L’IA agentique s’impose au cœur des opérations bancaires

Les banques accélèrent le déploiement et la mise à l’échelle de l’IA agentique pour une intégration opérationnelle complète.

Les grandes banques n’attendent pas. Elles utilisent déjà l l’IA agentiquedes agents d’IA capables d’agir indépendamment ou aux côtés d’équipes humaines, afin de rationaliser les opérations de base. Il ne s’agit pas de prototypes expérimentaux. Il s’agit de systèmes fonctionnels intégrés à des opérations réelles. Prenez BNY Mellon. Elle va de l’avant avec Eliza, sa plateforme d’IA qui permet aux employés de créer des agents d’IA sur mesure. La banque prévoit 150 solutions alimentées par l’IA dans des domaines opérationnels clés. Il ne s’agit pas d’une évolution progressive. Il s’agit d’une transformation institutionnelle.

Cette forme d’IA ne se contente pas d’automatiser le back-end. Elle fonctionne de plus en plus comme des employés numériques, capables de fonctionner de manière semi-indépendante dans le cadre de paramètres prédéfinis. Ces agents d’IA sont aujourd’hui déployés dans des services à fort enjeu comme la prévention de la fraude, l’audit et la conformité. Ils n’éliminent pas l’intelligence humaine, ils l’améliorent en supprimant les tâches répétitives et en permettant aux employés de se concentrer sur les décisions qui nécessitent une véritable réflexion.

La direction prise n’est pas floue : d’autres banques suivront, car il est difficile d’ignorer les avantages. Lorsqu’elle est correctement mise en œuvre, l’IA agentique n’ajoute pas de complexité, elle la réduit. Elle réduit les inefficacités, supprime les erreurs humaines dans les contrôles mécaniques et accélère les cycles de décision. Le résultat ? Un débit plus rapide et des opérations plus légères.

Les dirigeants devraient évaluer dans quelle mesure leurs propres organisations sont sur le point de devenir agentiques sur le plan opérationnel. Il ne s’agit pas seulement d’efficacité, il s’agit de devenir fondamentalement plus adaptatif. Toute équipe de direction qui s’appuie encore sur des flux de travail linéaires alors que ses pairs automatisent les chaînes de tâches sera rapidement distancée.

Selon un rapport d’Accenture, 57 % des cadres bancaires s’attendent à ce que l’IA agentique soit entièrement intégrée dans les domaines du risque, de la conformité, de l’audit, de la détection des fraudes et du suivi des transactions d’ici trois ans. McKinsey estime qu’atteindre ce niveau d’intégration peut permettre de réaliser jusqu’à 20 % d’économies nettes. Il s’agit là de chiffres concrets, et non de suppositions. Le choix du moment est important. Si vous attendez 2026 pour commencer, vous serez déjà en retard.

Young l’a résumé clairement : les grandes banques déploient activement des agents d’IA non seulement pour aider les employés, mais aussi pour exécuter de manière autonome des flux de travail définis. C’est ce que fait le leadership lorsqu’il s’agit de passer à l’échelle.

L’IA agentique est au cœur de la transformation des fonctions bancaires critiques

L’application de l’IA agentique dans les services financiers ne se limite pas au nettoyage opérationnel. Elle devient rapidement un élément central des flux de travail à forte intensité décisionnelle tels que l’évaluation du crédit, la détection des fraudes, la conformité et l’authentification des clients. Il ne s’agit pas de petits cas de test, mais d’unités opérationnelles fondamentales qui ont un impact direct sur la réglementation et les revenus. Leur automatisation exige de la précision. C’est exactement ce que l’IA agentique est formée à fournir.

Les agents d’IA peuvent traiter d’énormes quantités de données en temps réel, identifier les incohérences, signaler les transactions suspectes et détecter les violations de la conformité. Ils ne se contentent pas de réduire le temps de traitement, ils augmentent la précision. Pour les approbations de prêts, par exemple, les systèmes d’agents peuvent examiner les demandes et évaluer les conditions de crédit sur la base de modèles de risque dynamiques, en s’appuyant sur des ensembles de données plus vastes que ceux qu’un souscripteur traditionnel pourrait examiner dans le même laps de temps. Parallèlement, dans le cadre des processus de connaissance du client, ils vérifient les identités et recherchent les anomalies dans les bases de données et l’historique des transactions avec un temps de latence minimal.

D’ici 2026, plus de la moitié des dirigeants bancaires, 56 % selon Accenture, s’attendent à ce que l’IA agentique soit largement adoptée dans des fonctions telles que la prise de décision en matière de crédit et le KYC. Ces domaines exigent à la fois rapidité et précision. Compte tenu des attentes réglementaires croissantes et de l’augmentation des volumes de transactions, il n’est plus possible de répondre à ces deux exigences. L’IA agentique répond à cette demande, de manière cohérente et à grande échelle.

Les dirigeants n’ont pas besoin de tout construire en interne pour obtenir des résultats. Ce dont ils ont besoin, c’est d’une stratégie qui fasse passer l’IA de l’augmentation à l’autonomie dans des flux de travail de grande valeur et étroitement réglementés. Cela nécessite une gouvernance claire, une définition précise de la manière dont les décisions sont prises et annulées, ainsi qu’une solide infrastructure de données. Lorsque les agents d’IA sont correctement intégrés, ils deviennent des extensions cohérentes et évolutives du jugement institutionnel. Cela change ce qu’une banque peut exécuter, et à quelle vitesse.

Ignorer cette évolution ne permet pas de maintenir le processus manuel, mais signifie simplement que les concurrents prendront de meilleures décisions plus rapidement et à moindre coût. Dans les environnements réglementés, c’est tout ce qu’il faut pour dominer.

La mise en œuvre d’une gouvernance, d’une surveillance et de cadres de sécurité solides est essentielle pour développer efficacement l’IA agentique

Le déploiement d’agents d’IA à grande échelle n’est pas seulement une question d’automatisation, c’est aussi une question de contrôle. Sans une gouvernance appropriée, l’IA agentique passe rapidement du statut d’opportunité à celui de responsabilité. Les banques commencent à réaliser que l’autonomie a besoin d’une structure. Vous ne pouvez pas déployer des systèmes qui agissent de manière indépendante sans savoir comment, quand et pourquoi ils prennent des décisions. C’est là qu’interviennent le suivi en temps réel, une surveillance rigoureuse et la validation de l’identité.

C’est précisément pour cette raison que la plupart des DSI préfèrent désormais un modèle de gouvernance centralisé. Il donne aux responsables opérationnels une visibilité totale sur les performances des agents d’IA, les données qu’ils consomment et les résultats qu’ils génèrent. Il ne s’agit pas d’outils à boîte noire. Ils doivent être vérifiables, traçables et réversibles, en particulier dans des contextes sensibles tels que la surveillance de la fraude ou l’audit de conformité. Accenture insiste sur ce point et recommande aux banques de mettre en œuvre un cadre d’identité des agents qui définit clairement les systèmes d’authentification, d’autorisation et de permission pour toutes les opérations d’IA.

La validation multi-agents est une autre couche importante. Dans les flux de travail critiques, le système ne doit pas s’appuyer sur une seule chaîne de décision de l’IA. Les tâches sensibles doivent donner lieu à un consensus entre les agents ou déclencher des protocoles d’intervention humaine. C’est ainsi que la confiance évolue avec l’autonomie.

Le World Cloud Report for Financial Services 2026 de l’institut de recherche Capgemini révèle qu’environ la moitié des banques et des assureurs créent déjà des rôles de supervision axés spécifiquement sur la gestion des agents d’IA. Ces rôles ne sont pas facultatifs, il s’agit d’une infrastructure. Car plus ces systèmes deviennent performants, plus il est nécessaire de mettre en place des mécanismes qui garantissent que les actions sont à la fois correctes et conformes.

Pour les dirigeants, la question n’est pas de savoir si les agents d’IA doivent être gouvernés, mais à quelle vitesse votre institution peut mettre en œuvre cette gouvernance sans ralentir l’échelle. Le goulot d’étranglement n’est plus la technologie. C’est la clarté du contrôle.

L’intégration de l’IA remodèle les structures de la main-d’œuvre, crée de nouveaux rôles et exige un soutien accru des travailleurs.

L’IA agentique ne modifie pas seulement les systèmes, mais aussi la structure du travail. Alors que de plus en plus de banques mettent en œuvre des agents autonomes, les rôles humains évoluent. Les employés ne sont plus responsables de l’exécution répétitive. De plus en plus, ils supervisent les équipes d’IA, valident les résultats et gèrent les exceptions. Cette évolution est stratégique. Il situe la supervision humaine exactement là où elle apporte le plus de valeur ajoutée : le jugement, le contexte et la prise de décision dans un contexte complexe.

La transition n’est pas théorique, elle a lieu dès maintenant. Selon le World Cloud Report for Financial Services 2026 de l’institut de recherche Capgemini, près de 50 % des banques et des assureurs créent activement de nouveaux rôles de supervision pour gérer les agents d’IA. Il ne s’agit pas de fonctions de support informatique. Il s’agit de nouveaux postes opérationnels qui se situent entre la technologie et l’entreprise, conçus pour s’assurer que les systèmes agentiques fonctionnent de manière fiable et restent alignés sur les objectifs stratégiques.

Mais cette transformation exige également un soutien. Les équipes ont besoin d’être formées, non seulement à l’utilisation des outils d’IA, mais aussi à la manière de passer des appels sur la base d’informations générées par des machines. Les responsables doivent apprendre à définir les paramètres, à intervenir en cas de besoin et à adapter les systèmes en fonction du retour d’information des flux de travail. Sans ce soutien, le potentiel de l’IA agentique est sous-utilisé, ou pire, mal utilisé.

Pour les dirigeants, l’opportunité est claire. Vous renforcez votre compétitivité non seulement en déployant davantage d’IA, mais aussi en l’associant à des personnes qui savent comment la diriger. Cela implique de nouveaux organigrammes, de nouveaux programmes de formation et une volonté de repenser les rôles dans les environnements natifs de l’IA. Les gains de productivité proviennent du fait que les humains et les agents fonctionnent en tandem, et non de manière isolée.

Les organisations qui gagneront avec l’IA seront celles qui traiteront l’intégration comme un changement structurel, et non comme une mise à niveau technologique. Cela commence au sommet de la hiérarchie et nécessite un leadership qui considère l’IA non seulement comme un outil, mais aussi comme une couche de gestion. Et cela va vite.

Faits marquants

• Les banques développent rapidement l’IA agentique : Les agents d’IA sont déjà actifs dans les plus grandes banques, avec des institutions comme BNY Mellon qui investissent dans des plateformes comme Eliza pour construire 150 solutions basées sur l’IA. Les dirigeants devraient donner la priorité au développement de l’IA agentique dès aujourd’hui pour rester compétitifs sur le plan opérationnel d’ici 2026.
• Les fonctions à forte valeur ajoutée sont les cibles immédiates : Le risque, la conformité, la détection de la fraude, l’évaluation du crédit et le KYC sont des priorités absolues pour l’intégration des agents d’IA. Les dirigeants devraient cibler en premier lieu ces domaines réglementés et gourmands en données pour obtenir un impact et un retour sur investissement mesurables.
• La gouvernance doit s’adapter à l’autonomie : À mesure que les agents d’IA acquièrent un plus grand pouvoir de décision, il est essentiel de mettre en place des modèles de gouvernance et de surveillance centralisés avec un suivi en temps réel et des contrôles d’accès définis. Les DSI doivent agir dès maintenant pour mettre en place des cadres de sécurité qui permettent une automatisation sûre et évolutive.
• Les rôles de la main-d’œuvre sont en train de changer radicalement : L’IA agentique transformera les rôles humains, qui passeront de l’exécution des tâches à la supervision des agents. Les dirigeants devraient restructurer les équipes et investir dans la formation continue pour préparer le personnel aux nouvelles responsabilités de gestion et de direction des flux de travail de l’IA.