Les banques sont confrontées à une pression accrue pour fournir des services modernes et basés sur l’IA.
Les banques vivent une période charnière. Les clients attendent désormais des expériences plus rapides, plus intelligentes et plus pertinentes, en particulier dans le domaine de la banque d’entreprise et d’investissement. Plus de la moitié d’entre eux veulent des services en temps réel, près de la moitié recherchent la personnalisation et 40 % sont avides de produits innovants. Pourtant, moins de 20 % d’entre eux estiment que ces attentes sont satisfaites. Il y a donc un décalage évident entre ce que les clients veulent et ce que la plupart des banques traditionnelles leur proposent.
Cet écart est d’autant plus important que la croissance s’essouffle. Les dernières données de Capgemini prévoient un ralentissement de la croissance annuelle des revenus dans les banques de financement et d’investissement, qui passeront de 6,5 % en 2022-2024 à 5,4 % au cours des cinq prochaines années. Pour les institutions habituées à une progression constante, ce ralentissement exige une nouvelle approche. La technologie seule ne suffira pas à résoudre le problème. Il faut un état d’esprit prêt à utiliser la technologie pour la rapidité, l’agilité et la personnalisation à grande échelle.
Les dirigeants devraient y voir un appel à l’action, et non un avertissement. Répondre aux attentes croissantes n’est pas une question d’améliorations progressives. Il s’agit de réorganiser la façon dont les banques interagissent avec les clients. Cela nécessite de passer de modèles de service réactifs à une intelligence proactive, en utilisant les données et l’IA pour anticiper les besoins des clients au lieu de se contenter d’y répondre. Les dirigeants qui comprennent cela établiront la prochaine norme de performance financière dans un marché concurrentiel et en évolution rapide.
L’héritage technologique et les exigences strictes en matière de conformité pèsent lourdement sur le système de gestion de l’information.
Les banques s’appuient sur des piles technologiques complexes construites au fil des décennies. Ces systèmes existants consomment la majeure partie du budget informatique simplement pour rester opérationnels. Parallèlement, les coûts de mise en conformité et les attentes en matière de cybersécurité ne cessent de croître, ce qui réduit encore les ressources consacrées à l’innovation. En revanche, les fintechs et les nouveaux acteurs non bancaires, qui s’appuient sur des infrastructures légères et modernes, se développent rapidement et établissent de nouvelles références en matière d’expérience client.
Kartik Ramakrishnan, directeur général de la division Financial Services Strategic Business Unit de Capgemini, a clairement résumé la situation : une technologie vieillissante, des mandats de cybersécurité plus stricts et des exigences croissantes en matière de données et de conformité réduisent les marges et bloquent les nouveaux investissements. Lorsque la technologie travaille contre vous plutôt que pour vous, la transformation ne peut pas se faire au même rythme. Le coût de la maintenance des anciens systèmes devient le coût des opportunités perdues.
Pour les décideurs, le compromis entre stabilité et innovation n’est plus facultatif, il est stratégique. Continuer à injecter des fonds dans des systèmes obsolètes ne fait que retarder les progrès et nuit à la compétitivité. Les efforts de modernisation, bien que coûteux au départ, libèrent des capacités de croissance et de flexibilité à long terme. Les dirigeants doivent planifier avec un sentiment d’urgence et de précision : investir dans des infrastructures numériques modulaires et évolutives aujourd’hui pour éviter d’être distancé plus tard. Les institutions qui franchissent le pas aujourd’hui définiront la norme future de résilience opérationnelle et de leadership technologique dans le secteur bancaire.
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Il est essentiel de moderniser les bases technologiques et de repenser les modèles d’exploitation.
Pour véritablement développer l’IA, les banques doivent aller au-delà des mises à niveau superficielles. Elles doivent reconstruire l’ossature de leurs opérations, de leur architecture technologique, de leur infrastructure de données et de leurs modèles de prise de décision. L’intégration de grands modèles de langage et d’autres systèmes d’IA permettra aux plateformes bancaires d’interpréter les données en temps réel, d’améliorer les interactions avec les clients et les décisions fondées sur le risque. Ces systèmes s’appuient sur des données propres et structurées et sur des opérations adaptables, deux domaines dans lesquels les anciens systèmes bancaires ne sont pas à la hauteur.
La transformation n’est pas seulement technique, elle est aussi organisationnelle. Les dirigeants doivent créer des modèles opérationnels flexibles qui favorisent l’itération rapide et l’expérimentation stratégique. Cela signifie qu’il faut relier les initiatives d’IA directement aux résultats de l’entreprise, et non les gérer comme des projets isolés. Le succès dépend de la mise en place d’une structure claire sur la manière dont les données circulent entre les départements et de l’assurance que les équipes technologiques travaillent en étroite collaboration avec les unités opérationnelles pour concevoir des systèmes qui ont un impact direct sur les performances et l’engagement des clients.
Les dirigeants doivent aborder cette question comme un effort de modernisation à long terme. La mise à l’échelle durable de l’IA nécessite une base solide de gouvernance des données, une infrastructure prête pour l’automatisation et une collaboration interfonctionnelle. Ceux qui établissent ces principes fondamentaux dès le départ seront équipés pour accélérer l’exécution, obtenir des informations plus précises et une plus grande adaptabilité dans un environnement où la vitesse et l’intelligence définissent le succès.
Il est essentiel de développer une main-d’œuvre interne capable d’utiliser l’IA
Les banques investissent massivement dans les talents de l’IA, mais la plupart d’entre elles recrutent en externe au lieu de renforcer les capacités en interne. Selon les conclusions de Capgemini, 40 % des banques donnent la priorité à l’embauche de spécialistes externes de l’IA, tandis que seulement 23 % se concentrent sur la requalification interne. Ce déséquilibre suggère que de nombreuses organisations passent à côté d’une opportunité à long terme, la création d’une main-d’œuvre compétente en matière d’IA qui comprend à la fois la technologie de pointe et les besoins opérationnels de l’institution.
La requalification des équipes existantes renforce la force institutionnelle. Les employés qui combinent la connaissance des systèmes existants et des opérations de première ligne avec une nouvelle expertise technique peuvent accélérer la transformation numérique de l’intérieur. En donnant à ces personnes les moyens d’agir, les dirigeants peuvent créer une intégration plus harmonieuse entre les processus pilotés par l’homme et ceux pilotés par la machine, tout en maintenant l’alignement sur la stratégie commerciale et les engagements réglementaires de la banque.
Les dirigeants devraient considérer la requalification interne comme un investissement décisif dans la préparation de l’avenir. Les talents externes apportent une perspective nouvelle, mais le développement interne garantit la durabilité. Une stratégie équilibrée qui tire parti à la fois de l’innovation externe et de la croissance interne crée une culture de l’apprentissage continu et de l’adoption du changement. Dans cet environnement, les équipes évoluent avec la technologie au lieu de la suivre. Pour les dirigeants, c’est la voie à suivre pour disposer d’une main-d’œuvre capable de tenir les promesses de l’IA, et pas seulement de la déployer.
Une gouvernance solide de l’IA et des partenariats stratégiques avec l’écosystème sont essentiels.
Alors que les banques accélèrent l’adoption de l’IA, la gouvernance devient non négociable. Selon le rapport de Capgemini, près de deux tiers des dirigeants bancaires citent les coûts élevés de la conformité réglementaire comme un défi important. Dans cet environnement, mettre en œuvre l’IA de manière responsable signifie intégrer des cadres de gouvernance dès le début, couvrant la transparence, la gestion des risques, la confidentialité des données et la responsabilité. Sans cette structure, l’innovation ne peut pas s’étendre de manière sûre et durable.
Une gouvernance solide de l’IA ne consiste pas à ralentir le progrès, mais à créer une base contrôlée pour une automatisation et une prise de décision intelligentes. Les banques qui définissent une surveillance claire de l’utilisation des données, de l’équité algorithmique et de l’alignement réglementaire avanceront plus rapidement avec moins d’incertitude. La gouvernance garantit que les stratégies d’IA peuvent résister à l’examen minutieux des régulateurs et des clients, renforçant ainsi la confiance à long terme dans les opérations numériques.
Au-delà des contrôles internes, le succès dépendra de la construction d’un réseau de partenaires de confiance. La collaboration avec des fournisseurs de cloud réglementés, des FinTechs et des spécialistes des données élargit la capacité d’innovation tout en maintenant la discipline de conformité. Chedru-Refeuil, cité dans le rapport de Capgemini, a déclaré que « pour réussir, les BFI doivent adopter une approche disciplinée : créer des plateformes de niveau entreprise et cultiver un écosystème de partenaires de confiance. » Cette vision exige que les banques intègrent une expertise externe sans compromettre la sécurité ou le contrôle.
Pour les dirigeants, l’objectif est clair : il s’agit de combiner une gouvernance disciplinée avec des partenariats stratégiques afin d’évoluer de manière responsable. C’est l’occasion de définir les normes du secteur plutôt que de les suivre. Ceux qui s’engagent dans cette voie construiront des systèmes d’IA adaptatifs et conformes qui permettront à leurs institutions de jouer un rôle de premier plan dans une nouvelle ère de la finance fondée sur les données.
Principaux enseignements pour les dirigeants
- Les attentes des clients exigent une innovation plus rapide basée sur l’IA : Les dirigeants devraient donner la priorité aux offres en temps réel, personnalisées et innovantes alimentées par l’IA pour combler les écarts croissants entre les attentes et contrer le ralentissement de la croissance du chiffre d’affaires qui devrait passer de 6,5 % à 5,4 % dans les années à venir.
- Les systèmes existants consomment les budgets et étouffent la croissance : Les dirigeants doivent réorienter les investissements de la maintenance d’une infrastructure obsolète vers des plateformes numériques modernes, afin de libérer des capitaux pour l’innovation et d’accroître l’agilité concurrentielle face à des fintechs qui évoluent plus rapidement.
- La modernisation est essentielle pour une adoption évolutive de l’IA : Les décideurs devraient reconstruire les fondations technologiques et rationaliser les modèles opérationnels pour permettre le traitement des données en temps réel et la prise de décision basée sur l’IA qui améliore directement les résultats pour les clients et les entreprises.
- Le succès de l’IA dépend d’une main-d’œuvre qualifiée en interne : Les dirigeants doivent équilibrer le recrutement externe et le recyclage interne, en constituant des équipes qui comprennent à la fois la technologie et les opérations institutionnelles afin de soutenir l’innovation à long terme et l’alignement culturel.
- Une gouvernance solide et des partenariats de confiance favorisent une croissance responsable de l’IA : Les dirigeants doivent mettre en place des cadres de gouvernance solides dès le début et former des écosystèmes de partenaires stratégiques pour développer l’IA en toute sécurité, gérer efficacement les exigences réglementaires et maintenir la confiance dans la transformation numérique.
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