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.

TD et Google facilitent l'usage de cartes virtuelles

Les cartes de paiement virtuelles offrent un excellent niveau de sécurité mais souffrent d'un parcours d'utilisation un peu trop complexe pour une adoption inconditionnelle. Google a peut-être une solution et la canadienne TD devient l'une des premières institutions financières à la mettre à la disposition de la plupart de ses porteurs de carte Visa.

Juste derrière la « tokénisation » implémentée dans les porte-monnaie mobiles, le principe de la carte virtuelle fournit une des meilleures protections disponibles contre le vol des informations de paiement. En effet, la génération d'identifiants à usage unique ou limité, seuls partagés avec le commerçant, évite automatiquement les risques sur l'instrument principal. Malheureusement, la mise en œuvre requiert quelques manipulations, normalement dans l'app bancaire, qui freinent la généralisation.

Alors, pour encourager les consommateurs à recourir à ce système, Google l'intègre au cœur de ses plates-formes, en particulier son navigateur Chrome et son « m-wallet ». Ainsi, dès qu'une carte d'un des établissements partenaires est identifiée dans une transaction, ses outils vont proposer spontanément de remplacer d'un geste les coordonnées habituelles de paiement, exposées aux dangers de détournement, par celles d'une carte virtuelle, dont la capture s'avèrerait inutile pour un cybercriminel.

Le mécanisme opère dans différentes circonstances, pour les scénarios les plus courants. Dans le cas où une carte éligible est enregistrée pour le pré-remplissage automatique des données sur les sites d'e-commerce, une option invite simplement à activer la fonction. Dès lors, une carte virtuelle prête à l'emploi sera toujours proposée au passage en caisse. Autre possibilité, si l'utilisateur saisit ses références « normales », le navigateur autorise leur conversion en une version temporaire sans complication.

Les défenses les plus sophistiquées contre la fraude perdent toute leur valeur si elles ne sont exploitées par les victimes potentielles. Or, et le fait est bien connu, la moindre friction dans le processus de paiement constitue un facteur de rejet. Quand il faut ouvrir une application, s'authentifier et, enfin, demander la création d'une carte virtuelle, une majorité de personnes se découragent et sacrifient la sécurité de leur argent. Et voilà une belle illustration de l'importance cruciale de prendre soin de l'expérience client.

Revolut se lance dans la gestion de personnel

Avec sa nouvelle offre GlobalHire, Revolut propose désormais aux entreprises – britanniques, pour l'instant – aux velléités d'expansion internationale un service de recrutement et de gestion administrative de salariés dans une soixantaine de pays, qui lui permet de valoriser son avantage historique sur les mouvements de fonds transfrontaliers.

Le trublion de la FinTech prolonge ainsi sa stratégie extra-financière, dont l'offre de téléphonie fut une des initiatives les plus visibles, en 2024. Et cette fois encore, elle respecte sa ligne directrice en la matière, qui consiste à fournir une réponse globale à une friction ou un obstacle que rencontre une partie importante de sa clientèle dans une perspective mondiale. En l'occurrence, il s'agit des complications réglementaires et opérationnelles dans le pilotage de collaborateurs installés à l'étranger.

Qu'il s'agisse de trouver des compétences rares sur son marché local, d'externaliser des tâches pour des raisons économiques ou d'établir une présence hors de sa terre natale, les petites et moyennes entreprises sont aujourd'hui confrontées à des barrières presque infranchissables à l'heure du recrutement, avec des contraintes, légales ou fiscales, notamment, qu'elles ne maîtrisent pas et totalement différentes d'un état à un autre. Elles perçoivent cette situation comme un frein à leur développement international.

GlobalHire est précisément conçu pour soulager ces difficultés. S'appuyant sur un réseau de partenaires spécialisés, la plate-forme se positionne comme employeur de référence pour ses clients dans les différents pays où elle intervient. Si le travail quotidien des employés concernés reste évidemment sous l'entière responsabilité de la firme qui les rémunère, elle prend en charge toutes les activités de gestion des contrats, des obligations sociales, d'organisation de la paye, de versement des salaires…

Outre sa couverture géographique étendue et transparente, qui évite de rechercher un prestataire dans chaque région et de s'adapter à ses pratiques, le service intégré par Revolut capitalise également sur les forces intrinsèques de la banque. Il promet de la sorte un bénéfice direct sur les coûts, grâce à sa tarification avantageuse du change de devises et des mouvements transfrontaliers. Et sa connaissance de ses clients lui permet de lever l'exigence de dépôt de garantie pour les meilleurs d'entre eux.

Dans un contexte où les aventures extra-bancaires des acteurs traditionnels peinent à faire leurs preuves, Revolut se vante d'atteindre plus de 100 millions de chiffre d'affaires sur onze de ses paris du genre. GlobalHire vise à enrichir la liste avec une recette désormais éprouvée, de recherche permanente de solutions à des attentes plus ou moins explicites de ses clients. Notons en sus que ce nouveau projet pourrait profiter de synergies avec le système de gestion des ressources humaines lancé précédemment.

À quoi peut servir l'IA dans un centre d'appel ?

À l'occasion de la présentation de ses résultats trimestriels, l'américaine Truist annonce fièrement que l'une de ses implémentations de l'intelligence artificielle générative lui a permis de produire 3,4 millions de résumés de conversations téléphoniques en trois mois. Une question plus importante devrait cependant être : à quoi servent-ils ?

Voilà encore un usage de l'IA parmi les plus répandus dans le secteur financier, consistant à lui confier la tâche de produire, en quelques secondes, une synthèse des échanges qui se déroulent entre les clients et les centres d'appel. Le principal objectif de cette automatisation répond, comme toujours, à une logique de gains de productivité. En l'occurrence, il s'agit essentiellement d'économiser sur le temps passé par les téléopérateurs à la rédaction de leurs comptes-rendus d'entretiens.

Or, même pour ce simple bénéfice, on imaginerait que l'établissement focalise sa communication sur la croissance de la performance de ses services de support, par exemple, en accord avec les « traditions » capitalistes, dans une traduction en termes de réduction des effectifs. Mais non, ici, seuls les exploits de la technologie valent d'être rapportés, soit que les responsables aient succombé au pouvoir magique de l'IA pour elle-même, soit que les avantages espérés tardent à se concrétiser… soit les deux.

Il serait également question, sans beaucoup plus de précisions, d'offrir aux clients une relation mieux personnalisée, grâce à l'introduction du nouvel outil. Mais le raisonnement paraît un peu étrange : quelle amélioration est-il possible d'envisager avec une retranscription de la conversation réalisée par une machine plutôt que par l'interlocuteur humain qui l'a menée ? À ce stade, il faut impérativement s'interroger : quels sont les buts poursuivis avec ces résumés et comment sont-ils atteints ?

Première réponse possible, en phase avec la réthorique de Truist, la connaissance des contacts précédents est primordiale pour la qualité des interactions avec les clients. Reprendre un dossier en attente sans avoir à demander à la personne de ré-expliquer sa problématique depuis le début, appréhender les préférences exprimées auparavant, revenir sur un sujet jusqu'alors non prioritaire… La continuité du dialogue à chaque nouvel appel, en dépit du changement d'employé, est un facteur majeur de satisfaction.

La valeur potentielle ne se limite d'ailleurs pas aux échanges téléphoniques. Les préoccupations ou des thématiques d'intérêt exprimées lors de ces sessions peuvent aussi profiter aux autres canaux, notamment « digitaux ». Mieux encore, certaines des informations captées de la sorte seront mieux exploitées dans le contexte d'une visite à l'espace en ligne ou sur l'application mobile de la banque, par exemple dans le cadre d'une suggestion d'opération préalablement évoquée mais non finalisée.

Autre option à considérer, où l'intelligence artificielle est susceptible de créer une réelle différence par rapport à l'humain : l'analyse de la parole des clients, plus ou moins brute et, surtout, non interprétée par celui qui l'entend, constitue un matériau formidable afin d'identifier les motifs de mécontentement, les attentes non comblées ou, à l'inverse, ce qui est particulièrement apprécié. Dans cette perspective, les contenus enregistrés deviennent une source quasiment infinie de découverte des optimisations à engager.

Dans tous les cas, il me semble ridicule pour une institution financière de se vanter des prouesses de ses solutions techniques… qui, incidemment, n'ont rien d'impressionnant (en quoi 3,4 millions de résumés générés doivent-ils nous ébahir ?). Ce que veulent les clients… et les investisseurs, c'est savoir quels sont les bénéfices tangibles qui en sont tirés, les uns pour la gestion de leur argent dans les meilleures conditions (et son impact sur leur quotidien), les autres sur les résultats opérationnels de l'entreprise.

BBVA au sommet de l'innovation bancaire

Récemment distinguée par le titre de « banque la plus innovante du monde pour 2026 » attribué par Global Finance, BBVA fournit une sorte d'étalon pour l'ensemble de l'industrie. La barre ne me semble pourtant pas placée très haut et laisse de facto le champ libre aux trublions pour prendre l'avantage dans de nombreux domaines.

Le prix est décerné au groupe espagnol sur la base de ses multiples initiatives, au sein de ses différents métiers, onze d'entre elles étant directement signalées comme exemplaires. Sans surprise, elles ont presque toutes en commun de faire la part belle à l'intelligence artificielle, sans que, heureusement, celle-ci constitue a priori le critère déterminant de leur caractère novateur. Néanmoins, si je m'en tiens à ce qui concerne spécifiquement la banque de détail, les avancées ne sont guère spectaculaires.

Premier projet identifié, dans l'ordre chronologique, Blue, s'intègre dans l'application mobile de l'établissement. Cette interface conversationnelle représente actuellement l'archétype des cas d'usage de l'IA générative dans la relation client. En synthèse, selon la description de ses concepteurs, elle évite à l'utilisateur de se perdre dans sa navigation parmi les innombrables options disponibles, en autorisant un pilotage en langage naturel, autant pour l'accès aux informations que pour l'exécution d'opérations.

J'ai déjà eu l'occasion de l'écrire, ce genre de gadget est incontestablement utile et facilite la vie des consommateurs (désorientés par des outils trop complexes…) mais elle n'a rien de révolutionnaire. La remarque vaut d'autant plus pour BBVA, qui, avec Lola, faisait partie des pionnières, il y a bientôt quinze ans, de l'adoption d'assistants vocaux interactifs et (plus ou moins) contextualisés dans les services bancaires.

Une autre fonction mise en avant par Global Finance est beaucoup plus intéressante, ne serait-ce qu'en raison de sa rareté dans l'industrie. Sous la forme d'un coach financier personnalisé, elle analyse en permanence la situation du client, de manière à lui suggérer, aux moments opportuns, et avec pédagogie, des actions d'optimisation, qui pour la maîtrise de son budget, qui pour la reprise de contrôle sur son endettement, ou encore dans un objectif d'accompagnement de ses efforts d'épargne.

C'est donc à ce niveau que se positionne aujourd'hui le summum de l'innovation, du moins dans les institutions financières historiques (par opposition aux nouveaux entrants). Et il devrait être relativement aisé à atteindre par celles qui s'en donneraient la peine. En effet, l'implémentation de l'espagnole ne s'avère pas extraordinairement sophistiquée, avec ses mécanismes algorithmiques simples, ne nécessitant pas la puissance de l'IA (ce qui ne retire rien de la valeur qu'ils apportent à leurs adeptes).

Cette solution constitue cependant un socle solide pour le développement d'une approche plus raffinée d'assistance au bien-être financier, capable, notamment, de prendre en compte la psychologie de chaque individu dans son rapport à l'argent, afin de formuler des recommandations non seulement efficaces dans l'absolu (théorique) mais aussi qui s'inscrivent dans les habitudes comportementales de chacun(e).