Petit rappel aux amateurs d'IA agentique

Les institutions financières se sont à peine emparées de l'intelligence artificielle générative, voilà qu'elles se mettent toutes à rêver d'agents capables d'assister leurs clients ou, plus souvent, leurs collaborateurs dans leurs tâches. Hélas, elles n'ont pas toujours pleinement conscience de leurs pré-requis sensiblement différents. David Mooter, pour Forrester, juge donc utile de rappeler quelques évidences.

Dans la plupart des organisations, l'évolution s'est déroulée progressivement, de l'analyse de données historique à la science des données (et ses méthodes d'apprentissage automatiques) puis à l'IA générative, avant, enfin, de commencer à tâter de la toute dernière mode « agentique ». Au fur et à mesure de ces sauts générationnels, les mêmes équipes spécialisées, opérant de manière autonome, ont enrichi leur palette de compétences en vue d'appréhender chaque nouvelle opportunité.

Or un changement critique d'approche intervient aujourd'hui : alors que les premières phases se « contentaient » d'extraire et restituer de l'information, en plaçant tous les efforts sur la définition des modèles autorisant la meilleure performance possible, les agents, eux, arrivent avec des modèles prédéfinis et le véritable enjeu consiste dorénavant à piloter des actions et orchestrer des processus, en s'appuyant sur des services et des API qui interagissent directement avec les systèmes existants.

La principale difficulté rencontrée pour tout projet impliquant le traitement des données est d'identifier et accéder à celle-ci. Face à cet obstacle, les responsables ont souvent eu recours à la création d'un « data lake », hébergeant une copie de tout ce qui pouvait leur être utile afin de se libérer des contraintes engendrées par les silos fonctionnels des grandes structures. De toute évidence, ce dépôt généraliste n'est d'aucune utilité pour les agents IA, qui ont plutôt besoin de se connecter aux applications elles-mêmes.

En conséquence, l'expertise la plus appropriée pour ce genre de démarche n'est plus la gestion de l'information mais l'intégration. Ce sont les professionnels des échanges et des API qui sauront mettre en œuvre les bonnes pratiques permettant d'éviter les multiples écueils de l'IA agentique – problématiques d'architecture, standards mouvants, compromis de sécurité, accumulation de dette technique, composants hétérogènes et isolés… – qu'ils connaissent et au travers desquels il naviguent depuis longtemps.

Pour David Mooter, l'inclusion de l'intelligence artificielle dans la stratégie d'intégration constitue la seule option viable. En considérant l'IA agentique comme une forme supplémentaire d'intégration (ce que les éditeurs prennent désormais en compte), les équipes capitaliseront sur des capacités disponibles en matière de pilotage de la fiabilité, de la sécurité, du cycle de vie… Encore faut-il, bien sûr, que l'entreprise possède une maturité suffisante dans ce domaine. À défaut, elle devra tout construire…

Bizum défie les réseaux américains

Beaucoup l'ont promis, parfois depuis des années, l'espagnole Bizum est la première à le concrétiser à grande échelle : son tout nouveau porte-monnaie virtuel autorise désormais les paiements sans contact de proximité par virement interbancaire instantané, en totale indépendance des grands réseaux américains Visa et Mastercard.

Voilà enfin la grande avancée attendue pour la souveraineté européenne des paiements. Avec Bizum Pay, disponible sur les App Stores depuis le milieu du mois, quelques 32 millions de consommateurs espagnols peuvent sélectionner une option 100% locale pour leurs règlements en magasin, sans rien changer à leurs habitudes : double appui sur le bouton latéral sur iPhone ou déverrouillage du téléphone s'il est équipé du système Android avant d'approcher l'appareil du terminal d'encaissement.

Le seul préalable consistera pour l'utilisateur à configurer la nouvelle application par défaut pour ses paiements. Certes, tous les commerçants ne sont pas encore prêts à accepter le nouveau modèle… mais Bizum affirme que, d'emblée, 60% de leurs équipements sont d'ores et déjà compatibles et, pour ceux qui auraient tardé à s'enrôler, il leur suffit de contacter leur fournisseur afin de l'activer, à distance, avec un avenant à leur contrat existant (je suppose). Aucun changement de matériel n'est nécessaire.

Cette limitation aura toutefois un impact limité sur l'adoption, puisque, même si elle privilégie les transferts directs de banque à banque, l'application Bizum Pay supporte aussi l'intégration des cartes classiques émises par tous les établissements partenaires. Outre la liberté laissée ainsi à chacun de choisir son instrument préféré à tout moment, dans les boutiques n'ayant pas effectué la transition, les opérations exploiteront donc les « rails » historiques, avec un minimum de friction pour le client.

Le consortium est parfaitement conscient de l'impératif, pour espérer réussir à prendre la place des leaders américains, de déployer une solution qui couvre tous les usages d'un porte-monnaie mobile moderne. Ce n'est pas entièrement le cas aujourd'hui mais les extensions requises sont prévues avec, entre autres, l'introduction prochaine des règlements en ligne (le service Bizum d'origine proposant sa propre déclinaison) ou la prise en charge des programmes de fidélité, de billets de transport ou de spectacle…

Les réglementations de l'UE qui ont successivement instauré le mécanisme de virement instantané et imposé l'ouverture de la technologie sans contact sur les iPhones d'Apple avaient préparé le terrain. La matérialisation de la promesse sous-jacente a pris du temps mais Bizum Pay semble démontrer brillamment sa faisabilité. La voie est dorénavant ouverte (en particulier pour Wero) à la généralisation d'un système de paiement souverain transeuropéen sans compromis sur l'expérience utilisateur.

Légèrement hors sujet, je suis curieux de voir si l'Amérique de Donald Trump réagira à cette nouvelle menace contre ses géants Visa et Mastercard, émanant de surcroît d'un pays avec qui ses relations sont actuellement en froid, de la même manière qu'elle l'a fait avec le Brésil et son système Pix (soutenu par le gouvernement, il est vrai)…

Capital One partage un outil de sécurité

Tandis que les principaux fournisseurs d'intelligence artificielle générative, Anthropic en tête, se précipitent sur l'opportunité de la création de solutions de détection de failles de sécurité, Capital One présente sa propre incarnation du concept, dédiée à l'analyse et la correction du code logiciel, et la distribue sous licence libre.

Les vulnérabilités introduites dès la phase de développement des applications, qui ouvrent la plupart des portes qu'exploitent les cybercriminels, constituent une plaie depuis toujours mais l'irruption de l'IA dans le paysage, avec ses capacités à repérer ces défauts et à déterminer comment en tirer parti, très rapidement, démultiplie le danger et impose plus que jamais, surtout dans les secteurs sensibles tels que celui de la finance, de mettre en place des mesures de protection préemptives efficaces.

Comme tous leurs homologues, les responsables de Capital One savent que le problème est essentiellement dû à deux causes. D'une part, les personnes qui produisent le code applicatif sont rarement bien sensibilisées aux bonnes pratiques de sécurité… et la faiblesse risque de s'accroître avec le recours à des assistants IA dans ce métier. D'autre part, les mêmes sont aussi extrêmement réticents à respecter des protocoles de contrôle pénibles à exécuter et perçus comme une perte de temps.

La banque a donc mis le plus grand soin à élaborer un outil qui soit non seulement aussi peu rébarbatif que possible à prendre en main mais, au contraire, soit appréhendé, grâce à une expérience utilisateur optimale, comme incontournable et devienne un réflexe naturel. Une partie des efforts ont ainsi porté sur un aspect particulièrement pénible : les fausses alertes. Il est en effet extraordinairement frustrant de chercher à remédier à une anomalie dont il s'avère finalement qu'elle n'a pas de réalité.

Dans cette optique, VulnHunter (c'est son nom) comprend un module contradictoire spécifiquement consacré à la démonstration qu'une faille identifiée en amont n'est pas exploitable en pratique, par exemple en raison d'une hypothèse incorrecte, d'une carence dans le « raisonnement » logique, de conditions interdisant une attaque… Chaque alerte retournée par le premier moteur est passée au crible de ce deuxième étage et seules celles qui n'ont pu être écartées sont transmises au développeur.

Sur le plan méthodologique, les équipes de Capital One renversent également les habitudes. Leur système ne fonctionne pas via une approche classique de recherche de motifs connus d'erreur dans la programmation. Il adopte plutôt une position offensive, simulant le mode opératoire d'un adversaire et remontant à la source des failles trouvées. D'autre part, il ne se contente pas d'une analyse passive, VulnHunter sait aussi préconiser les remèdes à appliquer à chacune de ses découvertes.

Ce genre d'outil est aujourd'hui indispensable dans la panoplie des institutions financières (entre autres entreprises) et il ne s'agit pas d'un facteur de différenciation concurrentielle, ne serait-ce que parce qu'une attaque réussie sur n'importe quel acteur nuit à la confiance globale envers le secteur. C'est pourquoi Capital One met VulnHunter à la disposition de la communauté, à la fois pour le mettre en œuvre et l'enrichir. C'est probablement ce qui le distingue le plus clairement des offres des ténors de l'IA.

Samsung rejoue 7 ans de réflexion

Voilà 7 ans qu'Apple a lancé sa carte de crédit, aux États-Unis. Et soudain son grand concurrent sur le marché des smartphones, Samsung, se réveille et dévoile aujourd'hui la sienne, copiant la plupart de ses caractéristiques – dont quelques-unes ont perdu l'attrait de la nouveauté – sans leur ajouter la moindre touche d'originalité.

Développée avec la branche américaine de Barclays, la « Samsung Galaxy Card » se décline en une version dématérialisée et une incarnation physique « premium », en métal, comme il se doit, décorée uniquement du logo Samsung noir (et de la puce, bien sûr). En revanche, aucun détail n'est fourni sur son revers, alors que l'absence de tout marquage constituait une des principales différenciations d'Apple. Sans surprise, les deux variantes ne peuvent être intégrées que dans le porte-monnaie virtuel maison.

Contexte local oblige, le fabricant met en avant les avantages attachés à sa carte, avec des récompenses qui s'étagent entre 5% des achats éligibles effectués auprès de Samsung et 1% sur l'ensemble des dépenses, en passant par les 3% accordés sur les transactions exécutées avec son « wallet » mobile (ce qui laisse imaginer que celui-ci rencontre des difficultés à s'imposer, notamment face à Google) et des bonus spécifiques sur certains abonnements à des services de divertissement en ligne.

Le produit ne comporte pas de frais annuels… mais les taux d'intérêt applicables sont significativement plus élevés que ceux que pratiquent Apple et le marché, à ce jour. Par ailleurs, une option de règlement par mensualités, quasiment obligatoire en 2026, est bien proposée, sur différentes durées… Hélas, les modalités du « Barclays Easy Pay Plan » semblent manquer de transparence, avec un coût fixe, prélevé à chaque échéance, dont la méthode de calcul n'est pas claire (hormis son plafond).

En résumé, Samsung tente de rattraper son retard, longtemps après la bataille, et sa riposte à son rival de toujours ne paraît guère compétitive. Ce n'est donc pas avec cette carte que l'entreprise peut espérer reprendre des parts de marché sur le secteur des téléphones et je ne vois pas comment ses fidèles se laisseraient séduire par une équation économique pâlichonne face même aux grandes banques américaines.

OCBC teste la banque IA native

OCBC est une autre de ces banques qui capitalisent sur l'intelligence artificielle en priorité dans la relation avec leur clientèle patrimoniale. Avec sa solution expérimentale WoW (pour « Whole of Wealth »), elle emprunte toutefois une voie originale, jusqu'au-boutiste, puisque l'intégralité des échanges s'y déroulent avec un avatar propulsé à l'IA.

Pour l'instant en test auprès d'une sélection d'employés et de clients aisés, la nouvelle application propose des services relativement classiques à l'intention des investisseurs. Sa particularité réside donc exclusivement dans son interface : finie la navigation à travers menus et écrans, il suffit d'interroger l'assistant virtuel, Wendy ou Wayne, au choix, par la voix ou par message écrit, afin d'obtenir toutes les réponses souhaitées… si elles sont à la portée du système qui en assure le fonctionnement interne.

La singapourienne souligne sa capacité à ajouter rapidement de nouvelles fonctions mais le première itération de l'outil, qui se présente comme un compagnon personnalisé, permet aujourd'hui de consulter les actualités pertinentes par rapport au portefeuille de l'utilisateur, suivre les évolutions de ce dernier, accéder à quelques données de marché en temps réel, obtenir des commentaires de l'établissement sur leur impact sur sa position, recevoir des recommandations en concordance avec son profil.

Il s'agit, pour l'essentiel, de faciliter la recherche d'information, en langage naturel, mais la dernière partie autorise aussi le passage à l'action : les préconisations formulées par l'intelligence artificielle peuvent être exécutées directement, en sortant alors, j'imagine, de la conversation pour revenir à un mode d'interaction classique (dans l'application traditionnelle ?). L'architecture comporte une couche de gardes-fous déterministes en vue d'éviter toutes les erreurs et autres dérives possibles de ses modèles.

Dans son incarnation présente, WoW remplit un rôle élémentaire mais l'institution financière la perçoit explicitement comme l'avenir de sa relation avec ses clients, possédant pour avantage principal d'être disponible 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7. Elle sera progressivement enrichie avec, entre autres, le support de langues locales supplémentaires (initialement, elle dialogue uniquement en anglais) et des avatars additionnels puis des services bancaires et solutions d'assurance complémentaires.

Il y aurait à redire sur l'approche retenue par OCBC, fortement centrée sur les produits et abusant apparemment de jargon, mais ce n'est pas le propos ici. La grande question qui se pose désormais est de savoir si le mode 100% conversationnel avec une IA qu'elle met en avant s'imposera effectivement à plus ou moins courte échéance. En attendant une réponse définitive, il n'est évidemment pas inutile de mettre un pied dans le bain afin d'évaluer son potentiel d'acceptabilité et d'adoption auprès des clients.

L'architecture en voie de disparition

Contrairement à mon habitude, je ne citerai aucune source pour cette réflexion, mais je lis et je vis depuis quelque temps une évolution inquiétante dans les directions des systèmes d'information des grands groupes : l'architecture, déjà mal comprise depuis belle lurette, semble désormais en voie de disparition totale, entre autres à cause de l'IA.

Ayant exercé le métier une vingtaine d'années, et toujours sensible à ses principes dans mes activités, je sais combien il est difficile de trouver et recruter les compétences nécessaires à l'exercice de l'architecture. Quasiment jamais apprises formellement, elles sont généralement acquises par des développeurs possédant, parfois, une sensibilité particulière ou, plus souvent, désignés comme tels par leur hiérarchie (notamment dans les sociétés de service)… et qui ont du mal à se défaire de leurs habitudes.

Alors les architectes, dont la mission principale consiste, en synthèse, à assurer la cohérence du patrimoine de l'entreprise, qu'il s'agisse de ses processus, ses parcours client, ses applications, son outillage, ses infrastructures…, se retrouvent en fait à expliquer aux équipes de réalisation comment faire leur travail ou, au mieux, à cadrer leur intervention de manière tactique au lieu de prendre le recul stratégique nécessaire à l'intégration du moindre changement dans un ensemble éminemment complexe.

Dans bien des cas, et pour ne prendre que cet exemple, il n'existe plus de cartographie à jour (encore une fois, à tous les niveaux du SI) et quand il faut déterminer où sont les données d'origine requises pour tel nouveau besoin, quelles applications sont susceptibles d'être impactées par une évolution sur telle API, quelles dépendances pèsent sur ce composant à remplacer, d'où exactement provient telle erreur…, il ne reste qu'à interroger les quelques « sachants » disséminés dans l'organisation.

La connaissance de l'existant réside ainsi exclusivement dans la tête de ceux qui l'ont bâti, ce qui donne maintenant naissance à des angoisses suscitées par le recours à l'intelligence artificielle pour la production de logiciel. En effet, si le programmeur est responsable de l'architecture, que devient cette dernière quand un automate écrit les lignes de code à sa place… et qu'il fait de moins en moins d'efforts pour valider ces dernières, au fur et à mesure que sa confiance en la qualité du résultat s'accroît ?

J'admets aisément que l'usage de l'IA pour le développement introduit des défis inédits… mais, à tout le moins dans le périmètre auquel il est circonscrit aujourd'hui, l'architecture ne devrait en aucun cas être concernée. Elle n'est en effet jamais conditionnée, en tant que telle, par les détails de l'implémentation du logiciel. C'est tout au plus au développeur, assisté ou non, de respecter les spécifications et à celui qui prépare ces dernières de les conformer aux exigences des architectes.

Les inquiétudes engendrées par l'irruption de l'intelligence artificielle devraient donc déclencher un signal d'alarme. Face à la dérive affectant l'architecture et alors que son rôle devient d'autant plus critique avec cette transformation, il s'avère urgent de redéfinir une approche sérieuse et extensive de sa position centrale dans la DSI. Car si rien n'est fait, alors, oui, le patrimoine deviendra incontrôlable et la dette technique explosera très rapidement. Et notez que l'IA peut offrir une aide précieuse dans cette démarche…

L'IA au secours des conseillers patrimoniaux

Comme d'autres banques, Wells Fargo dote aujourd'hui ses conseillers financiers (y compris indépendants) d'un assistant propulsé par l'intelligence artificielle, dont, officiellement, le rôle consiste à prendre en charge leurs tâches « mécaniques » de manière à leur permettre de consacrer plus de temps à leurs interactions avec leurs clients.

Le message devient une rengaine mais ce qui me surprend plus ces derniers temps est peut-être qu'il soit appliqué à la banque privée avant même, parfois, sa déclinaison sur les segments de masse. Il faut probablement voir dans cette évolution le double signe d'une certaine perception d'inefficacité dans ces métiers, susceptible d'optimisation grâce à l'IA, et, à l'opposé, du désengagement toujours plus marqué du conseil de proximité pour les moins fortunés, réduisant de la sorte le besoin d'amélioration.

Avec son AI Teammate, Wells Fargo s'aligne sur les classiques du genre. Intégré au cœur de sa nouvelle plate-forme dédiée aux personnels en contact avec la clientèle, il les connecte aux informations, aux applications et aux workflows qu'ils utilisent dans leur travail quotidien, à travers une interface textuelle, en langage naturel. Ils peuvent ainsi, en une requête, obtenir les réponses à leurs questions, demander une synthèse sur un produit ou une procédure, initier un parcours prédéfini et suivre son déroulement…

Les prochaines étapes sont d'ores et déjà envisagées, avec des capacités de détection d'opportunités, de préparation des entretiens et leur collecte de connaissance préalable, de préconisations d'actions à entreprendre…, toujours au service du gestionnaire de clientèle, qu'il n'est (évidemment ?) pas question d'éliminer. L'ambition affichée consiste à équiper ce dernier avec les moyens d'accomplir sa mission avec le minimum de frictions. Celles qui sont générées par les processus en vigueur, naturellement.

L'intelligence artificielle est donc appréhendée comme une solution au chaos qui règne dans les institutions financières : quand les individus se perdent dans les arcanes des systèmes informatiques et des formalités administratives de leur organisation, l'assistant virtuel saura s'en débrouiller sans hésiter. En résumé, Wells Fargo, comme ses consœurs, rêve de capter enfin les gains de productivité promis par cinquante ans de technologie accumulée dans l'anarchie… grâce à la nouvelle technologie à la mode.

Et en dépit des discours rassurants quant à un meilleur accompagnement une fois que les collaborateurs seront débarrassés des basses besognes, la banque a une autre idée en tête, selon toute vraisemblance. Comme l'expliquait clairement le directeur de la gestion de patrimoine à Morgan Stanley, l'idéal serait de pouvoir multiplier par trois le volume des portefeuilles des conseillers. D'ailleurs, les clients souhaitent-ils réellement que leur interlocuteur financier consacre plus de son temps à leurs côtés ?

Souvenons-nous des constats dressés récemment par McKinsey quant aux attentes des consommateurs. On y retrouve notamment une confiance croissante dans les plates-formes « digitales » ou encore le besoin de dépasser le seul champ de l'argent et d'être aidé sur des choix de vie… Voilà des domaines dans lesquels l'intelligence artificielle aurait probablement une place à prendre… avant de chercher à « augmenter » un conseiller, qui risque de se démotiver rapidement s'il se sent progressivement transformé en interprète (marionnette ?) d'une IA mâchant son travail (standardisé, en outre).

Ramp surveille aussi les frais d'IA

Toutes les entreprises se ruent aujourd'hui sur les plates-formes d'intelligence artificielle… et s'inquiètent rapidement de leur facture, qui gonfle exponentiellement et, apparemment, sans fin prévisible. Afin de leur procurer de la visibilité sur leurs coûts, le spécialiste de la gestion de frais professionnels Ramp leur propose désormais une solution de pilotage de leur consommation de « tokens ».

Malgré la guerre des prix sans merci à laquelle se livrent les fournisseurs, leurs clients continuent à ressentir une explosion de leurs dépenses, en raison de plusieurs facteurs. D'une part, des modèles toujours plus sophistiqués sont mis sur le marché, en justifiant des prix en hausse, et, d'autre part, et surtout, les usages se démocratisent et se généralisent, parfois à tort et à travers, tandis que les utilisateurs ne se préoccupent guère de savoir combien leurs requêtes ou applications coûtent à leur employeur.

Pour Ramp, voilà une opportunité évidente d'étendre son périmètre. Puisque ses clients lui font confiance pour la maîtrise des frais engagés par leurs salariés, la déclinaison de ses produits sur leur prodigalité avec l'IA tombe sous le sens. Afin de remplir son office, le système de la jeune pousse se connecte aux principaux éditeurs – Anthropic, Cursor, Gemini et OpenAI – avec la clé d'administrateur de l'entreprise, en garantissant la confidentialité des interactions, seules les données d'usage étant collectées.

Ces dernières lui permettent d'abord d'offrir un tableau de bord riche, sur lequel les responsables, notamment au sein de la direction financière, disposent d'une perspective complète sur la consommation de « tokens » (les éléments de référence de tarification), traduite en dollars, en quasi temps réel. Outre une vue consolidée, il autorise la navigation au travers de différents niveaux de détails, par période, par vendeur, par modèle, par utilisateur, par projet, par équipe (selon l'organisation interne établie)…

Les intéressés ont ainsi la possibilité de suivre en détail l'évolution de leur facture dans le temps ou de comparer les comportements entre entités. Mais la solution comporte d'autres atouts. Elle est par exemple en mesure d'émettre des alertes en cas de pic d'activité imprévu, donnant le temps de réagir avant que les conséquences financières ne deviennent trop graves. Elle intègre également, bien entendu, une gestion des quotas par personne (par l'intermédiaire des clés d'API qui lui sont attribuées). Enfin, elle sait prodiguer des conseils en vue de réduire les coûts, tels que le (classique) recours à des modèles moins onéreux pour les tâches les plus élémentaires.

Faute de temps, la plupart des firmes n'ont pas préparé avec suffisamment de soin la déferlante de l'intelligence artificielle. Leurs priorités ont généralement porté – et ce choix ne peut pas leur être reproché – sur la sécurité, la protection des données, la prudence vis-à-vis des résultats (et des hallucinations)… Cependant, l'adoption massive enregistrée en un temps record place maintenant les impacts budgétaires au cœur des enjeux. Les formations des employés doivent impérativement l'aborder… et un outil tel que celui de Ramp pourrait probablement contribuer à les responsabiliser.

L'autre risque de l'IA dans les paiements

Avec le développement de l'intelligence artificielle « agentique », la protection des moyens de paiement contre les éventuelles dérives des automates devient un sujet de préoccupation. Cependant, un autre danger, plus imminent et plus répandu, guette de nombreuses plates-formes de vente à distance, auquel Paytia fournit une réponse.

Nous ne parlerons pas cette fois de ces agents conçus pour exécuter des tâches – par exemple des achats en ligne – pour le compte des consommateurs mais de toutes les plates-formes de e-commerce pilotées, à des degrés divers, par l'IA. Il est donc question, principalement, des assistants plus ou moins sophistiqués destinés à accompagner les clients dans leur parcours, sur le web, sur mobile ou sur téléphone … et qui, à un moment donné, prennent aussi en charge l'encaissement de la commande.

Or cette phase presque anodine de la transaction induit des risques qu'il faut impérativement appréhender. En effet, si l'entreprise laisse son outil gérer le règlement comme le reste de son intervention, celui-ci va demander au visiteur ses informations de carte ou de compte bancaire afin de les soumettre au processeur habituel. Alerte ! Ces données sensibles sont alors partagées implicitement avec le fournisseur de l'IA, ce qui les expose à des fuites potentielles et à un défaut de conformité à la norme PCI DSS.

En guise de parade, Paytia – qui, à l'origine, proposait une solution sécurisée d'encaissement par téléphone – capitalise sur sa technologie afin d'offrir un service « étanche » vis-à-vis de toute intelligence artificielle. Rien de très mystérieux ni de très complexe, puisque son produit, conforme aux standards en vigueur dans l'industrie et livré sous la forme d'une API, doit simplement être invoqué comme une boîte noire pour l'intégralité du tunnel de paiement : l'IA appelante ne voit aucun détail de l'opération.

Le système est disponible aussi bien pour les interactions en ligne ou au téléphone (selon plusieurs méthodes au choix) et il peut être exploité pour capturer d'autres catégories d'information privée, telles que les références de document d'identité. Naturellement, il souffre d'un inconvénient certain : l'intelligence artificielle ne peut plus jouer son rôle d'aide durant l'étape de règlement, totalement invisible pour elle.

Face à la cacophonie médiatique actuelle, les marchands sont facilement tentés d'adopter des agents IA sans trop réfléchir… en particulier en termes de sécurité. La capacité des outils à reproduire un parcours typique après un entraînement minime n'exempte pas leurs adeptes de réfléchir aux conséquences de leur implémentation. Peut-être leur interlocuteur bancaire habituel devrait-il prendre les devants et souligner les précautions essentielles à prendre avant que les premiers incidents ne surviennent.

Bientôt la fin des enquêtes de satisfaction ?

Voilà plusieurs années que je mets en cause la valeur des enquêtes de satisfaction et des mesures de qualité de l'expérience client qui en sont régulièrement tirées. Grâce aux progrès de l'analyse de l'information et de l'intelligence artificielle, une nouvelle ère est peut-être enfin en train de s'ouvrir, dont BBVA veut être une des pionnières.

Maxie Schmidt, pour le cabinet Forrester, évoquait justement il y a quelques jours plusieurs défauts des outils mis en œuvre dans la plupart des institutions financières. En particulier, l'envoi des questionnaires après une interaction écarte fréquemment les personnes qui ne sont pas parvenues à la fin de leur parcours et, même quand une solution a été apportée, ils sont sommés d'y répondre avant de pouvoir déterminer objectivement si celle-ci était réellement pertinente par rapport à leur demande.

Désireuse de mieux connaître l'état d'esprit de ses clients grâce à une évaluation plus fiable, plus précise et, potentiellement, plus exhaustive, BBVA commence désormais à compléter la méthode traditionnelle de calcul du NPS (« Net Promoter Score ») avec un modèle d'IA qui se charge d'extraire directement des échanges qu'ils tiennent avec ses conseillers, par téléphone ou par tchat, et des actions réalisées sur ses plates-formes numériques leurs véritables avis et les faiblesses et autres frictions qu'elle doit corriger.

À travers les retranscriptions des conversations enregistrées mais aussi les réclamations déposées et les commentaires accompagnant les enquêtes de satisfaction (qui n'ont donc pas encore disparu), le dispositif est capable d'identifier l'objet du contact, les difficultés que les utilisateurs rencontrent dans leur expérience, les facteurs qui ont une importance particulière pour eux, leur sentiment de résolution de leur problème… et d'en faire un suivi dans le temps, par exemple en cas de rappel ultérieur.

Cet aspect de continuité prend un relief spécifique avec l'intégration des données issues des manipulations effectuées dans les applications web et mobile de la banque. Le constat d'une interruption inopinée de la session en cours, aboutissant quelques minutes ou quelques heures plus tard à solliciter l'assistance d'un téléopérateur permet de mieux comprendre ce qui ne fonctionne pas correctement et, si l'événement se répète, d'en déduire qu'une amélioration est probablement nécessaire.

Au-delà des statistiques indispensables pour la mesure du ressenti des clients et la détection des pistes d'optimisation à envisager, le même système est également mis au service de la personnalisation de la relation. Lors d'un appel entrant, le collaborateur de l'établissement reçoit immédiatement une synthèse sur son interlocuteur qui l'aide à appréhender le motif sous-jacent, lui décrit ses interactions précédentes, sur tous les canaux, et esquisse son contexte général. L'enjeu est maintenant qu'il l'exploite.

Face aux limitations bien connues du NPS, les institutions financières (et les autres entreprises) ont désormais à leur disposition des moyens bien plus efficaces d'observer la satisfaction de leurs clients… et les petits et grands imperfections de l'organisation qui la rognent insidieusement. Il est temps de changer les pratiques et de profiter enfin de ces nouvelles approches, bénéfiques à la fois pour les firmes ET leurs clients.