paiement gèrent des données sensibles, des transactions en temps réel et des risques réglementaires. Sans une gouvernance claire, toute décision d’IA, bonne ou mauvaise, peut rapidement prendre de l’ampleur. Il ne s’agit pas seulement de conformité ; il s’agit de prévisibilité, de responsabilité et de performance durable.
La gouvernance apporte une structure. Elle définit la manière dont les modèles prennent des décisions, quand une supervision humaine est nécessaire et comment l’éthique, la responsabilité et la dérive des modèles sont abordées. Plus vos systèmes deviennent autonomes, plus la gouvernance devient une nécessité, et non une case à cocher. Sans elle, vous risquez des défaillances en cascade, une perte de réputation et une intervention réglementaire.
Srinivasan Seshadri, de HCLTech, a clairement souligné ce point. Pour que les systèmes d’IA apportent une valeur à long terme, la gouvernance doit progresser en parallèle. L’infrastructure, les politiques et l’alignement stratégique doivent fonctionner ensemble pour garantir que l’IA n’est pas seulement puissante, mais aussi fiable.
Si vous investissez dans l’IA sans investir également dans la gouvernance, vous prenez des risques inutiles. La croissance à long terme dans ce domaine favorisera les entreprises qui évoluent en toute sécurité.
Récapitulation
L’IA dans les paiements n’est plus expérimentale, elle est opérationnelle. Presque toutes les organisations la déploient, mais un déploiement sans discipline n’est pas un progrès. La technologie évolue rapidement, mais la plupart des systèmes, des politiques et des infrastructures n’ont pas encore rattrapé leur retard.
Les dirigeants doivent reconnaître qu’une intégration efficace de l’IA exige plus qu’une solide feuille de route. Elle nécessite une gouvernance actionnable, des systèmes modernes et une vision claire des risques opérationnels. Les paiements autonomes, la détection des fraudes en temps réel et les expériences client instantanées semblent être des idées géniales. Mais sans préparation fondamentale, ils restent des objectifs et non des résultats.
Il ne s’agit pas de ralentir. Il s’agit de passer à l’échelle de manière responsable. Créez les cadres internes dès maintenant pour éviter des corrections de trajectoire coûteuses plus tard. Ne laissez pas une infrastructure faible ou des politiques manquantes limiter ce que l’IA peut apporter à votre entreprise.
Si vous voulez être compétitif dans l’économie des paiements, la préparation n’est pas facultative, c’est la stratégie.
