IA agentique dans la finance : comment les leaders des données évoluent en toute sécurité

Partout en Europe, les leaders des données dans les services financiers se trouvent sur la corde raide : désireux de mettre en œuvre et de déployer des outils d'IA à grande échelle, ils sont néanmoins contraints par la conformité, la gestion des risques et la difficulté de démontrer une valeur tangible. Selon notre Enquête CDO Insights 2025Plus de 97 % des leaders mondiaux du secteur des données affirment avoir du mal à démontrer clairement la valeur commerciale de l'IA générative. Et, si 87 % d'entre eux prévoient d'accélérer leurs investissements dans l'IA, 67 % admettent avoir déployé à grande échelle moins de la moitié de leurs projets pilotes d'IA.

L'un des principaux obstacles est l'adhésion des dirigeants. Plus d'un tiers (35 %) affirment que l'obtention du soutien et la démonstration de la valeur ajoutée constituent un obstacle majeur au déploiement de l'IA. Cela signifie que beaucoup restent dans l'expectative, hésitant à s'engager dans des déploiements plus larges sans preuves tangibles.

Cette hésitation contraste fortement avec le potentiel de la technologie. McKinsey estime que l'IA et l'analyse pourraient générer jusqu'à 1 XNUMX milliards de dollars de valeur annuelle supplémentaire pour le secteur bancaire mondial, tandis que l'IA générative à elle seule pourrait y contribuer jusqu'à 340 milliards de dollars au bénéfice d'exploitation. C'est une opportunité trop importante pour être ignorée, mais qui doit être abordée de manière à garantir la conformité, à instaurer la confiance et à générer des rendements avérés.

La voie à suivre

Malgré des obstacles importants, des organisations en Europe et dans le reste du monde progressent dans le déploiement de l'IA et explorent les moyens de tirer profit des agents IA. Celles qui font bouger les choses ne se lancent pas tête baissée dans des déploiements complexes et de longue haleine. Elles adoptent plutôt une approche mesurée : commencer modestement, instaurer la confiance, prouver la valeur et ne déployer l'IA qu'une fois l'efficacité de la technologie prouvée.

Les déploiements d'IA les plus réussis ne se font pas du jour au lendemain. Ils commencent par de petites actions à fort impact qui renforcent la confiance et produisent des résultats. Voici trois étapes pour commencer.

1. Utiliser l'IA pour nettoyer les données avant la mise à l'échelle

Même avec une validation de conformité, la solidité des systèmes d'IA dépend des données sur lesquelles ils reposent. Une mauvaise qualité des données compromet la précision, l'efficacité et la confiance. En effet, 43 % des responsables des données affirment que les problèmes de données constituent leur principal obstacle au déploiement de l'IA générative.

Il est encourageant de constater que l'IA elle-même peut contribuer à résoudre ces problèmes de données. Dans le secteur des services financiers, par exemple, certaines entreprises utilisent des outils d'IA pour nettoyer les données de leurs comptes clients, supprimer les doublons, corriger les écritures obsolètes et corriger les incohérences. Une fois les données alignées et fiables, les entreprises peuvent automatiser les suivis, améliorer leur trésorerie et opérer avec une plus grande confiance dans les informations issues de l'IA. Il s'agit également d'une priorité d'investissement majeure. 86 % des responsables des données prévoient d'augmenter leurs dépenses de gestion, et près de la moitié d'entre eux citent l'adaptation des données à l'IA comme principale motivation.

2. Commencez par des agents exécuteurs ciblés

Le déploiement d'agents « exécuteurs » à vocation spécifique est l'un des moyens les plus rapides de générer des gains mesurables. Ces agents sont conçus pour gérer des tâches très spécifiques et bien définies, telles que la compilation de comptes rendus de réunions, le traitement de transactions standard ou la catégorisation des demandes clients entrantes.

Grâce à la simplicité de surveillance des agents d'exécution, ils produisent des résultats clairement traçables et plus faciles à valider. Cela réduit non seulement le risque opérationnel, mais fournit également des preuves précoces aux parties prenantes, contribuant ainsi à garantir l'adhésion à une adoption plus large.

Une fois le succès démontré avec des agents à tâche unique, les organisations peuvent introduire des structures d'agents plus complexes, telles que des planificateurs et des orchestrateurs, pour gérer des flux de travail en plusieurs étapes.

3. Rationalisez les rapports de conformité grâce à l'automatisation

La conformité est un domaine très gourmand en ressources dans les services financiers. Le reporting réglementaire nécessite souvent la collecte et le rapprochement de données provenant de sources multiples, un processus qui peut occuper des centaines d'heures et s'appuyer sur un petit groupe de spécialistes qualifiés. L'IA excelle dans ce domaine, offrant un excellent point de départ pour tester et déployer cette technologie.

Une fois les données sous-jacentes nettoyées et structurées, l'IA peut prendre en charge une partie du travail. Par exemple, la génération de rapports conformes à la norme BCBS 239 peut être partiellement automatisée grâce au mappage des métadonnées associé à des modèles d'IA agentiques. Ces systèmes peuvent produire des premières versions précises, qui sont ensuite revues par les responsables de la conformité, réduisant ainsi les délais d'exécution tout en maintenant le contrôle qualité.

Le potentiel ici est important. McKinsey met en avant une banque mondiale qui a réalisé des gains de productivité de 200 % à 2,000 XNUMX % dans ses processus de connaissance client (KYC) grâce à l'adoption d'une approche « usine d'agents IA ». Elle a conservé la supervision humaine, mais a automatisé les étapes les plus chronophages.

Leçons tirées du parcours des données d'une banque multinationale

Une banque multinationale néerlandaise a reconnu le l'importance de construire les bases des données pour le succès de l'IAL'entreprise a pris conscience de l'importance de la gestion des données et en a fait une priorité. Elle a investi dans des processus organisationnels adaptés pour permettre une mise en œuvre à grande échelle, en faisant des choix réfléchis pour responsabiliser les équipes. Elle a également donné à ces dernières une orientation claire et une solide collaboration interfonctionnelle pour réussir. Cette combinaison de données fiables, d'équipes responsabilisées et d'une orientation stratégique claire permet à l'IA de générer de la valeur métier, et pas seulement des résultats technologiques.

Créer une dynamique sans perdre le contrôle

Avec le 76 % des entreprises de services financiers Si les entreprises prévoient de déployer des solutions d'IA agentique au cours des 12 prochains mois, la dynamique s'accélère. Cependant, force est de constater que les organisations les plus performantes ne se précipitent pas dans une transformation à grande échelle. Elles déploient l'IA de manière stratégique, en se concentrant sur des cas d'utilisation restreints et bien circonscrits, qui apportent une valeur mesurable et améliorent l'efficacité opérationnelle. Elles intègrent également la gouvernance à chaque étape, garantissant ainsi une implication précoce et régulière des équipes de conformité.

En adoptant cette approche progressive, les entreprises peuvent accélérer l'adoption de l'IA sans compromettre la confiance ni l'harmonisation réglementaire, transformant ainsi le fait de commencer modestement, perçu comme une contrainte, en une stratégie de croissance délibérée et éprouvée. Dans l'adoption de l'IA, la rapidité est essentielle, mais la sécurité et l'évolutivité sont plus importantes encore. Les institutions financières qui démarrent modestement, démontrent leur valeur et évoluent en toute confiance seront les mieux placées pour libérer le potentiel de l'IA, qui se chiffre en milliards de dollars.