OpenAI veut s'infiltrer dans l'e-commerce

Les coûts faramineux de mise au point et d'exploitation de ses plates-formes d'intelligence artificielle – qui laissent ses comptes dans le rouge à hauteur de 5 milliards de dollars à la fin de 2024, pour un chiffre d'affaires de 10 milliards – conduisent OpenAI à explorer différentes pistes afin de générer des revenus. Sa prochaine tentative ? Un système d'encaissement intégré à ChatGPT.

Selon l'agence Reuters, il ne s'agirait pour l'instant que d'un projet, dont les premières itérations seraient en cours avec quelques partenaires, parmi lesquels apparaît le nom du géant du e-commerce Shopify. Le principe consisterait à proposer aux consommateurs un dispositif complet leur permettant de passer commande et régler leurs emplettes via l'assistant intelligent, cette dernière étape permettant à OpenAI de prélever une commission auprès des marchands auxquels il apporte des clients.

Au premier abord, le raisonnement se tient : la capacité de l'IA à réaliser des actions sur le web pour le compte de son utilisateur peut facilement être exploitée pour simplifier l'expérience d'achat en ligne, en passant par une interface conversationnelle universelle. Cette seule qualité justifie potentiellement une rémunération pour les boutiques qui en bénéficient. Pourtant l'idée laisse rapidement apparaître un certain nombre d'obstacles et autres difficultés, à la fois techniques et opérationnels.

En premier lieu, l'outil envisagé requiert un enregistrement préalable par les commerçants, qui doivent en effet mettre en place le nouveau module de paiement et l'intégration de leur site avec ChatGPT. La collaboration avec les places de marché (dont Shopify) rend ce préalable plus aisé à remplir mais ne couvre qu'une partie du marché… ce qui risque de créer un déséquilibre, voire un conflit d'intérêt, si l'IA censée être objective, se met à n'interagir qu'avec les fournisseurs ayant adopté sa technologie.

D'autre part, comme à chaque fois qu'une option supplémentaire d'encaissement est offerte aux distributeurs, elle ajoute à une accumulation déjà complexe à gérer (avec ses problématiques de suivi des versements, des demandes de remboursement, de contrôle de la fraude…), que la prolifération de solutions d'intelligence artificielle destinées au grand public risque encore de démultiplier. Il va falloir déployer quelques efforts en vue de convaincre les intéressés de se disperser de la sorte.

La démarche est similaire à celle qu'ont essayé d'emprunter, pendant un temps, les réseaux sociaux… dont on sait qu'elle n'a pas rencontré un grand succès. Et encore, dans ce dernier cas, les entreprises étaient encouragées à développer leur activité sur ces médias, en même temps que leur présence, en toute autonomie. En comparaison, la proposition de valeur d'OpenAI a de quoi inquiéter puisqu'elle implique également la désintermédiation des marchands. En réalité, il est plutôt question d'un modèle d'e-commerce totalement réinventé, qui peinera donc à séduire les acteurs en place.

Une IA pour les services financiers

Anthropic, un des autres leaders de l'intelligence artificielle à l'ombre de la « star » OpenAI, vient de dévoiler une solution dédiée au secteur financier. Or, à regarder de près sa présentation officielle, on comprend pourquoi, à ce stade, il n'est pas vraiment question de préparer une révolution… mais plutôt de résoudre un vieux problème persistant.

Précisons d'emblée que le nouveau « Claude for Financial Services » est conçu plus spécifiquement pour la banque d'investissement. Dans les détails, son domaine d'expertise couvre ainsi l'analyse de marché, la production de documents de recherche et l'assistance à la prise de décision, avec, entre autres, des capacités exclusives prédéfinies autour des systèmes de trading, de la maîtrise de la conformité réglementaire, de la modélisation des risques et des simulations de tendances…

Cependant, la qualité principale sur laquelle mise son éditeur pour faire la différence face à une concurrence exacerbée réside ailleurs : il s'agit de sa connectivité. En résumé, Anthropic fournit non seulement les incontournables interfaces standardisées MCP permettant d'interagir avec des sources d'information externes, tellement importantes pour les métiers de l'investissement, mais également des modules d'intégration avec les plates-formes internes de l'entreprise (en tous cas celles qui s'appuient sur des socles reconnus), où sont hébergées ses données propriétaires, donc les plus précieuses.

Naturellement, le fournisseur se veut rassurant quant aux accès à cette matière première sensible. Il affirme, en particulier, qu'il n'en fait aucun usage à des fins d'entraînement et qu'elle est réservée à la production de résultats pertinents aux requêtes formulées par les collaborateurs. Les informations utilisées de la sorte sont en outre restituées, au besoin, sous forme de lien hypertexte, dans le but d'autoriser une vérification immédiate et de satisfaire aux exigences d'explicabilité de l'industrie.

Ces facultés d'intégration avec les dépôts de données existants constituent évidemment un prérequis basique pour un composant d'intelligence artificielle dont l'essence même consiste à en manipuler le contenu. Mais, en raison justement de cette condition, elles représentent le défi numéro un à relever pour l'adoption de l'IA dans les institutions financières, où de nombreuses applications, notamment parmi les plus anciennes, isolent les ressources qu'elles gèrent et rendent difficile leur exposition.

La situation me rappelle les aventures vécues dans quelques banques dans les années 2000, lorsque Google et quelques autres promettaient, avec leurs moteurs de recherche, de déverrouiller les trésors de données enfouis dans les centres de production informatique. Il a rapidement fallu déchanter. Entre les complexités techniques (y compris de diversité des outils), les obligations de sécurisation et de confidentialité (alors que le RGPD n'était pas encore né), les risques induits sur la stabilité et la performance des logiciels critiques…, la bataille était perdue d'avance.

Le contexte a-t-il changé ? Pas réellement. En pratique, il a même empiré dans la plupart des environnements. Dans un certain sens, Anthropic fait preuve de cohérence dans son approche, en insistant sur ces contraintes pour vanter sa solution. En revanche, rien ne prouve que ces nouveaux arrivants sauront mieux que leurs prédécesseurs surmonter ces obstacles… laissant finalement un doute sur leur capacité à s'intégrer dans les systèmes d'information des grands acteurs.

Le paradoxe de l'innovation selon Celent

Colin Kerr, analyste pour Celent, évoquait récemment dans un bref article l'étrange contradiction qui prend l'innovation en étau dans la banque de gros et je suis convaincu qu'elle affecte l'ensemble des institutions financières (voire toutes les entreprises). Les solutions qu'il envisage sont-elles suffisantes pour en réduire les effets néfastes ?

Les enquêtes du cabinet rejoignent mes observations (ponctuelles) sur le terrain : quand les firmes déclarent que leur principale motivation de dépenses en technologie réside dans des initiatives de croissance – qu'elles correspondent à des programmes de transformation, de développement de nouveaux produits, d'amélioration de l'expérience client… ou d'innovation (terme devenu tabou) –, elles révèlent simultanément que les contraintes de ressources (budgétaires et humaines) constituent le premier obstacle.

Dans un sens, cette dernière observation n'est pas une surprise. D'un côté, le maintien en fonctionnement des systèmes existants représente un coût considérable, qui ne fait que croître avec l'ajout permanent de composants supplémentaires, tout comme la prise en compte des obligations réglementaires (qui sont toujours une cible facile, ceci dit). De l'autre, les exigences de vitesse et d'agilité des nouveaux projets sont handicapées par la complexité de l'architecture informatique en place, impactant leur prix de revient.

Le résultat est une situation qui devient alarmante. Les investissements dans les technologies continuent à progresser à un rythme élevé mais l'essentiel de l'augmentation est absorbé par les opérations courantes, les efforts de modernisation et de transformation ne recevant que la portion congrue. Et, naturellement, la tendance est une spirale infernale : en continuant à accumuler des actifs historiques dans leurs centres de production, les banques ont de moins en moins de capital à libérer pour le changement, pourtant indispensable face aux évolutions du monde et des clients.

En réponse, Celent propose quelques solutions tactiques, telles que le recours aux outils de développement sans code, aux plates-formes d'IA générative, aux logiciels fournis par les jeunes pousses de la FinTech…, dont l'optimisation de la productivité qu'elles promettent devrait contribuer à réduire la pression financière. Mais prudence ! Ces options, séduisantes au premier abord, risquent également de creuser plus profondément la dette technique des entreprises et ainsi alimenter le cercle vicieux du budget ne disposant plus d'aucune réserve pour des innovations stratégiques.

Les inégalités se creusent dans l'investissement

Le phénomène n'est certes pas nouveau : les inégalités face à l'investissement ont toujours existé, entre classes sociales, entre générations et entre hommes et femmes. Malheureusement, loin de s'infléchir, la courbe montre actuellement une tendance à la croissance qui prend même des proportions alarmantes par certaines aspects.

Entre l'enquête menée au Royaume-Uni par TSB, qui révèle d'abord que plus de la moitié des personnes qui suivent les conseils repérés sur les médias sociaux ont subi une perte financière, et l'estimation de l'AMF, citée par Yomoni, selon laquelle les arnaques auraient siphonné quelques 500 millions d'euros de l'épargne des français en 2024 (un montant qui a triplé en trois ans), une évidence ressort immédiatement : ce sont toujours les jeunes qui fournissent la majorité des victimes.

Le constat n'a rien de très surprenant, il reflète simplement deux défauts propres aux moins de 30 ans : d'une part, leur goût du risque n'est pas encore modéré par l'expérience et la sagesse, d'autre part, ils manquent cruellement d'éducation financière. Ainsi, ils se fient facilement à des influenceurs sans s'inquiéter de leur expertise réelle et ils sont prêts à gober les promesses d'enrichissement rapide qui en font des proies idéales, à la fois pour des escrocs et pour des recommandations légales dangereuses.

Les cryptoactifs cristallisent particulièrement ces comportements hasardeux. Présentés comme un moyen de multiplier sa mise en quelques jours, leurs promoteurs jouent sur l'aversion grandissante aux banques et autres institutions pour faire miroiter leurs propositions, en oubliant de parler de risque. Deuxième étage de la fusée, la frontière devient tenue, et indiscernable pour des néophytes, entre les offres légitimes dont la communication est pour le moins floue et des mécanismes entièrement frauduleux.

Les femmes se trouvent également discriminées. La presse s'est ainsi faite l'écho, à l'occasion du soixantième anniversaire de la loi les autorisant à ouvrir un compte de manière autonome, d'une étude de l'AMF qui montre leur profond désavantage par rapport à la gent masculine. Par exemple, en 2024, elles ne représentent plus qu'un quart des investisseurs actifs (c'est à dire ayant exécuté au moins un transaction), contre 30% en 2022, et elles recourent plus fréquemment à une banque traditionnelle.

Les raisons à ces écarts sont multiples mais au-delà des arguments classiques (et douteux ?) d'une moindre implication dans la gestion de l'épargne des ménages et d'une attitude plus prudente dans la vie en général, les femmes sont aussi en moins bonne position d'investir parce que leur revenu disponible est inférieur à celui des hommes (du fait, entre autres, des écarts de salaire persistants dans les entreprises, de leur précarité plus grande, de leur prédominance dans les emplois à temps partiel…).

La principale conclusion à tirer de ces analyses porte naturellement sur le besoin d'éducation financière afin d'aider tout un chacun à prendre les bonnes décisions avec son argent. Les différences majeures existant entre catégories de personnes (pas seulement sur l'âge et le genre, d'ailleurs) requièrent en outre de l'envisager sous une forme personnalisée, de manière à cibler les problèmes prioritaires de chacune.

Un prêt immobilier pour les fondateurs de startup

En 2025, alors que la création de startup technologique est devenue un phénomène culturel universel, leurs fondateurs rencontrent toujours et encore les plus grandes difficultés à obtenir un prêt immobilier. En Nouvelle-Zélande, BNZ prend (enfin !) conscience de cette exclusion et déploie donc une offre à l'intention de cette population délaissée.

Depuis des années, le monde change à un rythme accéléré, hélas l'industrie financière peine à s'adapter. Même s'ils ne sont qu'une minorité de leurs clients, les entrepreneurs sont représentatifs des victimes de ce décalage croissant. Ils peuvent se trouver à la tête d'une pépite prometteuse, ayant convaincu des investisseurs de lui procurer une marge de manœuvre confortable, se verser un salaire généreux…, rien n'y fait, les critères traditionnels d'attribution de crédit les rejettent impitoyablement.

BNZ cite ainsi l'exemple éclairant de la directrice générale d'une jeune pousse qui conçoit une solution de prédiction du brouillard. Elle a sécurisé les fonds nécessaires pour assurer son développement à moyen terme, elle conduit actuellement des expérimentations avec des prospects prestigieux, avec un soutien gouvernemental… mais elle ne peut emprunter pour acquérir une résidence… alors même que deux de ses salariés n'ont affronté aucun obstacle durant leurs propres parcours d'acquisition.

Fondamentalement, les systèmes de décision existants, qui datent d'une autre époque, s'avèrent viscéralement incapables de considérer les demandes émanant de profils de ce genre. Face à une personne dont l'essentiel des actifs est matérialisé par une entreprise qui, par nature, privilégie l'innovation et l'expansion sur les revenus et la rentabilité, les algorithmes n'exercent pas la moindre nuance et aucun conseiller n'a le pouvoir de contredire leur recommandation/commandement de refus.

Reconnaissant l'angle mort ainsi constitué, BNZ introduit une approche différente avec son dispositif dédié, baptisé « Founder Housing ». Il s'agit, « tout simplement » d'appliquer des métriques pertinentes aux fondateurs de startups. Au lieu de considérer uniquement leurs revenus et leur patrimoine comme pour le commun des mortels, un collaborateur spécialisé évalue également la qualité de leur création, en prenant en compte les particularités d'une phase d'hyper-croissance typique du domaine.

Dans une large mesure, l'établissement néo-zélandais décline dans la sphère personnelle les caractéristiques de la relation professionnelle qu'elle peut avoir avec les entrepreneurs de la technologie (sur laquelle les institutions financières ont tout de même fait quelques progrès ces dernières années). Dans les deux cas, il doit impérativement ajuster ses méthodes à un contexte qui n'existait pas au XX^ème siècle.

La niche abordée par BNZ ne représente qu'un cas parmi d'autres. Des problématiques similaires touchent de multiples de catégories émergentes de population – pensons aux millions de travailleurs indépendants (parfois en complément d'un emploi classique) ou aux stars des médias sociaux, pour ne prendre que ces deux illustrations. Les banques ne peuvent continuer à faire comme si tous leurs clients étaient des salariés, il leur faut absolument intégrer les transformations sociologiques dans leurs modèles.

5 banques collaborent sur l'analyse de données

Les banques ont depuis longtemps compris que les données de transactions de leurs clients constituent un trésor que peu d'entre elles exploitent, et généralement dans une approche individuelle, même quand elles visent des objectifs non mercantiles. Mais aujourd'hui une poignée d'établissements européens s'associent pour aller plus loin.

Voilà au moins une dizaine d'années que quelques institutions financières – à l'instar, entre autres, de BBVA sur le tourisme en Espagne – ont commencé à explorer les possibilités d'utiliser les informations de paiement qu'elles collectent, à la fois du côté des acheteurs que des commerçants détenant un compte auprès d'elles, afin de fournir des analyses économiques diverses et variées susceptibles d'intéresser des organismes publics, des entreprises, voire le grand public, dans certains cas.

En face, le besoin devient pressant. Les grande études qui servent à établir des projections dans les programmes gouvernementaux, par exemple, s'appuient encore dans leur immense majorité sur des enquêtes d'opinion dont le principal défaut est d'être ponctuelles, en raison de la lourdeur de leur mise en œuvre, ce qui ne permet pas de détecter ni mesurer des tendances dans une échelle de temps optimale, surtout dans la période que nous vivons, où la conjoncture se retourne parfois très rapidement.

Afin de dépasser le stade des initiatives locales et partielles, trois banques – ABN AMRO, BBVA et BNP Paribas Fortis (la filiale belge du groupe français) –, rejointes depuis par CaixaBank et Danske Bank, ont fondé une entité (sans but lucratif), le « Financial Transactions Global Research Network » dont la mission est de collaborer dans le but de produire une recherche de qualité basée sur les données dont elles disposent, à l'intention d'industries, d'institutions internationales et/ou académiques.

Un comité scientifique, composé d'économistes reconnus, sera chargé de définir les thèmes prioritaires de travail, pour lesquels des groupes dédiés, rassemblant toutes les parties prenantes, spécifieront les axes précis d'investigation. Sur la base de ces demandes, chaque banque participante réalisera – indépendamment de ses consœurs – les analyses requises sur les données qu'elle conserve (anonymisées, bien entendu). Les méthodes et les résultats obtenus, y compris leur consolidation, seront partagés au sein du réseau dans une philosophie qui se veut largement ouverte.

L'initiative est intéressante et peut s'avérer utile pour certains besoins mal couverts aujourd'hui. Mais elle pose également des questions, dont la première et la plus importante porte sur le modèle retenu : pourquoi les banques tiennent-elles à maintenir leur contrôle sur les traitements – en imposant de fait une restriction sur le nombre d'applications possibles (ne serait-ce que par les ressources limitées qu'elles y affectent) – plutôt que de mettre directement leurs données à la disposition des chercheurs (avec tous les garde-fous nécessaires) ? Bien que réthorique, elle mérite de s'y arrêter.

Blok, l'IA qui teste le design des apps

À l'occasion de sa levée de fonds d'amorçage, la jeune pousse Blok, qui cible prioritairement les secteurs de la finance et de la santé, sort de l'ombre et présente son produit, destiné à simplifier et accélérer le travail de mise au point du design applicatif grâce à sa méthode de test synthétique, à base (évidemment) d'intelligence artificielle.

Dans l'univers du logiciel, l'écriture du code était la première cible des usages de l'IA, ce qui est parfaitement logique dans la mesure où il s'agit d'une discipline quasiment mathématique qui se prête idéalement à une automatisation (au point de se demander pourquoi elle tarde tant à être prise en charge intégralement par des machines). En revanche, les tests, et encore plus quand ils concernent des réactions humaines à une expérience utilisateur (via une interface graphique), sont plus difficiles à « digitaliser ».

C'est pourtant l'ambition de Blok, pionnière sur ce territoire. Son approche se veut à la fois complète, avec une couverture du besoin de bout en bout, et fiable, dans la mesure du possible. Dans cette perspective, le principe qu'elle retient consiste, dans un premier temps, à créer des personas synthétiques correspondant à l'audience actuelle de l'application considérée, puis à soumettre à ceux-ci les évolutions envisagées, de manière à recueillir leurs « avis », par rapport aux objectifs recherchés.

En pratique, les différents profils enrôlés sont d'abord élaborés à partir de l'analyse des journaux conservant classiquement la trace de toutes les interactions sur un site ou un logiciel. La startup leur assigne ensuite des mécanismes comportementaux connus (par exemple des biais), avant de les exposer, à répétition, au problème posé, celui-ci prenant la forme d'une hypothèse, d'un but à atteindre et (en option) d'une maquette de l'écran affecté. Ainsi armée, elle prodigue alors ses conseils opérationnels.

La promesse de Blok devrait attirer l'attention des équipes produit. En effet, avec ou sans intelligence artificielle, les cycles de conception et développement s'accélèrent en permanence et les phases de validation du design constituent de plus en plus souvent un goulet d'étranglement, soit que leur définition repose sur une perception instinctive d'un expert, qui engendre un risque d'erreur dont la mesure prendra du temps (et coûtera des clients), soit que des procédés plus rationnels (de type A/B test, par exemple) soient mis en œuvre, mais leurs résultats ne sont jamais immédiats.

Pour l'instant, la plate-forme de Blok est en expérimentation auprès d'une poignée d'entreprises, une liste d'attente étant ouverte pour les candidats. Ses capacités réelles sont donc en cours de raffinement et il restera à voir, lorsque la commercialisation généralisée aura débuté, si elle est aussi performante que le laisse entrevoir sa présentation. Quoi qu'il en soit, le besoin sous-jacent est avéré et il ne fait aucun doute que, à terme, ce genre d'outil complètera la panoplie technologique des entreprises.

BMO offre un planificateur financier à 360°

Je le répète régulièrement, le conseil personnalisé est, à mon avis, la plus importante et la plus grave lacune de la banque « digitale » aujourd'hui. Il faut donc se réjouir de voir la canadienne BMO proposer à ses clients un outil leur permettant de planifier leur avenir financier, en prenant en compte tous leurs projets et tous leurs rêves.

Le fait ressort systématiquement dans les enquêtes auprès des consommateurs : ils expriment leurs attentes en matière d'accompagnement mais elles sont rarement satisfaites par leur teneur de compte, alors ils se tournent vers leurs proches ou vers les réseaux sociaux. Hélas, ceux qui ne se contentent pas de recommandations d'investissements plus ou moins hasardeuses, de règles génériques d'épargne ou de logiciels qui aident à atteindre un objectif simple ne savent pas à qui s'adresser.

À défaut de pouvoir accéder aux services d'un expert patrimonial, Mon Progrès Financier de BMO en remplit l'essentiel du rôle. L'utilisateur est d'abord invité à spécifier les principaux jalons qu'il anticipe dans son existence – un grand voyage, l'achat d'une voiture, les études d'un enfant, le départ à la retraite… – auquel il affecte des échéances et des montants (évidemment approximatifs). Il détaille ensuite sa situation financière, en complétant les informations de ses comptes récupérées automatiquement avec ses autres actifs et engagements, y compris auprès d'autres établissements.

Après avoir complété ce parcours, qui requiert également quelques données familiales et des éléments de préférences (entre autres à propos d'aversion au risque), l'analyse individuelle entre en action. Elle restitue en premier lieu une évaluation de la santé financière de la personne, qui exercera, naturellement, un impact sur sa capacité à atteindre les buts visés, et une série d'indicateurs visuels révélant d'un coup d'œil la progression, en temps réel, par rapport à chacun des objectifs enregistrés.

Plus intéressant, la plate-forme prodigue également ses recommandations pratiques : du classique « mettre en place un virement mensuel de x dollars sur un plan d'épargne » (le montant étant ajusté en fonction des possibilités du client, bien entendu) à des suggestions un peu plus élaborées, telles que « mettre en place une épargne équivalente dès la fin du remboursement du prêt hypothécaire en cours ». Ces exemples ne permettent pas de vérifier la profondeur des options considérées ni leur pertinence mais il laissent tout de même entrevoir une approche relativement sophistiquée.

Pour chaque préconisation, un bouton permet de l'appliquer (virtuellement) au plan constitué et d'en voir immédiatement les conséquences sur sa (future) réalisation, les différentes propositions soumises pouvant être accumulées au fil de la simulation. J'aurai deux petits regrets à ce stade : d'une part, la représentation graphique des hypothèses retenues semble complexe et risque d'échapper à une partie de son audience, et, d'autre part, l'exécution effective des actions n'est pas directe : l'utilisateur est renvoyé vers la section adéquate de son application, où il doit reprendre l'initiative.

La qualité de la solution, en particulier du point de vue de son adéquation aux besoins réels du client (notamment au travers de sa finesse de personnalisation), déterminera son succès. Quoi qu'il en soit, la démarche adoptée par BMO, extrêmement rare dans l'industrie, constitue un pas de géant pour la reprise de contrôle par la banque du conseil financier, qui ne cesse de lui filer entre les doigts depuis plusieurs années.

PNC simplifie la domiciliation bancaire

De nos jours, l'ouverture d'un compte étant devenu extrêmement facile et rapide, les consommateurs n'hésitent plus à multiplier leurs fournisseurs. Comment une banque peut-elle alors faire pour s'assurer qu'elle détient la relation principale avec ses nouveaux clients ? L'américaine PNC a imaginé une solution qui, à défaut d'être directement réplicable, pourrait au moins servir d'inspiration.

Naturellement, la domiciliation des revenus constitue la caractéristique essentielle définissant un compte primaire, qui, par la suite, entraînera généralement l'usage prioritaire des moyens de paiement associés, par exemple, et placera de la sorte l'acquisition (toujours coûteuse) sur la voie de la rentabilité. L'enjeu pour les établissements consiste donc à convaincre les nouveaux venus de faire verser chez eux leur salaire et, dans une moindre mesure, les prestations sociales qu'ils perçoivent.

L'approche retenue par PNC dans ce but est simple (dans son principe). En offrant un parcours « digital » de changement au cœur de son application mobile, elle rend triviale la démarche jusqu'ici opaque et parfois complexe, à base de formulaires, de courriers postaux et autres appels téléphoniques. Accessible d'un clic depuis l'aperçu du compte courant, il suffit de sélectionner l'employeur ou la plate-forme de paiement puis de spécifier quelques détails (de connexion, notamment) et le tour est joué !

Outre les grands groupes et les logiciels de gestion de paye les plus importants, couvrant 80% de la population salariée, sont également pris en charge les services destinés aux travailleurs indépendants (dont ceux de type Uber) ou encore les outils de salaire à la demande (tels que DailyPay). Par ailleurs, ceux qui souhaitent mieux piloter leur budget ont la faculté de décider, à l'issue de la procédure, de répartir l'argent reçu, dans les proportions de leur choix, sur des enveloppes ou des comptes d'épargne.

Selon les responsables de PNC, la mise en place du dispositif a un impact significatif (bien que non chiffré) sur l'enrôlement des nouveaux clients jusqu'à cette étape tant désirée de devenir leur banque préférée. Outre l'expérience fluide et rapide qui leur est proposée, ils citent un autre bénéfice périphérique auquel les utilisateurs paraissent aussi sensible que l'institution financière, à savoir la diminution du risque d'erreur, donc des délais d'encaissement, par la réduction des transmissions manuelles de données.

Rien ne filtre à ce sujet mais je suppose que PNC a recours aux prestations d'un tiers pour, a minima, le pilotage des interactions avec les différentes plates-formes sur lesquelles sont traitées les demandes de ses clients. En l'absence d'une telle solution, la mise en œuvre serait vraisemblablement hors de portée d'une banque (en attendant l'émergence d'une tendance de type « Open Payroll » !), ce qui limite son applicabilité dans d'autres pays. À moins de dériver une autre implémentation à partir de l'idée…

Comment Brex gère l'accélération technologique

Quand les entreprises vantent leur agilité, elles pensent généralement à leurs méthodes de développement de produits (parfois uniquement logiciels, qui plus est). Mais l'acquisition de nouvelles technologies peut tout autant profiter d'une telle « philosophie », comme l'illustre cet exemple de la FinTech Brex… avec l'intelligence artificielle.

Le sujet est brûlant et même s'il est passé sous silence, il concerne toutes les organisations. Si, au début de la déferlante de l'IA, les regards se tournaient systématiquement vers ChatGPT, rapidement, d'innombrables solutions, répondant à des besoins plus ou moins spécifiques, sont apparues et continuent à émerger presque quotidiennement. Dans ces conditions, choisir celles qui sont les plus appropriées pour les équipes s'avère incompatible avec les procédures des départements d'achat.

En premier lieu, le principe habituel consistant à identifier quelques fournisseurs à mettre en concurrence, réaliser des expérimentations, puis déployer une plate-forme pour un ensemble d'utilisateurs est trop long par rapport aux cycles d'évolution de l'offre : le temps de passer toutes ces étapes, l'outil retenu n'est plus aussi attractif et risque donc d'être abandonné avant son installation ! D'autre part, l'approche est inadaptée à un domaine où certaines des options du marché visent des niches de clientèle.

Ces limitations font évidemment partie des facteurs à l'origine du phénomène d'informatique de l'ombre, qui revient en force avec l'intelligence artificielle, via lequel les collaborateurs exploitent des logiciels en dehors du contrôle de leur employeur. Dans le cas de Brex, son directeur technique estime ainsi qu'un millier de solutions différentes sont actuellement utilisées, tandis qu'entre cinq et dix déploiements de moyenne ou grande ampleur ont déjà été officiellement décommissionnés en deux ans.

La réponse de la jeune pousse consiste à accepter une dose de chaos afin d'optimiser l'efficacité de ses ingénieurs (premiers concernés par la course à l'armement IA). Elle établit ainsi une liste de produits pré-approuvés, n'ayant pas fait l'objet d'une étude approfondie, parmi lesquels chacun peut puiser selon ses besoins avec un budget mensuel individuel de 50 dollars. À partir des statistiques d'usage, elle détermine ensuite les tendances sur lesquelles elle basera sa politique d'achats en volume.

La démarche sera certainement difficile à envisager dans les grands groupes, dans lesquels l'idée d'une surveillance a posteriori, y compris pour l'éventuel rejet d'options inadéquates, va directement à l'encontre de la tradition de filtrage rigoureux en amont sur tout ce qui est mis entre les mains des collaborateurs. Il faudrait pourtant commencer à imaginer des mécanismes dérogatoires car ce qui arrive aujourd'hui avec l'IA, et l'accélération de l'innovation qui l'accompagne, pourrait se généraliser à l'ensemble des technologies de l'entreprise et devenir un critère essentiel de compétitivité.