L'IA achèvera ce que les néobanques ont commencé — et les banques traditionnelles ne le verront pas venir.

Le schéma que suivent tous les secteurs perturbés

Les industries établies réagissent de manière systématique aux avancées technologiques. D'abord, elles observent à distance, en toute sécurité. Puis elles hésitent, invoquant la complexité ou la réglementation. Finalement, elles adoptent la technologie, mais il est alors trop tard : les clients les plus précieux sont déjà partis.

Le secteur bancaire vit actuellement une période similaire, et l'IA est ce qui la rendra irréversible.

Comment les néobanques ont changé la donne

Pendant des années, le désengagement progressif des entreprises clientes férues de technologie des banques traditionnelles a été facile à minimiser. Les néobanques ont grignoté leur part de marché grâce à une meilleure expérience utilisateur, une intégration plus rapide et des interfaces plus épurées. Mais les grandes banques ont toujours pu s'appuyer sur leur stabilité, leurs relations à long terme et l'inertie des processus d'achat des entreprises pour conserver leur position dominante.

Cet argument ne tient plus.

Les entreprises qui partent en premier le font discrètement. Il n'y a pas de communiqué de presse, pas de séparation publique. L'adoption des comptes professionnels est devenue une tendance structurelle des néobanques.Ce segment devrait représenter environ 67 % du chiffre d'affaires des néobanques en 2025. Cette croissance est due précisément aux entreprises qui ne peuvent plus supporter les lourdeurs opérationnelles des relations bancaires traditionnelles. Le constat est clair : la rapidité est désormais indispensable pour les opérations bancaires.

Il est impossible de gérer une entreprise moderne pilotée par l'IA et de tolérer une relation bancaire où un virement exige qu'un responsable imprime un formulaire, recueille dix signatures et le saisisse manuellement dans un système. Imaginez le coût d'un simple virement retardé pour une entreprise gérant la paie en trois devises ou traitant les paiements fournisseurs liés à des contrats urgents. Ce décalage va bien au-delà du simple désagrément. Il s'aggrave progressivement à chaque transaction jusqu'à ce qu'un responsable budgétaire prenne des mesures drastiques.

Pourquoi l'IA modifie-t-elle les banques de questions posées ?

Une fois votre entreprise repensée autour de l'IA, votre regard sur chaque fournisseur change. Vous vous demandez : pourquoi est-ce encore manuel ? Pourquoi cela prend-il des jours ? Votre banque ne fait pas exception. Pour la plupart des banques traditionnelles, il n'y a pas de réponse satisfaisante.

Le cas d'usage est concret. Une entreprise qui gère ses comptes fournisseurs via un agent IA a besoin d'une infrastructure capable de lire une facture entrante, de déterminer la devise appropriée, de déclencher les approbations des parties prenantes grâce à un flux de travail intégré et de débloquer le paiement sans intervention humaine à chaque étape. Il ne s'agit pas d'une hypothèse. Les équipes financières conçoivent déjà précisément ce type de flux de travail, et chaque étape manuelle réintroduite par leur banque en fin de chaîne représente un risque de défaillance qu'elles souhaitent éliminer.

Une analyse d'Accenture pour 2024 On prévoit que l'automatisation par l'IA pourrait réduire les coûts des opérations financières jusqu'à 25 % dans les domaines de la trésorerie et des paiements. D'ici fin 2025, Revue annuelle des services bancaires mondiaux de McKinsey Il a avancé l'hypothèse d'une réduction des coûts opérationnels nets de 20 % ou plus grâce à la seule IA agentielle, tout en avertissant que ces gains seraient en grande partie perdus face à la concurrence plutôt que conservés. Une analyse distincte de PwC L'étude a révélé que les banques qui adoptent pleinement l'IA pourraient constater une amélioration de leur ratio d'efficacité allant jusqu'à 15 points de pourcentage, une institution faisant état d'une réduction de 40 % des coûts de vérification des clients commerciaux.

Pour les entreprises qui atteignent déjà ce niveau d'efficacité en interne, un partenaire bancaire qui réintroduit des étapes manuelles à la dernière étape représente tout simplement un handicap à ce stade.

Le problème d'incompatibilité architecturale

Plutôt que de simplement choisir une banque, les startups et les entreprises technologiques mettent en place un écosystème opérationnel. Chaque outil de cet écosystème est censé s'intégrer, s'adapter aux nouvelles technologies dès leur apparition et améliorer son efficacité opérationnelle au fil du temps. Une banque incapable de fournir un solde en temps réel (et, chose remarquable, nombre des plus grandes institutions mondiales en sont encore incapables) est, par essence, incompatible avec les infrastructures commerciales modernes.

Pourquoi en est-il encore ainsi ? Selon un rapport de 2024 de 10x Banking, 55 % des banques considèrent les limitations de leurs systèmes existants comme le principal obstacle à la réalisation de leurs objectifs commerciaux.Plus de la moitié des entreprises interrogées citent les silos de données et les goulots d'étranglement de la production comme raisons de leur incapacité à évoluer. Le COBOL, langage de programmation développé en 1959, alimente encore plus de 40 % des systèmes bancaires centraux dans le monde. 45 des 50 plus grandes banques mondiales continuent d'utiliser des ordinateurs centraux comme infrastructure critique.La plupart des développeurs d'origine ont pris leur retraite, et les institutions qui utilisent ce code manquent souvent de l'expertise interne nécessaire pour comprendre pleinement son fonctionnement.

Ce n'est pas que les banques traditionnelles refusent de se moderniser, mais le simple correctif progressif d'un système central vieux de 60 ans ne peut pas créer l'infrastructure orientée API et événementielle dont les entreprises utilisant l'IA ont besoin comme couche bancaire. On ne peut pas simplement adapter un système de règlement par lots pour qu'il fonctionne comme une infrastructure en temps réel, car ces contraintes architecturales sont fondamentales.

Les banques traditionnelles ont appris à proposer les paiements par carte. Puis les applications mobiles. Enfin, une forme d'accès par API. À chaque fois, elles ont considéré cette nouvelle fonctionnalité comme une finalité plutôt que comme une direction : elles l'ont mise en œuvre, ont crié victoire, puis se sont retrouvées à la traîne.

Les institutions qui réagissent en greffant un chatbot d'IA sur un système central existant se retrouveront dans la même situation qu'au moment de l'apparition des néobanques, c'est-à-dire qu'elles verront leurs clients partir sans comprendre pourquoi.

Qui partira ensuite ? Et quand ?

Les entreprises pionnières (startups spécialisées en IA, fintechs proches des cryptomonnaies, opérateurs technologiques) ont pour la plupart déjà pris leurs décisions. La deuxième vague sera composée des PME et des grandes entreprises qui ont déjà constaté l'impact de l'IA sur leurs secteurs d'activité, que ce soit par le biais de l'automatisation interne ayant modifié leurs structures de coûts, ou par la pression concurrentielle ayant bouleversé leurs marchés.

Ce changement de comportement en matière de fidélité est déjà mesurable. L’étude annuelle mondiale sur le secteur bancaire 2025 de McKinsey a noté qu’aux États-Unis, seulement 4 % des nouvelles ouvertures de comptes courants proviennent désormais de clients bancaires existants, contre 25 % en 2018.Il ne s'agit pas d'un simple incident de parcours, mais d'un délitement structurel de l'inertie sur laquelle les banques traditionnelles se sont longtemps appuyées pour conserver leur clientèle.

Le même rapport prévoit que les banques qui ne s'adaptent pas pourraient voir leurs bénéfices mondiaux diminuer de 170 milliards de dollars, soit environ 9 %, au cours de la prochaine décennie. Plus frappant encore, la menace identifiée par McKinsey ne provient pas uniquement des néobanques ou des fintechs. Elle émane des clients eux-mêmes, qui utilisent des agents d'IA pour optimiser leurs finances : transférer leurs dépôts vers des placements plus rémunérateurs, gérer leur utilisation du crédit, acheminer leurs paiements via une infrastructure plus performante. Un client qui développe en interne une fonction de trésorerie basée sur l'IA n'a pas besoin que sa banque s'en charge. En réalité, il a besoin que sa banque le laisse faire.

La ligne de séparation

La prochaine fracture dans le secteur bancaire opposera les banques qui ont été bâties pour cette période à celles qui tentent de s'y adapter. Non pas les grandes et les petites institutions, ni les acteurs historiques aux challengers.

« Conçu pour cela » signifie que la couche API est le produit à part entière et non un module complémentaire. L'infrastructure en temps réel est la norme actuelle. Les processus de conformité, l'exécution des opérations de change et la logique d'approbation sont désormais programmables par les systèmes du client, au lieu de transiter par la boîte de réception d'un gestionnaire de compte.

Selon le rapport 2025 de The Financial Brand sur les tendances du secteur bancaire de détailSeulement 25 % des banques ont fait de la modernisation de leur infrastructure de back-office une priorité, alors même que plus de la moitié considèrent l'expérience numérique comme un enjeu stratégique. C'est précisément cet écart entre les intentions affichées et les investissements architecturaux réels qui sera à l'origine de la prochaine vague de départs de clients.

Les néobanques ont prouvé qu'une meilleure expérience était possible. L'IA démontrera que le modèle bancaire traditionnel, centré sur l'intervention humaine, n'est plus viable pour les entreprises les plus dynamiques. Pour les banques qui auront trop attendu, la situation se dégradera brutalement, comme toujours : lentement, puis soudainement.

La question qui m'intéresse le plus maintenant est de savoir s'il existe une institution traditionnelle dotée de la volonté organisationnelle d'agir avant que cela ne se produise, ou si l'écart entre les plans stratégiques et l'infrastructure réelle est trop important pour être comblé à temps ?