D’après Steve Morgan, Global Banking Industry
Lead chez Pegasystems, 2026 sera une année charnière pour le secteur bancaire.
Après l’effervescence autour de l’IA générative et l’émergence fulgurante de
l’IA agentique en 2025, les banques abordent désormais une phase où la question
n’est plus d’expérimenter la technologie, mais de l’intégrer de manière
structurée, gouvernée et responsable.
La gestion du
changement : le véritable défi
Avec l’intérêt
grandissant pour des technologies comme l'IA agentique, les banques qui
cherchent à concrétiser leurs ambitions en matière d'automatisation, constatent
que le défi n’est pas la technologie en elle-même mais la transformation
organisationnelle qu’elle implique. En effet, l’IA a un véritable pouvoir
transformatif sur les métiers et les flux opérationnels. Un travail
considérable reste à accomplir pour les institutions bancaires qui doivent
encore cartographier et analyser les processus et comprendre comment s’opèrent
ces transformations. Pour de nombreuses d’entre elles, ce travail ne fait que
commencer, alors même que divers projets d'IA et d'automatisation sont lancés.
En 2026, le risque est que ces programmes de gestion du changement ne soient
pas correctement planifiés et exécutés, retardant ainsi la pleine exploitation
des nouveaux processus basés sur l'IA.
2026 : l’année de la
transition vers l’usage de l’IA et l'automatisation
L’industrie bénéficie
aujourd’hui d’un éventail d’outils et des plateformes en matière d’IA, conçus
et configurés pour accompagner les banques à opérer des transformations
significatives. Il n'a jamais été aussi simple de créer un agent, de le
connecter aux étapes d'un processus, de l’automatiser et de suivre les tâches
réalisées.
Toutefois, même si les
solutions se multiplient, les projets de transformation digitale dans le
secteur bancaire restent longs et complexes. En effet, ils nécessitent d’être
extrêmement précautionneux puisqu’ils touchent à des processus réglementés où
le taux d’erreur doit être quasi inexistant. D’ailleurs, on observe déjà des
exemples de déploiement rapide en seulement 40 à 60 jours lorsque les banques
se dotent de technologies adaptées. Néanmoins, les bénéfices réels de l'IA
devraient davantage se concrétiser en 2027 qu'en 2026.
La bonne IA agentique
pour le succès des banques
Apparue presque
soudainement en 2025, l’IA agentique devrait s’imposer dans certains domaines
de la banque en 2026. Il faut donc anticiper que les priorités se concentrent
sur l’engagement client, le service client et les opérations. Les banques
espèrent que les clients, désormais familiarisés avec l’IA, accepteront plus
facilement son utilisation. Toutefois, ce changement ne s'opérera que si
l’usage de la technologie est transparent et fiable. Un élément
particulièrement crucial pour un secteur très réglementé. Parallèlement, les banques renonceront aux
technologies d’IA agentique qui reposent uniquement sur une configuration par
prompts et qui donnent une liberté totale de raisonnement et de planification
sans gouvernance appropriée. La créativité de l'IA est excellente dans certains
contextes, par exemple pour concevoir une campagne publicitaire ou repenser un
processus, mais elle montrera rapidement ses limites dans la résolution de
fraudes bancaires par exemple. De plus, il faut s'attendre à un rejet des
technologies d’IA opaques qui sont incapables de satisfaire des exigences de
performance et de supervisions
Les limites de l'IA
À mesure que de
nouveaux projets d’IA et d’automatisation progresseront en 2026, une question
essentielle devra être posée : quand et comment l’IA doit-elle passer la main à
l’humain ? Autrement dit : jusqu’où souhaitons-nous aller dans l’automatisation
?
Prenons l’exemple des
cartes de crédit, très présentes aux États-Unis. De nos jours, les organismes
financiers examinent manuellement 15 % de demandes de crédit. Avec les progrès
de l’IA agentique, ce traitement pourrait devenir entièrement automatisé puisque
s’il est suffisamment entraîné, un agent IA pourrait atteindre, voire dépasser,
la performance humaine. Malgré tout, il est peu probable que l’équipe d’audit
interne d’une banque accepte d’échanger avec une IA ou de se contenter d’une
feuille de résultats générée automatiquement. Les banques doivent désormais
anticiper non seulement leurs besoins futurs en personnel, mais aussi la
transformation des rôles. Pour s’en prémunir, il sera essentiel de maintenir un
certain niveau de supervision humaine. Cela confirme une nouvelle fois que la
transformation numérique liée à l'IA devra s'accompagner d'exercices de gestion
du changement particulièrement rigoureuse.
Dans le secteur de la
banque, les relations sont avant tout humaines, et il sera primordial de
privilégier au développement des talents, l’expertise et les interactions
personnalisées. En 2026, les banques testeront les limites de l'IA, car
celle-ci ne peut pas fournir toutes les réponses dans les situations complexes
ou stressantes. Toutes les expertises humaines ne peuvent pas être
digitalisées, et c’est le cas plus particulièrement de l'empathie. Dans le cas,
par exemple, de demande de prêt bancaire, le dirigeant d’une PME apprécie
toujours échanger avec un conseiller ayant aidé d’autres entreprises similaires
à des stades de croissance ou de tension comparables. Il en va de même dans une
situation de stress financier. L’empathie, la compréhension et la présentation
d’options restent plus acceptées lorsqu’elles viennent d’une personne en
période de stress élevé. Cela ne signifie pas que les processus gérés par une
IA experte ne seront jamais acceptés. Mais elle ne concernera pas tout le
monde, ni toutes les situations.
En 2026, l’IA apportera beaucoup aux banques, en accélérant les processus, en améliorant la précision et en optimisant les décisions stratégiques. Mais elle restera un outil au service des humains, qui devront interpréter, superviser et enrichir son fonctionnement. La réussite des projets d’IA agentique dépendra donc autant de la technologie que de la gestion du changement et du rôle central de l’humain dans les interactions et la prise de décision.