Éducation financière, de la théorie à la pratique

En conclusion du mois (américain) de la littératie financière, U.S. Bank présente sa liste des 7 principes qui doivent guider les démarches éducatives, en soulignant comment elle les implémente. Il ne lui resterait qu'à intégrer l'ensemble au sein d'une démarche cohérente et véritablement pédagogique pour couronner sa démonstration.

L'introduction à cet article générique comporte quelques évidences qui valent la peine d'être martelées : « maîtriser ses finances personnelles n'est pas qu'une affaire de suivi de sa trésorerie » ou bien – celle que je préfère et dont je doute qu'elle soit endossée par la plupart des intéressées – « c'est le rôle de la banque d'inculquer à ses clients les éléments de gestion de l'argent dont ils ont besoin ». Viennent donc ensuite les 7 moyens à travers lesquels U.S. Bank estime s'acquitter de cette tâche.

1. Avoir une visibilité instantanée sur les dépenses effectuées, dans l'application mobile de l'établissement, est un facteur essentiel de maîtrise de ses choix.

2. Les outils d'épargne qui s'appuient sur un objectif à atteindre (ou un projet à réaliser) prédéfini permettent de constater régulièrement ses progrès concrets.

3. Un aperçu consolidé de sa situation, à travers les différents comptes et autres cartes de crédit – y compris dans plusieurs banques – aide à prendre des décisions éclairées.

4. Les alertes – notamment sur des seuils de solde ou des frais imprévus – et éventuelles limites – par exemple sur le découvert autorisé – protègent contre les mauvaises surprises susceptibles de faire dérailler un budget.

5. Les options prédictives et l'activation du paiement de facture contribuent à réduire les inquiétudes sur la capacité à faire face à ses obligations à venir.

6. Les solutions de partage entre partenaires ou, plus largement, entre membres de la famille sont importantes pour rationaliser et apaiser les discussions d'argent.

7. Enfin, la technologie ne fait pas tout et les conseillers sont aussi là pour diffuser la connaissance et fournir un accompagnement personnalisé qui accroît la confiance.

La palette de fonctions offertes par U.S. Bank, indiscutablement utiles pour un pilotage sain des finances personnelles, est certes impressionnante mais elle souffre tout de même de quelques lacunes criantes. La première porte sur leur prise en main par les clients : quels moyens sont mis en œuvre afin de leur enseigner comment exploiter ces multiples possibilités pour l'optimisation de leur quotidien ? Il manque le mode d'emploi qui fera que les services proposés deviennent des assistants de gestion efficaces.

Autre défaut, ces éléments sont trop disparates et n'autorisent pas spontanément une perspective à 360° sur le sujet. Par exemple, la séparation arbitraire entre la surveillance des comptes, les capacités d'anticipation et les objectifs d'épargne nuit à une approche cohérente. Pour une bonne maîtrise, il faudrait que la personne – ou, mieux, le foyer – se voit offrir une vue consolidée des différentes composantes de sa position et un éclairage prescriptif sur l'articulation de leurs dépendances.

Comme toujours avec ces initiatives, on débouche sur la principale limitation du dispositif : l'absence de conseil proactif, autre que, en l'occurrence, le recours à un conseiller qui, préférant se concentrer sur la vente de produits, ne sera probablement pas enclin à prendre le temps d'apprendre à ses clients comment, par exemple, concilier à long terme leur endettement et la concrétisation de leurs rêves d'avenir. Tout ce qu'il faudrait pour pallier ce déficit est pourtant présent dans les 7 principes d'U.S. Bank.

L'éducation financière par la pub ?

Inlassable, Experian poursuit ses aventures avec l'intelligence artificielle et, après ses premiers pas dans ChatGPT, s'empare à présent d'une nouveauté introduite récemment sur Snapchat qui lui permet de partager des éléments d'éducation financière avec les adeptes de la plate-forme dans un contexte de publicités interactives.

Le réseau social cède lui-même à la tendance incontournable du moment, en arguant que, désormais, les contenus promotionnels doivent s'aligner avec les attentes des consommateurs vis-à-vis de leurs interactions, avec leurs pairs comme avec les annonceurs, et donc adopter un mode conversationnel. Il appuie son raisonnement, entre autres, sur ses propres observations consécutives à la mise en place de son propre robot « My AI », dont il affirme qu'il est plébiscité par ses utilisateurs.

Le principe consiste à offrir aux entreprises un format publicitaire via lequel elles insèrent leur chatbot au cœur de l'expérience Snapchat. Dans le cas d'Experian, en l'occurrence, la bannière sponsorisée renvoie ainsi vers un agent virtuel qui propose d'échanger sur les thématiques financières préoccupant plus particulièrement la population, jeune, adepte de l'application au petit fantôme : réaliser des économies sur ses dépenses, comprendre les cartes de crédit, apprendre à gérer son budget…

L'utilisateur pose ses questions librement, en langage naturel, bien entendu, et obtient instantanément des réponses qui se veulent personnalisées et contextuelles – ce qui, vue l'absence d'informations spécifiques sur la situation des comptes de l'individu, se limitera vraisemblablement à maintenir une continuité logique dans le dialogue.

L'idée sous-jacente au déploiement de ce drôle de dispositif consiste à assurer une présence visible où et quand les citoyens sont susceptibles de s'interroger sur des sujets financiers, ce qui se produit évidemment de plus en plus souvent sur les sites où ils passent le plus de temps. Un ciblage des annonces pourrait alors être un plus (par exemple lors d'une discussion d'argent avec un proche). Dans cette logique, la démarche a un certain mérite, même si ces prémices requerront une validation.

À défaut de convaincre Mme ou Mr Tout-le-Monde de consentir spontanément un effort afin d'acquérir quelques bases d'éducation financière, l'approche retenue par Experian paraît intéressante dans sa capacité à s'immiscer dans le quotidien des gens. Elle n'est cependant pas sans défauts. D'abord, elle demande malgré tout un engagement actif dont il faudra voir si l'audience visée est prête à le fournir. L'entrée en matière (l'accroche commerciale) joue là un rôle critique. D'autre part, son périmètre restera circonscrit aux seuls domaines qui préoccupent la personne interpellant l'agent.

Au-delà de ces réserves, je soupçonne qu'il existe pour les banques une réelle opportunité à explorer et à approfondir derrière cette implémentation pionnière. Considérez-la comme une simple ébauche, imaginez des variantes, développez-la, expérimentez différentes options… la littératie financière de la population le vaut bien.

Quoi de neuf du côté de Wero ?

Lors de sa création en 2020, l'EPI promettait de révolutionner les paiements dans la zone Euro à l'horizon 2022. Six ans et bien des péripéties plus tard, une nouvelle étape commence à être franchie avec le lancement officiel en France, par BPCE, de fonctions de règlement des achats en ligne, dans la foulée de l'Allemagne et la Belgique.

Concrètement, le groupe bleu et rouge a validé une expérimentation et peut désormais entamer le déploiement généralisé. Celui-ci se déroulera par paliers, avec une ouverture début mai à un premier lot de 500 000 clients qui s'étendra ensuite à l'ensemble du parc d'ici cet été. L'enrôlement des commerçants est également en cours afin de développer le réseau d'acceptation, initialement représenté uniquement par l'École du Ski Français, avec qui les tests préliminaires ont été organisés.

Le mode opératoire d'une transaction paraît relativement simple. Au moment de passer en caisse (virtuelle), l'utilisateur choisit l'option Wero et se voit alors invité à numériser un QR code depuis son application mobile bancaire (qui intègre le porte-monnaie électronique) afin de valider le règlement. Sa déclinaison dans le m-commerce exploite en revanche un lien direct, permettant de court-circuiter la capture d'image. Le transfert de fonds est enfin exécuté à travers un virement instantané de compte à compte.

Selon les vidéos de démonstration, la qualité de l'expérience semble correcte (encore plus sur téléphone, ce qui est certainement le plus important, de nos jours) sans être renversante, notamment en comparaison avec un système tel qu'Apple Pay. Il est tout de même prévu de faciliter les achats récurrents, avec une option classique de rétention des préférences de paiement et de livraison pour les visites ultérieures.

Alors que, jusqu'à maintenant, Wero se contentait d'hériter des capacités de transfert entre proches de PayLib, il entre aujourd'hui dans le dur de ses ambitions d'origine et va se confronter directement au défi qui transformera ou non l'essai, à savoir la conquête des e-commerçants. Ceux-ci étant débordés par le nombre de moyens de paiement que leurs prestataires de service leur proposent, il va falloir développer un puissant argumentaire pour les convaincre de privilégier celui-ci. Le niveau actuel d'équipement de la population pourrait en faire partie mais BPCE ne précise pas combien, parmi ses 13 millions de clients, sont des utilisateurs actifs du « wallet ».

Et ce n'est qu'un début dans la feuille de route de l'EPI. Les autres banques hexagonales devront d'abord suivre l'exemple afin de compléter la promesse de valeur (d'universalité, spécifiquement). Puis, il faudra travailler sur la dimension transfrontalière, pour l'instant réduite à la Belgique et l'Allemagne, où le choix de l'interopérabilité avec les autres solutions en vigueur introduira ses propres complexités d'implémentation. Enfin, surtout, il restera à intégrer les paiements de proximité, sur lesquels les enjeux de fluidité de l'expérience seront probablement les plus difficiles à appréhender. Et peut-être faudra-t-il ajouter entretemps les nouvelles exigences du commerce agentique !

Helios se préoccupe de bien-être financier

Consciente des relations étroites qui existent entre préoccupations environnementales et bien-être financier des populations, la néo-banque écologique Helios, qui a désormais rejoint le groupe Younited, lance une nouvelle initiative de sensibilisation à l'intention de ses clients, dont j'espère qu'elle s'enrichira bientôt d'un volet de conseil.

Je doit préciser d'emblée que, à bien des égards, cette nouveauté, tout comme les efforts précédents de la jeune pousse – contenus pédagogiques ou options telles que les poches d'épargne –, souffre des défauts que je signale régulièrement dans ces colonnes : approche passive et emphase sur son recours à l'intelligence artificielle. Elle retient néanmoins mon attention, d'une part parce qu'elle émane d'une entité aux moyens bien plus limités que les grands groupes auxquels j'adresse généralement mes reproches et, d'autre part, parce qu'elle esquisse une orientation qui m'inspire.

Le principe de fonctionnement retenu est relativement original puisqu'il repose sur l'envoi d'un courriel aux clients (un échantillon dans un premier temps, avant généralisation), contenant une analyse détaillée de leur comportement financier sur l'année 2025. Le message fournit, entre autres, un bilan mensuel des flux, individuels ou en couple, une répartition des dépenses par catégorie, une mise en avant des achats responsables (la raison d'être d'Helios), une évaluation de l'épargne et de ses tendances… En résumé, rien de très excitant dans le registre du suivi budgétaire.

Au sein de cette synthèse, un premier détail mérite toutefois de s'y attarder : les résultats obtenus sont mis en regard avec la règle connue dite des 50/30/20 de pilotage sain des finances personnelles, préconisant l'affectation des revenus pour 50% aux frais essentiels, 30% aux envies et 20% en réserve. Voilà une excellente illustration d'une contextualisation d'un précepte, abstrait quand il fait partie d'une formation théorique et qui prend tout son sens une fois appliqué à la situation de l'apprenant. Selon moi, tous les apprentissages devraient être déclinés de la sorte sur des cas individuels.

Une autre dimension de la démarche laisse entrevoir une perspective brillante si elle est prolongée à l'avenir. En effet, l'étude menée sur les transactions aboutit à l'identification d'un comportement prédominant (par exemple « la fourmi ») parmi un référentiel qui en comprend neuf. La connaissance de ce trait psychologique constitue un élément essentiel pour la construction d'une éventuelle stratégie de recommandations efficace, à la fois afin de mettre l'accent sur des thématiques et problématiques que les biais sous-jacents tendent à faire ignorer et pour exploiter des mécanismes d'incitation qui résonnent de manière optimale avec le mode de pensée privilégié du sujet.

En résumé, Helios propose une solution relativement basique pour l'instant mais avec un fort potentiel de progrès en matière d'accompagnement concret de l'éducation et du bien-être financiers. Il reste à espérer que l'équipe n'en reste pas là et enrichisse progressivement sa proposition de valeur, comme elle semble le promettre. Une première piste de réflexion devrait concerner, à mon avis, la distribution de l'outil : son envoi spontané est susceptible de stimuler la bonne volonté mais sa fréquence, si elle est annuelle, comme donne à le comprendre la présentation, serait à revoir.

Qonto, banque nativement IA

Dans un secteur financier qui manque d'imagination dans ses applications de l'intelligence artificielle, Qonto dévoile les premières briques de sa vision d'une banque plaçant l'IA au cœur de son offre, non pas pour suivre une mode ou se gargariser d'innovation mais pour apporter à ses clients des solutions qui les aident dans leur quotidien.

Les nouveaux assistants sont présents dès l'écran d'accueil de la plate-forme web ou de l'application mobile, et un clic ou un appui suffit donc à engager la conversation, en mode tchat. Dans un registre désormais résolument classique, l'utilisateur peut d'abord poser des questions libres sur ses comptes et sa situation – explications sur les dépenses, recherche sur tous les critères imaginables, décryptage des tendances ou des éventuels écarts constatés… – et obtenir des réponses instantanées.

Plus intéressant et plus rare que cet accélérateur d'accès à l'information, un autre volet est consacré à l'exécution autonome d'actions. Mais il ne s'agit pas seulement d'opérations bancaires. Parce que Qonto s'adresse aux entreprises, diverses démarches administratives sont aussi prises en charge. Une simple demande en langage naturel suffit ainsi à préparer et envoyer une facture ou à créer une carte de paiement, par exemple. Par sécurité, une validation est exigée avant de finaliser le traitement.

Les quelques dysfonctionnements rencontrés à l'usage me laissent penser que le déploiement est encore plus ou moins expérimental. Mais déjà d'autres catégories de fonctions sont annoncées pour l'avenir, dont notamment une qui cible le pilotage de la facturation, avec des options d'alerte et de relance en cas de retard de paiement. L'ambition est de proposer les services d'un agent pour toutes les dimensions de la gestion d'entreprise afin de faire gagner du temps partout où cela est possible.

Si le principe de Qonto AI est incontestablement séduisant, l'implémentation révèle un choix discutable. En effet, chaque domaine d'intervention est confié à un assistant dédié : l'analyste pour l'exploration des données, l'opérateur pour les actions, le collecteur pour la future chasse aux mauvais payeurs… J'imagine que cette spécialisation, par « petit modèle », permet d'optimiser la performance et l'efficacité… mais la lisibilité pour les clients risque d'en souffrir. Il faudrait peut-être ajouter un premier niveau d'analyse qui sache sélectionner le bon outil pour chaque interaction.

Quoi qu'il en soit, et il n'est évidemment pas étonnant que ce soit le fait d'une jeune pousse de la FinTech, Qonto montre la voie à l'industrie en matière d'exploitation de l'intelligence artificielle comme un moyen d'enrichir la palette de services offerte, avec une focalisation concrète sur ce qui est susceptible d'apporter un surcroît de valeur aux entreprises. Dans une certaine mesure, ces efforts font également écho à la menace des nouveaux géants de l'IA que j'évoquais hier : la banque devra bientôt prouver la supériorité de ses propres agents face aux « super apps » émergentes, que ce soit en termes d'expertise métier, de faculté de personnalisation, de contextualisation…

La prochaine génération de Super App arrive

Les modes sont décidément irrationnelles. Pendant des années, toutes sortes d'entreprise, y compris dans le secteur financier, ont rêvé de créer leur « Super App » en tentant de répliquer le modèle, obsolète, des dragons chinois. Aujourd'hui, la prochaine génération se met en ordre de marche… et plus personne ne semble s'intéresser au sujet.

À l'occasion de diverses annonces récentes, OpenAI a pourtant évoqué ses prétentions en la matière sans ambiguïté. Certes, ses premières concrétisations tendent à viser en priorité l'environnement professionnel, plus lucratif, où le concept d'un outil universel capable de piloter toutes les activités de chaque collaborateur est certainement aussi séduisant que son équivalent dans l'univers grand public. Mais des solutions sont également en chantier pour ces derniers et elles préparent une révolution.

Entre ses agents et sa place de marché d'applications tierces, le pionnier de l'IA générative – et ses concurrents s'engouffreront naturellement dans la même voie – montre clairement la direction : demain, vous pourrez oublier les plates-formes de commerce, d'information, de formalités administratives, de gestion des finances personnelles… que vous utilisez quotidiennement. Vous dicterez vos instructions à ChatGPT, qui exécutera les actions nécessaires afin de satisfaire votre requête.

La première conséquence d'une telle évolution, et j'ose espérer que toutes les directions marketing l'ont en tête, est la perte de contact avec les usagers et/ou clients au niveau des services « digitaux ». Finies les stratégies de rebond commercial, par exemple, l'intelligence artificielle ne se laissera pas facilement détourner de son objectif (à moins de la soudoyer ?). Tout ce qui est mis en place en termes de qualité visuelle, de parcours, d'ergonomie s'effacera au profit de l'efficacité maximale des robots.

Plus fâcheux, notamment pour le secteur financier traditionnel, les agents IA conquerront progressivement la faculté de conseiller leurs utilisateurs. Dans cette hypothèse, ce ne sont plus seulement les interactions avec les outils numériques qui sont menacées mais aussi celles qui sont historiquement redirigées vers un interlocuteur humain, en particulier pour les demandes à forte valeur ajoutée. Les institutions qui n'ont jamais implémenté un accompagnement personnalisé à distance s'en mordront les doigts.

Les clients qui, sauf à changer de fournisseur, se plient pour l'instant aux contraintes de leur banque quand ils désirent bénéficier de recommandations plus ou moins sophistiquées disposeront bientôt d'une autre option, toujours à portée de clic. Et lorsqu'ils la choisiront, l'établissement qui héberge leurs comptes sera simplement devenu une usine de production, sans valeur de différenciation. Voilà une nouvelle raison de développer un modèle de conseil 100% « digital », individualisé et contextuel, qui devra en outre prouver son avantage face aux IA « spécialistes de tout ».

L'industrie a longtemps craint (ou fait mine de craindre ?) l'irruption des géants technologiques (américains, de surcroît !) dans ses métiers. Je n'y ai jamais cru sérieusement, arguant que la rupture que cherchaient à créer ces firmes se positionnait sur la relation avec leurs utilisateurs. Ma conviction est désormais renforcée… et la menace se précise rapidement. Il n'est plus temps de se lamenter mais plutôt de définir et mettre en place ce qui permettra aux acteurs de la finance de rester compétitifs.

P.S. J'ai préparé ce texte avant que n'émerge aujourd'hui la rumeur d'un projet de téléphone sans applications, entièrement piloté à l'IA, chez OpenAI, qui donne évidemment un peu plus de crédit à mon hypothèse.

Gestion de patrimoine et IA, la vision de Citi

Quelques semaines après Bank of America et sa plate-forme d'assistance aux conseillers en gestion de patrimoine, Citi Wealth présente sa solution à base d'intelligence artificielle, qui, elle, s'adresse directement aux clients aisés. Au-delà de l'effet d'annonce (prématurée), quels enseignements peut-on tirer de cette initiative ?

Comme dans les autres lignes d'activité (et les autres secteurs), les banques privées ne pourront bientôt plus se permettre de ne pas montrer au monde qu'elles se sont appropriées l'IA, de préférence au bénéfice de l'efficacité opérationnelle et de la satisfaction des clients. La plupart d'entre elles ne se sentent toutefois pas prêtes à changer pour autant leurs modes de relation avec ces derniers, préférant maintenir un statu quo sécurisant construit sur des interactions avec un spécialiste humain.

Sans renier l'importance du contact personnel, qu'elle espère aussi optimiser de la sorte, Citi se démarque donc du lot en cherchant plutôt à enrichir, grâce aux technologies de Google, l'accompagnement « digital » de ses clients. Ses applications web et mobile devraient donc prochainement (à partir de l'été) accueillir un agent virtuel, incarné par un avatar réaliste et piloté entièrement par une interface vocale, capable d'informer les utilisateurs, spontanément ou sur demande, et d'exprimer ses recommandations.

Le principe semble séduisant… mais les scénarios fournis à titre d'exemple font vite déchanter. Ainsi, le cas principal décrit est celui d'une alerte émise par Citi Sky – c'est son nom – sur la prochaine arrivée à échéance d'un certificat de dépôt. Il suggère alors de le renouveler, avec deux options de maturité au choix, ou de transférer le capital sur un simple compte à intérêts. Non seulement paraît-il difficile de justifier le recours à l'IA pour un tel événement, il faut s'inquiéter si aucun équivalent n'existait auparavant.

La mise en place d'un avatar destiné à personnifier l'échange apporte-t-elle, à elle seule, un bénéfice incontestable ? Outre que, s'il faut en croire la vidéo de démonstration (ci-dessous), son réalisme reste largement perfectible, les innombrables expérimentations réalisées depuis une quinzaine d'années, avec des approches variées, tendent à laisser penser que les clients n'apprécient guère ces ersatz d'humain, tandis que la navigation vocale interroge dans un contexte de communication d'informations privées.

En synthèse, Citi Sky n'est qu'une énième déclinaison, sans autre intelligence que celle du traitement du langage (en anglais et en espagnol, en l'occurrence), du concept d'agent voué à simplifier l'accès à des rubriques que les utilisateurs ont potentiellement du mal à trouver dans les services en ligne actuels, avec les menus mis à leur disposition. Dans ce sens, l'initiative est certainement positive… même si on ne peut que regretter que son implémentation ait dû attendre si longtemps, alors qu'elle ne présente pas, et n'a jamais vraiment présenté, de défi majeur d'un point de vue technique.

CommBank lance la lutte anti-fraude agentique

Dans le secteur financier, la lutte contre la fraude fait partie des domaines les plus propices à l'exploitation de l'intelligence artificielle. Les applications ne semblent pourtant pas enregistrer des progrès fulgurants. CommBank figure ainsi parmi les premières à générer automatiquement des règles défensives contre les nouvelles attaques.

La première partie du dispositif est désormais classique et correspond au niveau de maturité général de l'industrie. Des modèles d'analyse repèrent parmi les millions de transactions et autres interactions des clients – notamment à travers les canaux « digitaux » – les événements suspects. Conçus initialement dans le but de stopper les tentatives de malversations avérées, ils deviennent progressivement capables d'identifier l'apparition de formes inédites de menaces, qu'il faut ensuite prendre en compte.

C'est justement sur ce dernier aspect que CommBank franchit une étape majeure. En effet, son agent ne se contente pas d'une posture passive, il est également en mesure de mettre au point en totale autonomie les éléments de configuration qui permettront à la banque de protéger ses systèmes contre ces offensives dès qu'elles sont détectées. Une réserve, toutefois : afin d'éviter toute perturbation que produirait une hallucination de l'IA, ces propositions sont inspectées par un humain avant d'être mises en œuvre.

Pas de surprise sur une telle étape de contrôle, elle reflète la méfiance caractéristique des institutions financières historiques vis-à-vis des algorithmes d'intelligence artificielle (et, auparavant, d'apprentissage automatique). Elle n'est probablement pas très gênante en termes de réactivité, surtout si l'agent sait aussi qualifier la criticité des alertes qu'il émet et donne ainsi des indications de priorité aux personnes en charge des validations. Elle crée néanmoins un goulet d'étranglement et une possible source d'erreur.

La démarche est sans conteste intéressante et pourrait inspirer les consœurs de CommBank. Mais elle mérite un parallèle avec celle de Stripe… en 2018. À l'époque, il était encore question de science des données et, déjà, le trublion des paiements avait mis en place un mécanisme de mise à jour autonome des règles anti-fraude au fur et à mesure de la détection d'attaques émergentes, avec vérification humaine a posteriori. Trois conclusions : les acteurs traditionnels ont 8 ans de retard sur l'état de l'art, ils se gargarisent de technologies de pointe alors que des outils classiques seraient potentiellement suffisants et, pour couronner le tout, ils ne leur font pas confiance…

L'innovation participative avec l'IA

Les outils d'intelligence artificielle créent des opportunités en tout genre, que leurs utilisateurs découvrent au fur et à mesure de leurs expérimentations. Afin de capitaliser sur cette créativité invisible, en partageant les meilleures pratiques, l'américaine Hatch Bank institutionnalise des échanges hebdomadaires entre ses employés.

Évidemment plus facile à instaurer dans une petite banque « digitale » (qui offre des services prêts à intégrer dans les solutions de ses clients), le principe consiste à inviter régulièrement les collaborateurs à expliquer à leurs collègues leurs utilisations des plates-formes mises à leur disposition pour leurs tâches quotidiennes, telles que le Copilot de Microsoft. L'objectif visé est simplement de propager les bonnes idées dans toutes les équipes et démultiplier ainsi les gains d'efficacité qu'elles autorisent.

Dans un sens, il s'agit d'une sorte d'industrialisation de la logique qui présidait à l'innovation participative, aujourd'hui presque oubliée. Il est vrai que l'IA se prête bien à l'exercice, en fournissant l'occasion à chaque individu de mettre facilement au point des « applications » qui leur facilitent la vie ou leur font gagner du temps. Rarement révolutionnaires, certaines d'entre elles pourront néanmoins profiter au reste de l'organisation, soit telles quelles, soit comme point de départ d'un produit à généraliser.

L'initiative a également une autre vertu. Dans un contexte où l'intelligence artificielle est encore en pleine émergence, avec des personnes qui apprennent très rapidement à en exploiter toutes les possibilités côtoyant une population parfois réfractaire ou, à tout le moins, peu entraînée, la diffusion des usages effectivement mis en œuvre peut accompagner une démarche pédagogique qui, par incitation à la prise en main via des exemples concrets, sera beaucoup plus percutante que des cours théoriques.

Il peut enfin exister une dimension de contrôle dans le dispositif, inspirée par les dérives vécues historiquement avec certains logiciels de productivité (ceux qui ont eu un jour la charge de faire le ménage dans un patrimoine de macros Excel savent de quoi je parle). Sans nécessairement exercer une pression coercitive, les responsables auront tout loisir de repérer, parmi les propositions soumises à la communauté, celles qui s'avèreraient susceptibles d'engendrer un risque quelconque, qu'il leur faudra alors encadrer.

De manière générale, il paraît sensé d'envisager l'appropriation de l'IA en entreprise de manière collaborative. En dehors de projets spécifiques dont elle constitue une composante intrinsèque, les déploiements des assistants intelligents personnels semblent aujourd'hui trop focalisés sur l'individu : une installation sur son poste de travail, une formation accélérée… puis il se débrouille (ou se décourage) seul. Voilà une étrange façon de concevoir le travail en groupes tel que vanté par tant de firmes…

Connaître son client avant qu'il le devienne

Dans le secteur financier, la connaissance du client est d'abord identifiée, sous l'acronyme KYC, comme une obligation réglementaire, avant de constituer un facteur d'optimisation de la relation, une fois celle-ci entamée. Pour la turque Yapı Kredi, elle offre également un puissant moyen de conquête, récemment récompensé par Qorus.

L'initiative concerne un domaine très spécifique, particulièrement concurrentiel sur ce marché : la gestion de paye pour les entreprises. Afin de renforcer sa compétitivité, la banque a imaginé de construire un modèle analytique, basé sur les informations disponibles sur le prospect combinées à des données de référence sectorielles, qui lui permettent de prédire l'évolution dans le temps de sa masse salariale et d'élaborer, en misant sur le long terme, des conditions potentiellement avantageuses.

La beauté du concept réside non seulement dans la différence de traitement à l'entrée, qui va profiter aux meilleurs (futurs) clients, mais également dans sa capacité à réduire les incertitudes qui président aujourd'hui à la formulation d'une proposition commerciale et pèsent directement sur la rentabilité du portefeuille de l'établissement. L'objectif de la démarche porte de la sorte autant sur l'espoir de revenus que sur la compétitivité, à équilibrer avec des éléments de décision relativement objectifs.

Outre sa valeur métier, le projet m'interpelle sur une autre dimension, de frugalité. L'industrie est en effet frappée depuis quelques années par une maladie sournoise qui la contraint, surtout quand il est question de traitement de données, à engouffrer le maximum de moyens, humains et technologiques, parfois extrêmement coûteux, dans le but d'obtenir des résultats les plus précis possibles. Pour Yapı Kredi, il n'en est rien, en partie par nécessité, j'imagine, mais aussi, certainement, par choix (avisé).

Je note ainsi que les équipes impliquées ne sombrent pas dans les mirages de l'intelligence artificielle et se contentent « simplement » de modèles à apprentissage automatique (qui se souvient encore de ces dinosaures ?) appliqués à un corpus d'information naturellement limité (disponible publiquement, selon toute vraisemblance). Les prédictions qui en ressortent ne sont certes pas parfaites (86% dans une marge de +/-30%) mais elles s'avèrent largement suffisantes pour répondre au besoin.

Au-delà de l'exemple local et ciblé, l'approche mériterait une plus grande diffusion, notamment dans tous les segments susceptibles de générer un volume important de nouveaux clients. Les banques gagneraient à mieux connaître les personnes et les firmes qui viennent ouvrir un compte ou recherchent un financement, sans se limiter aux questionnaires classiques d'entrée en relation, de manière à mieux appréhender et satisfaire leurs attentes immédiates mais aussi à prendre en compte leur potentiel sur un engagement qui, normalement, se prolongera sur de longues années.