La proposition de valeur du logiciel change

Grâce à l'intelligence artificielle générative, (presque) n'importe qui est devenu capable de développer les logiciels nécessaires au bon fonctionnement de l'entreprise. Cependant, Clinton Herget (Forrester) argue que cette évolution n'impliquera pas la disparition des éditeurs mais imposera plutôt qu'ils adaptent leur proposition de valeur.

Une fois passées les années de défrichage aux débuts de l'informatique, les organisations ont toujours eu le choix entre deux modèles principaux pour leurs acquisitions de logiciel : soit elles les conçoivent et réalisent elles-mêmes, avec leurs propres ressources, soit elles les acquièrent auprès de fournisseurs spécialisés. Dans le premier cas, la facture est élevée mais le résultat est (en principe) précisément ajusté à leurs besoins spécifiques. Dans la seconde hypothèse, le facteur d'échelle rend les produits beaucoup plus abordables, au prix d'une standardisation forcée.

Aujourd'hui, l'IA générative remet sérieusement en question l'argumentaire puisqu'elle autorise une efficacité et une rapidité de création sans commune mesure avec celles des professionnels, aussi aguerris soient-ils, et, par voie de conséquence, un coût extrêmement compétitif. Il « suffit » de savoir manipuler les « invites » avec virtuosité pour demander aux plates-formes du marché de mettre au point et déployer une application en quelques jours sans compromis sur les fonctionnalités attendues.

Devant une menace existentielle de cet ordre, les éditeurs – indifféremment de solutions à installer ou en services (SaaS) – doivent admettre que leur valeur ajoutée ne réside plus, comme l'a pourtant validé un demi-siècle d'histoire, dans le code, qui est totalement banalisé par l'IA. Il leur faut maintenant reporter tous leurs efforts sur la confiance que doivent inspirer les logiciels qu'ils commercialisent, en particulier quand ils assument un rôle stratégique dans les systèmes d'information de leurs clients.

Ce qu'ils peuvent défendre en la matière est ce que l'intelligence artificielle ne maîtrise pas… du moins pour l'instant. Il s'agira notamment de l'architecture et du design des produits, essentiels pour leur viabilité à long terme : une conception optimale est indispensable pour des outils qui seront amenés à rester opérationnels durant des années et à travers plusieurs vagues de transformation. Encore faudrait-il que ces disciplines – et leurs experts – restent présents dans les équipes de développement.

De manière détournée, l'actualité d'IBM et sa filiale Red Hat illustre cette réorientation de la promesse. Dans l'univers du logiciel libre, le code, ouvert à tous, détermine rarement le prix des logiciels. En revanche, la garantie apportée par une firme reconnue, en l'occurrence en termes de correction des vulnérabilités dorénavant détectées par l'IA à un rythme insoutenable, crée une opportunité pour un modèle d'affaires renouvelé (monétisé par un abonnement annuel à 1 million de dollars, apparemment).

Pour les entreprises, les années qui viennent vont exiger qu'elles redéfinissent leurs critères habituels de sélection d'une stratégie d'équipement. En pratique, le dilemme classique « build or buy » va bientôt changer radicalement de forme, jusque dans des variantes inédites (par exemple, les applications tactiques, voire jetables, créées hors de la DSI, se généraliseront). Et leurs fournisseurs vont donc se trouver rapidement sous la pression d'une équation qui se prépare aujourd'hui et se stabilisera peu à peu…

L'imitation de la FinTech est-elle une stratégie ?

Au fil des ans, Santander s'est régulièrement appropriée les idées innovantes des jeunes pousses de la FinTech, avec plus ou moins de succès. Avec le lancement, un peu tardif pour la saison estivale 2026, d'un abonnement téléphonique international, elle confirme encore cette impression. Mais une telle approche définit-elle une stratégie viable ?

Il y eut, bien sûr, cette tentative, rapidement abandonnée, de créer un produit concurrent de Wise pour les transferts transfrontaliers. Autre exemple, plus récent, CloudPay, qui semble avoir également disparu, offrait aux entreprises une solution moderne d'avance sur salaire. Et aujourd'hui, donc, voilà une proposition pour les voyageurs résolument similaire à celle déployée par Revolut depuis plus de deux ans : la souscription et la gestion d'abonnement téléphonique mondial depuis l'application bancaire.

Développé en collaboration avec un société spécialisée (Gigs), le service s'avère classique dans son genre. Il autorise une mise en service immédiate grâce à son appui sur une eSIM (la version virtuelle des cartes SIM habituelles) et se décline en plusieurs versions aux capacités de transfert de données variables (car il est exclusivement question d'accès internet). Une fois l'option acquise, elle peut être activée à la demande en quelques gestes, selon les déplacements à l'étranger de l'utilisateur.

Sans originalité non plus, Santander vante les économies possibles pour ses clients qui ont fréquemment besoin de connectivité hors de leur pays d'origine, en comparaison des tarifs d'itinérance généralement pratiqués par les opérateurs traditionnels. Pour les espagnols et portugais ciblés initialement, l'avantage sera opérationnel hors de l'Union Européenne (en raison de la réglementation locale), mais il aura une portée plus large pour ses autres marchés, où la commercialisation est prévue à court terme.

À défaut de créativité pure (mais la réplication constitue une méthode légitime), il faut reconnaître à la banque quelques qualités dans sa démarche d'innovation. Tout d'abord, elle sait exploiter les partenariats afin d'exécuter ses projets avec une certaine réactivité et à moindre coût. Ce modèle lui permet, ensuite, de moins hésiter à y mettre un terme en cas d'échec… ce qui requiert aussi une objectivité et une discipline rares dans les grands groupes. Elle assume ainsi admirablement sa posture de suiveur rapide.

En revanche, je m'interroge sur sa capacité à sélectionner avec discernement les axes sur lesquels elle met en œuvre ses compétences. En effet, même avec toute l'agilité du monde, il n'est pas raisonnable de vouloir dupliquer toutes les idées du secteur ni de les choisir au hasard, la recherche de l'alignement avec une stratégie définie au préalable est impérative. Or, si Santander suit bien cette recommandation, sa ligne directrice ne ressort pas clairement de son parcours (ce qui me fait douter de l'hypothèse).

Car, tout en évitant de se placer à la pointe des tendances, l'entreprise prend tout de même des risques, entre autres de dérouter – voire irriter – ses clients, au-delà du seul impact financier de ses éventuelles dérives, si elle se contente d'expérimenter toutes les initiatives qui l'inspirent, sans velléités de cohérence. Enfin, il reste à poser la question qui fâche : avant d'imiter les nouveaux produits des trublions de la FinTech, ne devrait-elle pas commencer par copier leur premier différenciateur : l'expérience client ?

L'IA affecte la visibilité des banques

Au début de l'année, l'agence de communication américaine 5W a simulé des milliers de requêtes de consommateurs sur les principales plates-formes d'intelligence artificielle générative – ChatGPT, Claude, Perplexity… – afin de déterminer comment les banques sont traitées par ces outils de plus en plus populaires. Les résultats sont édifiants.

Il n'y a pas si longtemps, le seul indicateur de mesure de la visibilité numérique des entreprises était celui que fournissait le moteur de recherche de Google, qui a donné naissance à la discipline incontournable du « SEO » pour son optimisation. En quelques mois, après le lancement de ChatGPT, tout a changé et, désormais, les populations, en particulier les plus jeunes, basculent sur les nouveaux services d'IA afin d'obtenir les réponses à leurs questions, remettant en cause des années de pratiques.

Dans le but de mieux comprendre et quantifier les implications du phénomène sur le secteur bancaire (de détail et d'investissement), les équipes de 5W ont exécuté 31 500 demandes représentatives des interrogations du grand public entre janvier et mai 2026. Leur analyse a ensuite porté non seulement sur les enseignes qui sortent gagnantes de l'exercice mais aussi sur quelques critères de « raisonnement », susceptibles d'aider les institutions qui souhaiteraient commencer à renforcer leur présence marketing…

Le premier constat révèle un fort déséquilibre des citations. Même si elle est numéro 1 aux États-Unis, JPMorgan se trouve ainsi largement sur-favorisée par les applications d'IA, apparaissant plus fréquemment que ses 4 principales concurrentes combinées (Bank of America, Wells Fargo, Citi, Capital One). À l'inverse, certaines marques sont presque totalement occultées… pendant que quelques nouveaux entrants, à l'instar de SoFi et Chime, tirent leur épingle du jeu en se plaçant dans le top 10 global.

Les sources les plus souvent référencées laissent également apparaître un biais considérable puisque trois fournisseurs d'information rassemblent plus des deux tiers des mentions. Devançant les médias traditionnels (Wall Street Journal, Forbes, Reuters…), ce sont deux sites spécialisés (Bankrate et Investopedia)… et Wikipedia, en tête (avec 19,3%), qui composent ce groupe. Les domaines des banques, tous confondus, occupent une position marginale dans le palmarès (à 6,8% de citations).

Autre observation notable, les solutions d'IA testées ont la mémoire longue, que ce soit pour mettre en exergue un produit qui n'existe plus (en l'occurrence, Marcus de Goldman Sachs, qui apparait encore très régulièrement) ou pour proposer des contre-exemples sur des préoccupations spécifiques de sécurité (qui, par ailleurs, sont dominées par les grands groupes), avec des « affaires » datant de plusieurs années.

Conclusion, les banques ont devant elle un énorme chantier si elles veulent rester dans les esprits de leurs prospects et de leurs clients, au fur et à mesure de leur transition vers l'intelligence artificielle pour leurs questions du quotidien. En outre, elles devront à la fois soigner leur visibilité et s'assurer que les informations restituées sont toujours d'actualité. Enfin, l'enquête de 5W fait aussi ressortir d'immenses disparités de traitement entre les plates-formes : la même solution ne fonctionnera pas partout.

L'IA commence à remplacer les débutants

Dans les entreprises du secteur tertiaire, l'intelligence artificielle s'avère bien adaptée à l'exécution des tâches historiquement réservées aux employés inexpérimentés et l'impact sur les recrutements commence à s'en ressentir. Alors Gartner s'interroge sur les moyens d'adapter les pipelines traditionnels de formation des débutants ainsi menacés.

Alors que l'adoption massive de l'IA ne produit encore que rarement des résultats probants – seulement un cinquième des 95% organisations concernées déclarent en avoir tiré une valeur significative –, 22% des responsables de ressources humaines interrogés au cours du dernier trimestre de 2025 confirment que, dans au moins un département, les embauches de personnel pour les positions juniors ont déjà été totalement interrompues en raison des initiatives d'automatisation engagées.

Le raisonnement est trivial. Les parcours d'apprentissage des nouveaux arrivants, notamment dans les métiers intellectuels, passent par la réalisation des opérations simples et répétitives préparatoires à la mise en œuvre de l'expertise de leurs aînés. Or leur nature rend ces tâches propices à leur prise en charge par l'intelligence artificielle. Hélas, comme je l'ai souligné par le passé, comment les experts de demain apprendront-ils s'ils n'ont plus de place dans l'entreprise au début de leur carrière ?

Au mieux, et dans un premier temps, les firmes devront faire appel à des compétences externes, plus onéreuses et plus volatiles, afin de compenser la disparition de leur vivier de talents cultivé en interne. Au pire, et, à défaut de changement de méthode, de manière inévitable, elles ne trouveront plus les individus correctement formés dont elles ont besoin… et rien ne garantit (heureusement ?) que, à ce moment de rupture, l'IA aura atteint une maturité suffisante pour assumer les rôles correspondants.

Concrètement, les directions de ressources humaines n'ont donc guère d'autre choix que d'entamer une transformation profonde des pratiques en vigueur vis-à-vis des débutants. Les analystes de Gartner leur proposent trois approches possibles, qu'il faudra certainement combiner pour un maximum d'efficacité (et un minimum de perturbations dans la vie de l'entreprise), en prenant en compte simultanément l'évolution à long terme des compétences requises à l'ère de l'intelligence artificielle.

La priorité portera d'abord sur l'identification des fonctions que les jeunes recrues sont à même d'assumer une fois que celles qui leur étaient dévolues jusqu'à présent sont assignées à l'IA. Il s'agira fréquemment d'interagir avec cette dernière au service de capacités critiques. Le déficit de formation, qui ne sera pas comblé de la sorte, imposera ensuite de développer des méthodes d'apprentissage dédiées. Enfin, l'ensemble devra être entouré d'un filet de sécurité, constitué d'outils, d'accompagnement et de réseautage, de manière à limiter les risques d'erreur durant ces phases initiales.

Nombre d'organisations s'emparent des promesses de l'intelligence artificielle sans prendre le moindre recul et, outre qu'elles oublient de définir les critères objectifs et mesurables de succès, ne considèrent pas toujours les conséquences de leurs choix à des échéances lointaines. Les impacts considérables de la technologie, sur toutes les dimensions de leur fonctionnement, dont la gestion des effectifs et des talents, rendent pourtant absolument indispensable de l'intégrer dans une perspective stratégique.

CIBC « augmente » ses conseillers à l'IA

Comme tant d'autres banques dans le monde entier, CIBC annonce le déploiement d'une plate-forme propulsée à l'intelligence artificielle destinée à décharger ses conseillers – pour tous les segments de clientèle, y compris patrimonial – de leurs tâches administratives et leur libérer du temps de la sorte pour l'accompagnement personnalisé.

La ritournelle du collaborateur « augmenté » est désormais bien rodée dans les entreprises et celle qu'entonne la banque canadienne ne déroge pas aux standards. Les outils d'IA mis en place au service des employés sont là pour assumer leurs basses œuvres, notamment les actions répétitives et à faible valeur ajoutée qui leur font perdre du temps quotidiennement. Et, en filigrane, le message se veut rassurant : il n'est pas question de vous remplacer mais, avant tout, d'améliorer le service aux clients.

Mais, au fait, quelles sont ces corvées si rébarbatives dont les robots peuvent soulager les humains qui ont tellement mieux à faire ? CIBC fournit une réponse spécifique dans sa communication officielle : il s'agit de la collecte d'informations clés partagées durant un entretien, la génération d'un compte-rendu des échanges, la préparation de la documentation de suivi… En résumé, ce sont les phases d'enregistrement de la connaissance du client, essentielles pour la continuité et l'« intimité » de la relation.

Formidable… mais, comme d'habitude, je m'interroge (naïvement ?) sur la valeur réelle de cette captation d'information quand les conseillers, dans leur majorité, ne l'exploite pas lors de contacts ultérieurs, préférant reprendre la conversation à zéro plutôt que de faire l'effort de se ré-approprier un historique potentiellement long. A minima, la mise en place des solutions d'intelligence artificielle devrait être complétée de campagnes de formation non à son adoption mais aux bénéfices à en tirer pour le client.

En réalité, l'objectif consiste plutôt à alimenter les automates avec cette matière première probablement trop riche pour les collaborateurs, afin de leur permettre d'anticiper les attentes des individus qui contactent leur banque, de les orienter vers la meilleure solution, de répondre à leurs inquiétudes… Donc, sinon de prendre matériellement la place du salarié en charge des interactions, à tout le moins, de réduire son autonomie, sous prétexte de lui faciliter l'exercice de son métier.

En tout état de cause, la promesse du surcroît de temps accordé à chaque client grâce à l'assistance de l'IA est biaisée. À moins qu'une sérieuse remise en cause des pratiques existantes ne soit aussi à l'ordre du jour (mais elle serait bien secrète !), les intéressés n'auront pas plus de demandes qu'aujourd'hui et elles resteront traitées selon les processus habituels. Les précieuses heures gagnées seront plutôt mises à profit pour, comme toujours, gonfler les portefeuilles des conseillers et accroître leur productivité.

Enfin, quelle que soit la véritable nature de la transformation opérée (chez CIBC comme chez ses consœurs), je m'étonne que ne soit jamais abordé le sujet de la mesure des résultats. Peut-être n'est-ce pas un élément digne d'une annonce initiale… mais les institutions financières qui ont lancé ce genre de démarche depuis plusieurs mois n'ont-elles pas quelques premières données de succès à présenter, qui validerait l'hypothèse jusqu'ici théorique d'une optimisation de l'accompagnement des clients ?

Aon propose un diagnostic des risques IA

L'intelligence artificielle s'installe dans tous les recoins des entreprises mais, en dépit de la conscience globale de leur existence, les risques qu'elle crée ou qu'elle aggrave sont aujourd'hui difficilement assurables, notamment en raison de leur nouveauté. En attendant mieux, Aon commercialise donc un service de diagnostic et de prévention.

La vitesse d'introduction de l'IA dans les organisations constitue un des problèmes les plus critiques pour leurs dirigeants et autres parties prenantes, tout comme, de plus en plus, les instances réglementaires, qui se préoccupent des dangers, parfois systémiques, qu'elle représente, menaçant leur bon fonctionnement. En particulier, la dispersion et l'hétérogénéité des initiatives lancées dans une certaine précipitation sont des facteurs de complexité accrue pour toute velléité de supervision.

Dans cette perspective, le premier mérite de la démarche proposée par Aon est de procurer à ses clients une vue extensive sur le sujet. Elle porte sur deux volets complémentaires. D'une part, dans un exercice centré sur l'interne, elle examine et évalue la maturité de l'entreprise dans sa politique générale et dans ses pratiques autour de l'IA : les éléments de gouvernance, le pilotage du cycle de vie, les processus spécifiques, les modalités de contrôle… qui déterminent son niveau de maîtrise.

D'autre part, d'un point de vue plus externalisé, il s'agit de mesurer l'exposition réelle de la firme aux risques qu'elle encourt, en fonction de son secteur d'activité, de ses usages, de son contexte… Les résultats prennent la forme de scénarios personnalisés, cartographiés de manière à souligner les domaines fonctionnels les plus sensibles. Ces derniers, confrontés au test de maturité, permettent finalement de compléter l'analyse avec des préconisations en vue de réduire les principales menaces repérées.

Au-delà du produit distribué aujourd'hui – susceptible d'intéresser les responsables inquiets des progrès désordonnés de l'IA dans leur organisation, ne serait-ce que par rapport aux réglementations qui se mettent en place progressivement (et qui entrent explicitement dans son périmètre) –, l'« AI Risk Diagnostic » est également un moyen pour Aon d'accumuler une mine d'information sur l'état des lieux de l'intelligence artificielle dans les entreprises et ainsi préparer une future stratégie d'assurance.

Car si la connaissance de la situation existante et la préparation d'un plan de prévention sont des étapes importantes pour les firmes, la souscription de garanties dédiées prenant en charge la multitude de risques induits par l'IA deviendra rapidement incontournable. Hélas, pour l'instant, de telles solutions semblent hors de portée, tant les mises en œuvre sont diversifiées et mal recensées, ouvrant le champ à des sinistres potentiels impossibles à répertorier et quantifier avec suffisamment d'exhaustivité.

Apple adopte l'offre de leasing de Klarna

Il semble bien loin le temps où Klarna n'était « que » le pionnier du paiement fractionné de l'ère « digitale ». Aujourd'hui la jeune pousse d'origine suédoise devient le partenaire officiel d'Apple aux États-Unis pour sa nouvelle offre de leasing, qui la consacre comme sérieuse concurrente sur le marché des solutions de financement traditionnelles.

Dans la période actuelle de tensions simultanées sur les prix de la mémoire (qui la conduisent inévitablement à augmenter ses tarifs) et sur le pouvoir d'achat des consommateurs, l'ajout d'une option supplémentaire – en sus du BNPL d'Affirm et du crédit classique déjà proposés – permettant à ses clients d'acquérir le matériel de leurs rêves sans se retrouver sur la paille obéit vraisemblablement à un impératif économique pour la marque à la pomme, dont les produits sont notoirement onéreux.

Le programme Apple Upgrade constitue donc une réponse à la conjoncture, avec des caractéristiques alignées sur les standards du secteur : un contrat sur 12 ou 24 mois pour les téléphones et montres, 24 ou 36 mois pour les tablettes et micro-ordinateurs, la possibilité d'inclure la reprise d'un ancien appareil afin de réduire le montant des mensualités et le choix, à l'échéance, entre un achat définitif (à un prix fixé à l'avance), une restitution simple ou une reconduction avec passage à un modèle plus récent.

La solution est disponible sur tous les canaux de distribution : sur le site web et dans l'application mobile de l'enseigne, comme dans ses boutiques physiques. Détail crucial, le recours au leasing n'a quasiment aucun impact sur l'expérience client. En particulier, le parcours de souscription ne prenant que quelques instants et la décision de financement étant instantanée, le visiteur peut repartir avec son nouveau gadget comme s'il réglait comptant ou, en ligne, obtenir une livraison dans les délais habituels.

Naturellement, outre les conditions financières de l'offre, dont il est facile d'imaginer qu'elles ont été âprement négociées et sur lesquelles Klarna possède désormais une expertise incontestable, c'est sur cet aspect de la qualité et de la fluidité de l'expérience utilisateur que la jeune pousse parvient probablement le mieux à marquer sa différence par rapport aux institutions financières historiques. Et, dans ce registre, ce n'est pas tant l'ergonomie de son service qui est en jeu mais plutôt sa capacité à en autoriser l'intégration transparente au cœur des processus de son partenaire…

AmEx garantit le commerce agentique

Comme tous les acteurs des paiements dans le monde, American Express a lancé (en avril dernier) une offre dédiée au commerce agentique. Fidèle à son positionnement spécifique, sur l'ensemble de la chaîne de valeur, la firme adopte une approche contrôlée originale, comprenant, entre autres, une protection pour les consommateurs.

Pour un maximum de flexibilité, ACE (pour Agentic Commerce Experience) se présente sous la forme d'un kit de développement à l'intention des partenaires de l'enseigne – ses marchands ou leurs fournisseurs de technologie. Ainsi armés, ceux-ci peuvent concevoir et distribuer des agents propulsés à l'intelligence artificielle à leur convenance, afin de permettre à leurs clients d'effectuer leurs achats en édictant simplement leurs desiderata, puis laisser faire le robot jusqu'à la validation de la commande.

Cependant, derrière cette présentation sommaire, American Express introduit un certain nombre de garde-fous destinés à rassurer les nombreuses personnes qui, à ce jour, se déclarent intéressées par le principe de l'assistant virtuel autonome… dans certaines limites et, en particulier, celle du paiement. Le plus visible est évidemment l'extension à ce mode d'e-commerce de sa garantie des achats : une procédure facilitée de réclamation en cas d'erreur commise par l'IA par rapport à la demande exprimée.

Naturellement, l'entreprise ne s'engage pas de la sorte sans précautions et c'est probablement dans ce registre qu'elle fait montre de ce qui me semble être une maturité encore rare dans l'industrie. Tout d'abord, parmi les services qu'elle inclut au sein de sa solution figure son propre capteur d'intention. Ce composant, essentiel pour la traçabilité et la non répudiation des transactions se charge de consigner et valider la requête de l'acheteur et, le cas échéant, la conformité de la réponse apportée.

D'autre part, AmEx prévoit d'instaurer un mécanisme d'enregistrement, dont la mission sera de vérifier que seuls les agents habilités sont effectivement autorisés à exercer leur activité sur son réseau. À défaut d'informations plus précises, je suppose que chaque concepteur devra soumettre son outil IA avant qu'il ne puisse commencer à exécuter des paiements, un peu à la manière d'un AppStore, et qu'une équipe interne aura une responsabilité d'inspection et de certification en amont de tout déploiement.

American Express souligne, évidemment, que son triple rôle d'émetteur, de réseau et d'acquéreur, couvrant ainsi tout le spectre du règlement, constitue la clé de sa vision. Ce n'est que par sa relation directe avec les consommateurs et, encore plus, avec les marchands, que la firme est en mesure d'imposer ses exigences de fonctionnement à tous les niveaux du parcours utilisateur. Toujours est-il que la démarche pourrait inspirer une évolution généralisée du secteur afin de résoudre la crise de confiance émergente.

Intuit lance sa carte de crédit

Depuis une décennie, le spécialiste américain de la comptabilité Intuit poursuit tranquillement sa stratégie de développement d'une offre de services bancaires complète, à l'intention de sa clientèle de PME : après le compte de dépôt et diverses options de financement, il propose désormais une carte de crédit, élaborée avec Mastercard.

L'ambition sous-jacente reste inchangée puisqu'il s'agit de fournir aux responsables de petites structures les outils financiers dont ils ont besoin tout en leur simplifiant la vie au quotidien, notamment en ce qui concerne leurs tâches administratives, son métier historique. En l'occurrence, la nouvelle carte de crédit veut apporter ce même avantage à ceux qui souhaitent disposer d'un instrument plus flexible que les variantes d'emprunt classique déjà disponibles, y compris en vue d'équiper leurs employés.

Tout d'abord, pour les utilisateurs de la plate-forme QuickBooks à qui elle s'adresse spécifiquement, les dépenses effectuées avec la carte seront instantanément synchronisées dans la comptabilité de l'organisation, pour un suivi en temps réel de la trésorerie et des frais engagés. Par ailleurs (et c'est aujourd'hui une fonction incontournable), une simple photographie du reçu permet d'associer automatiquement celui-ci à l'achat correspondant, sans requérir la moindre intervention manuelle.

Plus intéressant, le produit est dédié à l'entreprise et peut donc être délégué à différents représentants habilités. Le gestionnaire peut ainsi très facilement créer une carte, physique ou virtuelle, pour chaque employé qui le nécessiterait, avec limite personnalisée et notification lors de chaque utilisation. Contrairement aux solutions traditionnelles focalisées exclusivement sur le contrôle des frais professionnels, celle d'Intuit autorise nativement le financement de ces derniers, quel qu'en soit l'auteur.

Grâce à sa position au cœur de l'activité des entreprises, l'éditeur est également en mesure de maîtriser ses risques avec quasiment autant d'efficacité qu'une banque. En particulier, les clients de QuickBooks sont évalués sur la base de leurs finances et ceux qui paraissent suffisamment solides peuvent alors souscrire en quelques minutes, sans autre formalité. L'invitation sera attractive, notamment, pour les dirigeants de TPE qui n'ont souvent d'autre recours que de mettre à contribution leur carte personnelle pour leurs dépenses et affectent de la sorte leur score de crédit individuel.

Dans la plupart des cas, les tentatives d'intégration entre compatibilité ou, plus largement, services de gestion et produits financiers sont circonscrites à quelques capacités élémentaires, en général autour d'un compte de paiement. Elles impliquent donc autant de compromis que les velléités des banques de créer leurs propres socle de pilotage de l'entreprise, aux possibilités réduites. L'approche d'Intuit s'avère différente : petit à petit, elle construit une offre extensive capable de rivaliser avec l'industrie.

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…