L’intelligence artificielle transforme en profondeur le secteur bancaire et financier, et les banques enregistrent déjà des gains d’efficacité significatifs grâce à l’IA générative. Une enquête menée par Bain en 2024 révèle que les entreprises de services financiers constatent en moyenne une amélioration de la productivité d’environ 20 %, avec des avancées majeures dans des domaines tels que le développement de code, le service client, les systèmes informatiques, et bien d’autres encore. L’IA permet d’optimiser l’ensemble des opérations bancaires, en rationalisant les processus et en réduisant les erreurs humaines. D’autres grands cabinets de conseil confirment ces résultats, soulignant que les capacités d’analyse renforcées par l’IA permettent de réaliser d’importantes économies, notamment grâce à une meilleure détection des fraudes et à une évaluation plus précise de la solvabilité dans le cadre de la gestion des risques.
L’usage de l’IA dans le secteur bancaire comporte également certains risques, en particulier en raison du rôle crucial de la sécurité dans les services financiers. Néanmoins, une étude menée par IBM en 2025 indique que 55 % des PDG du secteur financier et des marchés d’affaires estiment que les gains de productivité liés à l’automatisation sont si importants qu’il est nécessaire d’accepter des risques significatifs pour rester compétitif.
La gestion des risques pilotée par l’IA dans le secteur bancaire
Les banques intègrent l’intelligence artificielle dans de nombreuses fonctions liées à la gestion des risques. Voici quelques exemples :
Détection de la fraude et prévention des cyberattaques
Le machine learning excelle dans l’identification de schémas de fraude ou de cyberattaques qui échappent aux contrôles manuels. Dans une enquête récente, 61 % des responsables des risques bancaires ont désigné la détection des fraudes par l’IA comme le cas d’usage le plus stratégique pour l’intégration de l’intelligence artificielle, tandis que 52 % ont également souligné son potentiel en matière de cybersécurité. Les systèmes d’IA peuvent analyser des millions de transactions en temps réel, en repérant plus efficacement que les systèmes à base de règles les anomalies ou les schémas de fraude connus. Bien que cette technologie soit encore à un stade initial, des cas d’usage concrets et des résultats tangibles émergent. Par exemple, JPMorgan Chase a considérablement réduit le taux de fraude et diminué les faux positifs, enregistrant une baisse de 20 % des rejets lors de la validation des paiements grâce au déploiement de l’IA.
Amélioration de l’évaluation du risque de crédit
Les analyses avancées permettent d’optimiser les décisions en matière de prêt. En exploitant de vastes ensembles de données (profils d’emprunteurs, historique de remboursement, comportements financiers) les modèles d’IA prédisent le risque de défaut avec plus de précision que les grilles de scoring traditionnelles. McKinsey cite notamment le cas d’une banque ayant appliqué l’IA à sa chaîne de prêts aux petites entreprises : grâce au scoring crédit fondé sur l’IA, l’établissement a pu détecter plus tôt les prêts à risque, ajuster sa stratégie de manière proactive et ainsi réduire ses pertes et ses exigences en capital.
Renforcement des tests de résistance et de la planification des scénarios
La simulation de conditions de marché extrêmes constitue un autre domaine clé d’application de l’IA. Selon une étude d’IBM, les dirigeants bancaires considèrent largement les simulations de tests de résistance (stress tests) pilotées par l’IA comme une priorité stratégique. L’intelligence artificielle permet de générer une multitude de scénarios macroéconomiques ou de portefeuille afin d’évaluer la réaction de modèles complexes en situation de stress. Les banques s’appuient sur ces simulations pour identifier les faiblesses des modèles, affiner leurs hypothèses de risque et garantir un niveau adéquat de fonds propres réglementaires. En testant rigoureusement les modèles avant leur déploiement, les institutions financières renforcent leur confiance dans la capacité de leurs outils d’IA à fonctionner de manière fiable face à la volatilité des marchés.
De manière générale, le recours à l’IA permet aux banques de détecter les menaces plus rapidement et de prendre des décisions en matière de risque sur la base d’analyses plus approfondies. Les études montrent que la gestion des risques assistée par l’IA améliore la détection des fraudes et l’évaluation du crédit, tout en générant d’importantes économies. En parallèle, les établissements doivent relever de nouveaux défis : les modèles d’IA générative peuvent introduire des biais ou des vulnérabilités en matière de sécurité. C’est pourquoi les institutions financières accordent une attention croissante à l’explicabilité des algorithmes, à la qualité des données et à la supervision humaine dans le déploiement de leurs solutions d’IA.
L’IA au service du reporting réglementaire et de la conformité
Au-delà de l’évaluation des risques, l’intelligence artificielle transforme les processus de reporting et de conformité des banques. Les régulateurs européens exigent une transparence toujours plus grande, incitant les établissements à produire des rapports détaillés, vérifiables et prêts pour l’audit. Le nombre croissant de normes en matière de finance durable, telles que la CSRD, les ESRS ou encore la taxonomie européenne, fait de l’intelligence artificielle un allié devenu indispensable pour les banques dans leurs efforts de reporting réglementaire.
Répondre aux exigences ESG et de la taxonomie européenne
Dans le cadre des réglementations européennes sur la finance durable, les banques doivent évaluer la conformité environnementale de leurs expositions. Le Green Asset Ratio (GAR), qui représente la part des actifs alignés sur la taxonomie de l’UE, a été introduit pour indiquer le niveau de durabilité d’un portefeuille bancaire. Calculer ce ratio reste une tâche complexe, même avec les allègements introduits par le paquet Omnibus, car cela suppose de disposer de données ESG (environnementales, sociales et de gouvernance) structurées, cohérentes et disponibles pour l’ensemble des contreparties.
Face à cette complexité, les tableaux Excel manuels ne sont plus adaptés. La collecte de données entre services entraîne des processus internes longs et lourds de coordination.
Les approches traditionnelles entraînent souvent :
- une fragmentation des données entre départements et systèmes ;
- des problèmes de gestion des versions, avec des fichiers en constante évolution ;
- des risques d’erreurs humaines dans les calculs et les classifications complexes ;
- des difficultés à garantir la traçabilité des décisions de conformité ;
- des processus chronophages qui retardent les dépôts réglementaires.
C’est là qu’un logiciel de reporting durable propulsé par l’IA, comme le TAXO TOOL développé par Dydon AI, peut considérablement simplifier l’alignement à la taxonomie européenne. Il permet d’extraire automatiquement les indicateurs de durabilité pertinents à partir des données publiques et internes, de classifier les activités, et de mettre à jour en continu les estimations du GAR. Cela permet aux banques d’aborder les exigences complexes de la taxonomie européenne en toute confiance, tout en garantissant une auditabilité complète et en réduisant fortement la charge manuelle habituellement nécessaire pour se conformer aux obligations.
Automatisation des déclarations de capital et de risques
L’intelligence artificielle permet d’automatiser l’agrégation des données nécessaires aux rapports bancaires complexes, tels que les déclarations de risques du Pilier 3 ou les provisions pour pertes sur prêts selon la norme IFRS 9. Le traitement du langage naturel (NLP) et le machine learning appliqués à l’analyse intelligente des documents permettent aux banques de générer des commentaires réglementaires et de vérifier les calculs à partir de multiples sources de données. Par exemple, certaines banques utilisent l’IA pour préremplir automatiquement les rapports de conformité, libérant ainsi les analystes des tâches répétitives de collecte de données. L’IA améliore également la fiabilité des reportings en détectant les erreurs ou les incohérences.
Numérisation de la documentation relative à la conformité
De nombreuses banques considèrent la tenue des registres de conformité comme un terrain d’expérimentation idéal pour l’IA, car cela leur permet de renforcer la confiance dans les résultats générés tout en entraînant les modèles à partir des historiques d’audit. En mobilisant l’intelligence artificielle pour examiner les journaux de transactions, les documents KYC et les rapports d’audit, les établissements peuvent accélérer les contrôles internes et s’assurer qu’aucune problématique de conformité n’est négligée. À terme, les données collectées lors de ces « exercices » permettent aux banques d’affiner leurs modèles et d’étendre progressivement l’automatisation à des processus plus complexes.
Intégration des données CSRD et ESG
Les normes européennes de reporting de durabilité (ESRS), la directive CSRD (Corporate Sustainability Reporting Directive) et le règlement sur la taxonomie de l’UE élargissent considérablement les obligations de transparence en matière de durabilité. Elles incitent ainsi les banques et les grandes entreprises à adopter des outils de reporting durable pilotés par l’IA, capables d’extraire les indicateurs climatiques et ESG à partir de sources non structurées et de les compiler dans des rapports structurés et conformes.
Les experts en développement durable le savent : les banques rencontrent de grandes difficultés à intégrer les données ESG, car celles-ci manquent souvent de qualité, de standardisation, de structuration et de traçabilité. Dans ce contexte, l’IA devient un levier essentiel pour la gestion et le reporting des données ESG.
Alors que l’Union européenne cherche à concilier les objectifs ambitieux du Pacte vert européen avec sa promesse de simplification administrative via la déréglementation, l’excellence en matière de conformité repose désormais moins sur l’effort manuel que sur les systèmes pilotés par l’IA. Les nouvelles architectures d’intelligence artificielle permettent d’absorber la volatilité réglementaire, de normaliser les données ESG non structurées et de documenter automatiquement chaque étape du processus, garantissant ainsi une traçabilité et une auditabilité complètes. Dans un environnement marqué par l’incertitude, une chose est certaine : les banques qui adopteront ces capacités bénéficieront d’un avantage décisif sur leurs concurrents.
Naviguer dans la réglementation de l’IA : le réglement européen sur l’IA
Les banques européennes sont désormais soumises à de nouvelles règles spécifiques à l’intelligence artificielle. Le réglement européen sur l’IA (ou « EU AI Act »), officiellement adopté par le Conseil européen en mai 2024 et entré en vigueur en août de la même année, établit un cadre réglementaire fondé sur le niveau de risque des systèmes d’IA. Ce texte classe notamment les systèmes de scoring de crédit et les modèles décisionnels similaires comme des systèmes « à haut risque », ce qui a des implications majeures pour le secteur bancaire.
En conséquence, les banques doivent documenter en détail ces systèmes d’IA et respecter des exigences strictes en matière de précision, de robustesse et de transparence. La législation impose notamment la tenue d’un inventaire des systèmes d’IA, une documentation technique complète, des processus de gestion des risques, ainsi qu’une supervision humaine pour les usages classés à haut risque.
Le non-respect de ces obligations peut entraîner de lourdes sanctions financières, allant jusqu’à 7 % du chiffre d’affaires mondial annuel ou 35 millions d’euros (le montant le plus élevé étant retenu). Les institutions financières doivent donc veiller à ce que leurs outils d’IA, en particulier ceux liés au crédit ou à la conformité, soient auditables, explicables et maîtrisés du point de vue des biais, afin de répondre aux exigences de l’AI Act européen.
L’IA : un levier d’avenir pour le secteur bancaire
Malgré les évolutions réglementaires et les incertitudes géopolitiques mondiales, l’adoption de l’IA dans le secteur bancaire s’accélère, soutenue par d’importants investissements. Les institutions financières les plus visionnaires ont bien compris que le moment est venu d’agir, en intégrant l’intelligence artificielle dans la gestion des risques et les processus de reporting.
Les ajustements réglementaires apportés par les paquets de simplification Omnibus, ainsi que les délais liés à la directive européenne « Stop-the-Clock », s’inscrivent dans une dynamique d’évolution continue du cadre réglementaire. Ils doivent être perçus comme une réelle opportunité pour les banques européennes de prendre une longueur d’avance grâce à l’IA et de poser les bases de leur croissance future. En effet, les établissements bancaires dotés de solutions basées sur l’IA sont en mesure d’octroyer plus de crédits à moindre risque, de détecter plus rapidement les fraudes, de réagir plus efficacement aux chocs de marché, d’accélérer la transition vers une finance durable et de réduire leur empreinte environnementale, tout en améliorant à la fois leur performance financière et extra-financière.
Comme le souligne Chris Scislowicz, directeur général et responsable mondial du crédit chez Accenture : « La plupart des dirigeants bancaires sont sincères dans leur volonté d’atteindre leurs objectifs en matière de durabilité. […] Mais peu savent comment s’y prendre. Les banques ont alloué 130 000 milliards de dollars à la lutte contre le changement climatique et au développement durable. Pourtant, elles peinent à concrétiser leurs ambitions. » Ce décalage entre ambition et mise en œuvre souligne l’urgence de solutions concrètes, pilotées par l’IA, capables de produire un véritable impact.
Dans un secteur des services financiers désormais défini par la durabilité, la transparence, la résilience et la donnée en temps réel, l’IA devient un facteur clé de compétitivité et de conformité. En résumé, adopter l’IA n’est plus une option, mais une décision stratégique.
Chez Dydon AI, nous collaborons avec les banques pour leur fournir des solutions d’IA configurables, explicables et adaptées aux exigences réglementaires actuelles. Nos outils permettent aux institutions financières d’accélérer le reporting en matière de finance durable et de s’adapter en toute confiance à l’évolution du cadre réglementaire européen. Programmez une démonstration dès aujourd’hui !
