Chase centralise la gestion des connexions bancaires

La « banque ouverte » est désormais une réalité pour de nombreux clients, qui connectent leurs comptes à divers services tiers afin de se faciliter la vie. Tandis que tous les établissements n'en permettent pas même un contrôle minimal, Chase déploie un « centre de sécurité des données » qui en autorise le pilotage dans les moindres détails.

Même dans les pays où elle n'est pas imposée par la réglementation, la faculté de partager avec des tiers ses informations financières, extraites directement à la source, est maintenant largement répandue et les consommateurs (pour ne parler que de cette catégorie) en usent et en abusent pour toutes sortes de besoins, depuis l'application de suivi de budget ou d'assistance à l'épargne, jusqu'à la demande de crédit et les nouvelles méthodes de calcul d'éligibilité par analyse de l'historique de transactions.

Naturellement, les accès ainsi ouverts sont soumis à des contraintes strictes, parfois légales, dans le but de protéger la sécurité et la confidentialité des données exposées de la sorte, par exemple, et selon les cas, sous la forme d'une validation explicite des demandes de la part de l'utilisateur auprès de sa banque, de la spécification du périmètre concerné, ou de la limitation dans le temps de la permission accordée. Mais avec la multiplication des usages, il n'est pas toujours aisé de surveiller la situation.

Dans l'optique de donner de la visibilité à ses clients, Chase avait mis en place depuis quelque temps, dans ses services en ligne, un tableau de bord récapitulant la liste des fournisseurs qui disposent d'une porte d'entrée sur les comptes, assortie d'une option de résiliation pour chacun d'eux. Bien que relativement sommaire, il s'agit de l'état de l'art du moment en la matière, que l'industrie est toutefois encore très loin d'avoir adopté massivement, seules quelques institutions financières offrant ce genre d'outil.

Aujourd'hui, dans un contexte d'attention aux risques exacerbée, l'américaine veut aller beaucoup plus loin et elle met progressivement à la disposition de ses clients un centre de pilotage enrichi, où ils retrouvent les autorisations accordées, avec toutes leurs caractéristiques – notamment les dates d'expiration et les comptes effectivement communiqués – qu'ils peuvent également rectifier instantanément, ainsi qu'un journal des connexions enregistrées afin de mieux comprendre les traitements réalisés.

La conjonction de la popularité croissante de la « finance ouverte » et des enjeux de sécurité constituent une puissante motivation pour la mise en œuvre d'une solution procurant une totale transparence sur l'exploitation des informations bancaires. Cependant, elle peut aussi remplir un autre rôle, dans une perspective d'amélioration de l'expérience utilisateur, à travers un espace centralisé au sein duquel il est possible de définir ses préférences pour tous les accès validés, via une interface universelle.

Aborder l'IA en confiance, selon Monzo

Dans sa série des leçons apprises sur le terrain qu'elle partage avec le reste du monde, Monzo relate sa récente expérience avec l'intelligence artificielle placée entre les mains de ses clients, dans le cadre d'un programme de test en conditions réelles implémenté par le régulateur britannique. Pragmatisme au menu, comme toujours !

Pour une jeune pousse comme pour une banque historique, l'IA et les incertitudes sur les résultats qu'elle produit constituent un défi inédit par rapport aux algorithmes traditionnels, plus prédictibles (si on laisse de côté les anomalies de programmation). Plus encore que dans tout autre secteur économique, il est impossible de distribuer des services susceptibles d'induire leurs utilisateurs en erreur, autant pour préserver leur confiance que dans le but d'éviter des sanctions réglementaires impitoyables.

C'est pourquoi Monzo a choisi de participer à l'initiative de la FCA, qui consistait à expérimenter, avec des entreprises possédant déjà une certaine maturité avec l'intelligence artificielle, une application opérationnelle dans un environnement contrôlé, c'est-à-dire avec, entre autres, le support des équipes de l'autorité publique pour l'évaluation en temps réel des risques et la définition de bonnes pratiques permettant d'atteindre les objectifs visés, notamment en termes d'expérience client.

Le cas de mise en œuvre retenu pour cet exercice porte sur une classique fonction d'assistance à l'épargne : le client spécifie un projet – réserve de secours, voyage, objet à acquérir… – et l'outil l'aide ensuite à mettre de l'argent de côté afin de le réaliser, avec une faculté de réajustements intermédiaires. Le cadre est volontairement circonscrit à un périmètre réduit et il s'agit du premier enseignement à tirer de la démarche : seule une cible précise et resserrée autorise une maîtrise complète.

Une fois l'objectif clairement établi, il devient en effet facile de formaliser ce qui déterminera le succès et, à l'inverse, ce qui pourrait mal tourner. Sur cette base, il reste alors à identifier, en accord avec les obligations à respecter, les preuves de justesse et de pertinence requises ainsi que les moyens à déployer pour gérer les incertitudes et vérifier la compréhension par l'utilisateur de ce qui lui est proposé. Ce dernier point est particulièrement critique car le danger de l'IA ne se résume pas à ses hallucinations. Son excès d'assurance, ses hypothèses implicites… sont tout aussi néfastes.

Enfin, Monzo rappelle que chaque application est à considérer comme un ensemble évolutif. Au fil des changements de technologie, de données, de comportement des clients…, il faudra veiller en permanence à sa stabilité. Cela implique d'assigner des responsabilités explicites sur le long terme, ainsi que d'anticiper au plus tôt les règles de pilotage des modifications et de prise en charge des alertes. Là encore, l'approche privilégiée sera celle qui s'appuie non sur des contraintes techniques qui ne résistent pas à l'usure du temps mais sur quelques principes et sur les résultats attendus.

Citi lance sa plate-forme publicitaire

C'est une idée qui circule depuis des années parmi les institutions financières… mais elle reste dans les cartons, notamment par crainte de braquer leurs clients. Aujourd'hui, Citi la relance avec sa nouvelle plate-forme de distribution de publicités ultra-personnalisées grâce à l'exploitation des données collectées sur ses cartes de crédit.

Naturellement, depuis longtemps, une déclinaison spécifique du principe s'est développée, plutôt discrètement, que l'américaine prévoit aussi d'intégrer à son catalogue, à terme : dans une approche qui se veut directement bénéfique pour les utilisateurs de services bancaires en ligne ou mobiles, elle leur propose, en général après un enrôlement explicite, d'obtenir des offres de réduction ou autres avantages ciblés selon leurs habitudes de consommation, telles que les reflètent leurs dépenses.

Avec Citi Commerce Media, il s'agit maintenant de franchir une nouvelle frontière puisqu'il est question de commercialiser de l'espace média sur les propriétés « digitales » de l'établissement, toujours avec les mêmes possibilités de filtrage sur les profils de visiteurs. Bienvenue dans l'ère de la publicité dans les applications bancaires, avec les promesses d'accès à 70 millions d'individus, dont les préférences sont connues avec une précision incomparable, et de placement privilégié des messages.

Entre autres, Citi vante sa capacité unique à identifier plus de 700 catégories d'achats au sein des quelques 6,5 milliards de transactions annuelles qu'elle gère pour le compte de ses clients. Cette masse d'information lui procure une visibilité diabolique sur leur comportement, jusqu'à lui permettre d'affirmer être en mesure de détecter leurs intentions, et pouvoir ainsi placer les communications de ses partenaires en amont de leur décision, pour un rendement cinq fois supérieur à une campagne classique.

La solution, qui émane de l'acquisition récente du spécialiste des récompenses sur la carte de crédit Kard, s'accompagne évidemment d'outils de suivi et de mesure, avec lesquels les annonceurs disposeront d'indicateurs complets et objectifs sur la performance de leurs insertions, en vue de justifier leurs investissements. La banque capitalise là encore sur sa position d'intermédiaire des opérations des consommateurs pour connaître l'impact effectif des publicités auxquelles elle les a exposés.

Du point de vue de Citi, la démarche constitue une évidence, avec un modèle dans lequel toutes les composantes de la réussite s'emboîtent parfaitement. Mais n'aurait-elle pas oublié un préalable essentiel dans son initiative ? Ses clients, qui n'ont apparemment pas leur mot à dire et dont les intérêts ne semblent pas considérés une seule seconde, seront-ils enthousiasmés par la présence de publicités intempestives au cœur de leurs applications financières ? Accepteront-ils sans broncher que leurs données personnelles soient mises à profit pour un tel objectif ? Les précédents en la matière laissent présager un retour de bâton potentiellement brutal et douloureux.

BBVA explore la causalité dans l'IA

Forcément intéressée, ne serait-ce que pour répondre aux exigences réglementaires, à développer l'explicabilité et, plus généralement, la transparence des résultats des modèles d'intelligence artificielle qu'elle met en œuvre, BBVA soutient un travail de recherche formel sur la causalité dans les prédictions qu'ils sont susceptibles de formuler.

Pour beaucoup de monde, l'IA, comme la plus modeste science des données, constitue une sorte d'outil magique capable de détecter des liens subtils et dissimulés entre des données apparemment indépendantes, ce qui lui octroierait le pouvoir de prévoir des conséquences futures à partir d'observations du passé et du présent. Or cette perception est fausse et accepter les prédicats qu'elle produit sans comprendre le « raisonnement » sous-jacent revient à assumer une illusion potentiellement dangereuse.

Il faudra probablement le répéter encore et encore, mais la technologie actuelle est relativement bête, en dépit de sa dénomination. Elle ne suit pas, comme un humain le fait (ou, du moins, devrait toujours le faire), un processus logique pour analyser un problème et aboutir à une conclusion. Elle opère par voie de statistiques et peut de la sorte identifier des corrélations entre des informations qui lui sont soumises, puis, sur cette base, projeter des déclinaisons ultérieures. Mais corrélation n'est pas raison.

De multiples facteurs, y compris le pur hasard, peuvent entrer en jeu dans ces relations apparentes et les exploiter sans s'inquiéter de leur fiabilité rationnelle induit un risque de malentendus. Naturellement, les institutions financières, entre autres, ne peuvent se permettre de prendre de tels risques. Voilà pourquoi BBVA se penche sérieusement sur les possibilités de restituer les paramètres d'entrée et les étapes de « réflexion » conduisant l'IA à un résultat, de manière à les valider ou les questionner.

Pour peu qu'elle soit soumise ensuite au discernement d'un expert humain, l'approche a plusieurs mérites, au-delà de sa première utilité pour la détection de prémisses erronées et la prévention de dérives qu'elles peuvent engendrer ou encore afin d'établir une preuve auditable de la fiabilité des algorithmes. Tout d'abord, elle favorise la compréhension de mécanismes précédemment ignorés, reflétés par les données étudiées, qu'il sera alors possible de mettre à l'épreuve dans d'autres applications.

Autre opportunité, la connaissance des éléments entrant en ligne de compte dans un « raisonnement » artificiel sera certainement utile au raffinement des modèles déployés, par exemple en les encourageant à s'appuyer sur des connexions confirmées, tandis que, à l'inverse, les dépendances abusives pourront être écartées au plus tôt. En prolongeant un peu les hypothèses, ces défauts offriraient peut-être également des moyens de repérer (et éradiquer) des biais dans les jeux de données sources.

Mais le plus important n'est-il pas ailleurs ? Les banques sont avides d'IA mais se trouvent fréquemment freinées dans leurs initiatives par manque de confiance dans le fonctionnement au long cours de leurs applications. Dans cette perspective, la visibilité sur ce qui passe au cœur des logiciels représente aussi un levier de réassurance susceptible d'aider à mieux accepter les usages, jusque dans des contextes sensibles.

Le paiement entre pairs se cherche toujours

Un quart de siècle après PayPal, qui en avait fait un de ses premiers axes de développement, les paiements entre personnes restent considérés comme un marché en attente de solution. C'est, en tous cas, le point de vue défendu par Moov Financial à l'occasion du lancement de son nouveau produit, basé sur les cartes de débit.

Selon ses observations, parmi les options disponibles aux États-Unis, dont Zelle, qui avait été mise au point initialement par les banques, aucune n'atteint un taux de pénétration de 35% dans la population. En effet, sa principale critique envers le secteur porte sur l'obligation pour les utilisateurs de faire partie du même réseau et d'adopter la même application s'ils souhaitent s'échanger de l'argent. À l'inverse, la jeune pousse constate que 90% des américains ont une carte de débit dans leur portefeuille.

Son idée consiste donc à exploiter la popularité de cet instrument pour proposer un moyen de transfert immédiatement accessible à presque tout le monde. Dans cette perpective, elle s'appuie sur les fonctions de versement de fonds implémentées par les deux acteurs majeurs Visa et Mastercard, au dessus desquelles elles ajoute une couche de service assurant l'interopérabilité entre les deux. En l'occurrence, il s'agit d'une sorte de registre qui répertoriera pour chaque participant son identifiant – généralement un numéro de téléphone, de manière tout à fait classique – et sa carte de paiement.

La démarche interroge tout de même, à plus d'un titre. Tout d'abord, la plupart des systèmes de règlement entre pairs (quelles qu'en soient l'origine et la nationalité) facilitent l'enrôlement des bénéficiaires qui ne seraient pas encore inscrits. La simplicité de la démarche constitue même, de toute évidence, un enjeu critique de viralité, qui ne peut être ignoré. D'autre part, Moov distribue sa plate-forme auprès des banques et les mécanismes de Visa et Mastercard mis en œuvre dépendent de leur intégration par ces dernières, ce qui limite automatiquement la portée de la solution à ses partenaires.

En réalité, les échanges entre particuliers continuent à attirer les convoitises de tous les acteurs, du secteur financier et au-delà, qui rêvent de capter une relation persistante avec les consommateurs. Dans leur vision, ils représentent un point d'entrée pour l'acquisition et la rétention de clients, sur des modèles d'activité potentiellement très divers. Naturellement, ces approches comportent la plupart du temps un défaut important, à savoir d'ignorer les attentes réelles de leur audience cible. Et c'est ainsi que les acteurs « natifs » maintiennent leur avantage et leur emprise sur le marché.

Qonto s'aligne sur les profils de ses clients

Bien qu'elles clament haut et fort placer leurs clients au centre de leurs préoccupations, la plupart des banques restent focalisées en priorité sur leurs produits… et leurs plates-formes « digitales » sont les premières à refléter ce biais. Qonto, qui, jusqu'à maintenant, n'échappait pas au défaut, commence à faire évoluer sa perspective.

Pour être honnête, il n'y a pas encore de quoi s'emballer. Ainsi, la page d'accueil et les menus présents sur le site web de la jeune pousse continuent à faire la part belle à son catalogue, y compris avec ses offres périphériques, par exemple sur ses usages de l'intelligence artificielle ou autour de la facturation électronique. Pourtant, en cherchant un peu, le visiteur trouvera sans trop de difficulté une série de rubriques spécifiques à différents métiers, tels que le conseil, le BTP, la technologie, les médias…

Chacune d'elles est organisée de manière à mettre en avant – parmi une palette dont la richesse tend à réduire la visibilité (comme c'est souvent le cas dans les établissements traditionnels) – les solutions les plus appropriées pour le secteur sélectionné, en les déclinant dans son contexte particulier. L'objectif est de s'adresser non plus à un entrepreneur générique qui souhaite ouvrir un compte bancaire mais à un professionnel qui cherche des réponses opérationnelles à ses problématiques quotidiennes.

Prenons les commerçants. Une de leurs attentes principales concerne l'encaissement, pour lequel Qonto propose plusieurs dispositifs techniques, du terminal dédié à l'option virtuelle sur téléphone, assortis de fonctions complémentaires, à l'image du logiciel de caisse, synchronisé. Viennent ensuite les possibilités de financement, pour remplacer un équipement ou réassortir un stock, là encore à travers divers supports, dont les avantages et inconvénients sont détaillés, par rapport à des situations concrètes.

Naturellement, l'effort est, à ce stade, purement cosmétique. Mais sa seule description laisse rapidement entrevoir toutes les opportunités qu'un tel renversement de vision pourrait ouvrir. Et je ne pense pas uniquement à une idée aussi triviale que la commercialisation de « paquets » de services prêts à l'emploi par domaine d'activité. Il s'agirait aussi de développer des synergies et des interactions directes entre les différentes solutions, adaptées selon la connaissance des profils types des clients.

Imaginons donc comment l'analyse des flux intermédiés, entre les encaissements d'un côté et les factures fournisseurs de l'autre, permettrait à la banque de préconiser spontanément la meilleure offre de financement, dans l'optique de lisser la trésorerie tout au long de l'année, avec activation en un clic. Ou bien, grâce à l'identification anticipée des clients, dûment enregistrés dans la plate-forme de la banque, la pré-approbation d'une proposition d'affacturage en cas de tension sur les disponibilités.

Aujourd'hui, la « centricité » client ne peut plus se contenter de déclarations et de marketing, elle doit s'accompagner d'une réalité tangible, qui fasse clairement écho aux préoccupations de l'audience visée. Ce genre de démarche devrait devenir incontournable, non seulement parce qu'elle crée les conditions de la fidélité mais aussi parce qu'elle représentera de plus en plus un facteur majeur de différenciation concurrentielle (le scénario de financement évoqué ci-dessus existe, chez Amazon).

Sync rapproche l'épargne de la paye

Dans un monde où les sollicitations à la dépense sont permanentes, les consommateurs rencontrent de plus en plus de difficultés à mettre de l'argent de côté. En réponse, la britannique Sync Savings essaie de rendre l'épargne toujours plus simple, automatique et indolore, en intégrant son pilotage au plus près du versement du salaire.

Naturellement, les solutions ne manquent pas pour encourager les citoyens à se constituer une réserve, que l'objectif en soit de pouvoir faire face à un imprévu ou de préparer un projet plus ou moins ambitieux. Au plus trivial, les banques offrent la faculté de créer un virement récurrent vers un compte dédié à la réception de la rémunération. À un niveau un peu plus élaboré, il existe également quelques outils spécialisés qui ajoutent à cette option brute un accompagnement destiné à stimuler les usages.

En surface, Sync Savings n'apporte rien de révolutionnaire dans le paysage et son approche est sensiblement équivalente à cet état de l'art, avec un module qui permet classiquement à l'utilisateur final de spécifier les cagnottes qu'ils veut constituer, en leur donnant un objet (un voyage, un objet à acquérir, des travaux à financer…) et en indiquant le montant à leur affecter à chaque cycle de paye. Une fois les règles mises en place, il dispose d'un tableau de bord sur lequel il suit la progression de son plan.

En revanche, la jeune pousse estime que les services existants – du moins les plus sophistiqués – restent d'un abord trop complexe ou trop déconnecté de leur quotidien pour être totalement séduisants, surtout à long terme. Alors elle immerge le système au cœur des plates-formes de gestion des rémunérations dans les entreprises et peut de la sorte faciliter l'ouverture du compte d'épargne (sans requérir aucun justificatif) et orienter les fonds vers ce dernier à la source, selon les desiderata du collaborateur.

La démarche s'inscrit aussi dans la tendance de fond qui consiste à commercialiser des fonctions dédiées au bien-être financier à l'intention des employeurs. Si cette stratégie vise en priorité à ouvrir la voie à un modèle économique viable (ce qui reste un défi majeur dans ce domaine), elle apporte d'autres avantages potentiels, dont, en premier lieu, le soutien actif des entreprises à l'enrôlement de leurs effectifs, une fois qu'elles mesurent l'impact qu'ont les préoccupations d'argent sur leur productivité.

Dans l'ensemble, du point de vue du consommateur, Sync Savings introduit donc une amélioration incrémentale à un concept connu et éprouvé… mais qui peine à s'imposer, jusqu'à maintenant. Chaque pas en avant compte pour essayer de surmonter le plafond de verre mais il ne faut probablement pas attendre de miracle. En outre, l'épargne ne représente qu'un volet de la problématique beaucoup plus vaste du bien-être financier : le chemin qui reste à parcourir en vue de sa démocratisation est encore long…

L'IA impose ses exigences

Les traditionnelles prédictions stratégiques annuelles de Gartner sont, pour 2027 et au-delà, exclusivement consacrées à l'intelligence artificielle. Cependant, ce qui me surprend le plus est le prisme retenu : il n'est pratiquement question que des défis et des contraintes qu'elle imposera aux entreprises et non des opportunités qu'elle leur offre.

Dans ce dernier registre, les analystes ne retiennent que deux propositions. L'une, élémentaire, concerne l'irruption de l'IA « physique » aux côtés des employés, que ce soit sous forme de robots à proprement parler ou de véhicules autonomes, de drones et autres appareils interagissant avec leur environnement. En la matière, une recommandation notable porte sur les impératifs de sécurité, qui devraient être placés en tête des préoccupations. La seconde est indirecte puisqu'elle esquisse l'émergence d'une activité de distribution d'énergie dans les grands groupes qui déploient leurs propres capacités de production face aux besoins engendrés par leurs usages.

Une idée intéressante, qui changerait radicalement le fonctionnement des directions informatiques, touche aux nouvelles méthodes de développement logiciel. Il ne s'agit pas ici uniquement de considérer les impacts sur la programmation, dont l'assistance constitue un des premiers cas de mise en œuvre de l'intelligence artificielle, mais aussi du changement de perspective sur le patrimoine applicatif que son efficacité induit : d'ici 2029, 80% des applications générées seraient jetables, par conception, en réponse à des demandes ponctuelles ou pour une adaptation rapide à un contexte mouvant.

Dans la catégorie des challenges, ensuite, Gartner voit apparaître une classe d'acteurs opérant nativement via l'IA, ce qui leur procure la faculté de mettre sur le marché des produits personnalisés à grande échelle qui déstabiliseront les organisations restées à la traîne de la tendance, notamment par leurs conséquences sur la fidélité de leurs clients… et de leurs collaborateurs. Ce genre de prophéties est classique de l'exercice, mais elle a le mérite d'insister sur l'importance, indiscutable, de l'innovation et, en arrière-plan, de la nécessité de définir un cadre qui la stimule continuellement.

Mais les aspects financiers sont ce qui inquiète le plus le cabinet. Si la problématique des coûts directs du recours à des modèles intelligents est désormais relativement bien intégrée, divers risques périphériques sont également à envisager, tels que les attaques par épuisement de tokens – quand des personnes malintentionnées abusent de services exposés au grand public afin de provoquer une consommation excessive de ressources – et le débordement de capacité – quand les utilisateurs légitimes exploitent de plus en plus massivement des agents pour exécuter leurs tâches automatiquement.

La défense passera par la mise en œuvre d'une gouvernance spécifique. À un niveau tactique, il faudra installer des solutions de suivi et de contrôle en temps réel, fournissant un socle de pilotage aux décideurs. À un stade plus stratégique, ces outils devront être aptes à un rapprochement avec une mesure du retour sur investissement, et donner ainsi de la visibilité sur la valeur réelle dégagée par les initiatives, afin, le cas échéant, d'engager les arbitrages nécessaires. Dans ce but, 6 entreprises sur 10 disposeraient en 2029 d'une fonction dédiée à cette surveillance de l'équilibre coûts-bénéfices de l'IA.

Enfin, il restera à traiter le (vaste) sujet de la responsabilité qui, dans certains secteurs, dont le secteur financier, relève aussi d'un enjeu réglementaire. Pour Gartner, le directeur informatique ou, si le poste existe, le directeur de l'intelligence artificielle devra assumer cette charge supplémentaire de définition des règles applicables et se porter garant de leur implémentation effective. Dernière note, toujours dans ce domaine, ce sont les assureurs et non les régulateurs qui en établiront les normes, à travers les contraintes qu'ils édicteront pour offrir une couverture abordable à leurs clients.

En conclusion, les firmes qui aujourd'hui se concentrent sur des expérimentations avec l'IA, en essayant de déterminer comment elle peuvent tirer parti de ses opportunités, ont tout intérêt à se pencher au plus tôt sur le cadre général dans lequel elles devront se projeter quand elle sera devenue une composante stratégique de leurs infrastructures.

L'éducation financière en question, toujours

Fortement investie dans la distribution de services d'aide au bien-être financier des salariés, PNC réalise une enquête annuelle afin d'évaluer la situation et les attentes de ces derniers. L'édition 2026 révèle que, alors qu'ils s'estiment en mesure de gérer leurs flux au quotidien, ils manquent totalement de préparation pour leurs grands projets de vie.

Les études se succèdent et, qu'elles soient menées aux États-Unis ou ailleurs dans le monde, leurs résultats sont invariablement identiques. Celle-ci adopte une démarche extrêmement concrète qui met en lumière quelques conclusions saillantes : par exemple, 7 personnes interrogées sur dix affirment savoir ouvrir un compte d'épargne, tandis qu'un tiers seulement de l'échantillon possède les compétences économiques et financières élémentaires (telles que l'impact de l'inflation sur leur cagnotte).

Interrogés sur leur perception de leur avenir, de sérieuses inquiétudes émergent chez les collaborateurs des entreprises. Pour ne citer que ce sujet spécifique, partagé par tout le monde (ou presque), moins de la moitié des sondés (45%) se déclarent confiants pour leur retraite… quand trois quarts de leurs employeurs croient qu'ils se sentent prêts, au moins en partie. Seuls ceux qui ont la chance – ou les moyens – de disposer d'un accompagnement professionnel dédié exhibent une certaine assurance en la matière.

Au-delà des statistiques consternantes mais récurrentes à propos des effets sur l'efficacité au travail du stress vis-à-vis de l'argent, voilà précisément ce qui ouvre une perspective légèrement différente sur les lacunes de littératie financière des populations. Elles ont des conséquences d'autant plus délétères qu'une majorité d'individus a l'illusion de maîtriser son porte-monnaie. Le rapport ne l'aborde (évidemment) pas mais je considère que les banques ont une responsabilité dans ce désastre.

Je pense particulièrement à la manière dont ses métiers sont abordés par l'industrie avec son audience. Si j'exclus le suivi des opérations courantes, sur lequel les clients se déclarent justement plutôt à l'aise, les acteurs présentent (presque) exclusivement des produits, que ce soit sur leurs plates-formes « digitales » ou par la voix d'un « conseiller » (qui n'est souvent qu'un simple vendeur). Assortis de caractéristiques brutes, ils laissent supposer qu'une bonne gestion de finances personnelles se résume à choisir le bon support, sans requérir d'en comprendre le fonctionnement ni d'en mesurer l'adéquation (ou non) au besoin qu'ils cherchent à satisfaire.

Raison pour laquelle je milite pour une éducation financière immersive. Les programmes pédagogiques autonomes, décorrélés de la réalité de l'apprenant, n'ont qu'une portée limitée, à la fois parce qu'ils paraissent trop théoriques et parce qu'ils sont décalés par rapport aux messages implicites des fournisseurs. Apporter une information complète et personnalisée, avec toutes les explications nécessaires en vue d'en appréhender toutes les dimensions, dans le contexte de la recherche d'une réponse à un besoin ou d'un conseil authentique, est la seule approche valable.

Une IA pour remplacer les actuaires

Huscarl, qui vient d'opérer une première levée de fonds au début du mois, s'attaque à une forteresse historique de l'analyse de données : l'actuariat. Elle développe en effet, à l'intention des entreprises auto-assurées, des outils d'intelligence artificielle capables de calculer des projections de pertes et de primes sur des scénarios personnalisés.

Bien sûr, il n'est pas question – en tous cas pour l'instant (?) – de remplacer les experts qui, dans les compagnies, affinent presque quotidiennement les évaluations de risques sur les produits courants de l'industrie avec des modèles mis au point et étalonnés sur de longues années. En revanche, la jeune pousse (française) défend ses atouts pour s'implanter dans des domaines plus spécialisés, tels que ceux que prennent en charge les entités captives, correspondant fréquemment à des besoins atypiques.

Huscarl propose ainsi de réaliser des études de faisabilité ad hoc ou bien de construire un véritable plan d'affaires pour une couverture donnée. À partir d'informations plus ou moins riches et d'une description des attentes, ses algorithmes vont élaborer un dossier d'étude sur cinq ans, illustrant l'équation économique d'un projet, y compris en conditions extrêmes, ou bien estimer le coût à prévoir, ligne par ligne, prenant même en compte les évolutions structurelles, par exemple autour des aléas liés au changement climatique.

Dans une large mesure, la startup cherche plus à combler les niches dans lesquelles les professionnels ne peuvent s'engager qu'à remplacer le travail des actuaires, ce qui explique son positionnement. Elle promet notamment, de manière explicite, de fournir des résultats exploitables sur des risques que les acteurs traditionnels ne veulent pas considérer ou, du moins, pas avec le niveau de personnalisation souhaité, que ce soit par manque de données de référence ou en raison de leur mauvaise qualité.

Aujourd'hui, vus de l'extérieur, les actuaires représentent une élite intouchable dans l'univers de l'assurance. Pourtant, ils ne seront pas épargnés par la révolution de l'intelligence artificielle, bien au contraire. Leurs compétences en matières de statistiques sont évidemment parmi les plus exposées à l'automatisation… et, conscients du progrès, ils ont su s'approprier les générations précédentes de science de données en vue de décupler leur efficacité. Désormais, c'est le second pan de leur savoir-faire qui est menacé : la compréhension des sous-jacents d'un risque et d'une couverture. Certes les IA n'en ont pas une réelle perception mais elles sont néanmoins en mesure de les capturer dans des documents ou autre sources d'information et cette capacité peut probablement suffire à reproduire une expertise convaincante.