IA et banque : entre promesses et défis

L’intelligence artificielle se déploie à toute vitesse dans le secteur bancaire, où elle vise à anticiper les risques, détecter les fraudes et personnaliser les offres. Ces ambitions restent toutefois difficiles à concrétiser sans une donnée structurée et une puissance de calcul adaptée. Les institutions qui maîtrisent l’équation données + IA + infrastructure voient déjà accélérer leur time‑to‑market.

Selon une étude de McKinsey, moins d’une décimale d’entreprises du secteur utilise réellement des modèles d’IA dans leurs prises de décision, et seules 28 % d’entre elles intègrent rapidement des données client structurées dans ces modèles. La qualité et l’interopérabilité des données constituent ainsi le principal obstacle, d’autant plus que la banque est soumise à des régulations strictes. Pourtant, lorsqu’on peut alimenter des modèles d’IA de données fiables, les bénéfices sont quantifiables : réduction de 50 % à 75 % du délai de mise sur le marché, amélioration de la précision de l’évaluation de la solvabilité et détection plus rapide des transactions suspectes.

Pour exploiter ce potentiel, une chaîne technologique cohérente est indispensable. SAS Viya, plateforme unifiée de gestion et d’analyse de données, permet d’agréger, nettoyer et modéliser des informations provenant de multiples sources, puis de les rendre exploitables pour les métiers. Une étude de Forrester a montré que l’usage de cette solution peut accroître la productivité de 50 % à 80 %. Son déploiement sur le cloud Microsoft Azure, combiné aux processeurs AMD EPYC de troisième génération, assure une gestion mémoire optimisée, un calcul intensif et des technologies de confidential computing, garantissant sécurité et scalabilité.

Le cas de la banque finlandaise S‑Bank illustre ces avancées. En s’appuyant sur des modèles de machine learning pour affiner la prévision des risques, l’établissement a modernisé ses outils de visualisation, accéléré les décisions et réduit les délais de traitement des dossiers. L’automatisation des tâches répétitives a libéré les équipes pour une analyse plus pertinente, tout en améliorant la satisfaction client grâce à des offres mieux ciblées.

En résumé, l’IA offre des perspectives majeures pour la banque, mais elle requiert d’abord une base de données structurée et une infrastructure de calcul performante. Les acteurs qui surmontent ces obstacles se positionnent déjà comme des leaders de l’innovation dans le secteur.