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Qu’est-ce que l’IA agentique et quel sera son impact sur les services financiers ?

IA agentique
IA agentique et services financiers. | Source : Getty Images

Nous avons assisté à l’essor de l’IA générative, capable de créer des textes, des images et des codes convaincants. Cependant, un changement encore plus profond est en cours : l’émergence de l’IA agentique (à ne pas confondre avec le terme « agent IA »). Cette nouvelle catégorie d’IA ne se limite pas à la création : elle concerne l’action et la prise de décision autonomes, promettant de redéfinir la structure même des services financiers.

 

Pour comprendre l’IA agentique, il est utile de la distinguer de l’IA générative. Cette dernière, à l’instar des grands modèles linguistiques populaires, excelle dans la production de contenu à partir de consignes. Considérez-la comme un artiste hautement qualifié et réactif. Vous lui fournissez les instructions, et elle génère le résultat.

L’IA agentique, en revanche, possède un degré d’autonomie plus élevé. Ces systèmes sont conçus pour poursuivre des objectifs complexes, percevoir leur environnement, raisonner à partir d’informations, planifier des workflows en plusieurs étapes, exécuter des actions et s’adapter en fonction des retours, le tout avec une intervention humaine minimale. Ce sont des solutionneurs proactifs, capables d’orchestrer divers outils et même d’autres modèles d’IA pour atteindre le résultat souhaité. Le terme « agentique » fait référence à leur capacité d’action, leur aptitude à agir de manière indépendante et délibérée.


En substance, si l’IA générative est un artisan sophistiqué, l’IA agentique est un chef de projet hautement compétent, travaillant sans relâche à la réalisation d’un objectif.

 

Le pouvoir révolutionnaire de l’IA agentique dans la finance

Le secteur des services financiers, une industrie fondée sur la précision, la rapidité et le traitement de grandes quantités de données, est à l’aube d’une transformation révolutionnaire grâce à l’IA agentique, dont les capacités vont au-delà de la simple automatisation des tâches répétitives et ouvrent la voie à une ère d’augmentation intelligente des décisions et d’optimisation continue.

Voici ce que l’IA agentique signifiera pour l’avenir des services financiers.

#1. Expériences client hyper-personnalisées

Imaginez un conseiller financier numérique qui ne se contente pas de répondre à vos questions, mais qui anticipe de manière proactive vos besoins financiers. L’IA agentique peut analyser vos habitudes de dépenses, vos objectifs d’épargne et les événements extérieurs de votre vie (comme l’achat d’une maison ou la naissance d’un enfant) afin de vous offrir des conseils financiers sur mesure, de vous suggérer des produits adaptés et même d’initier des pré-approbations de prêts, le tout avant même que vous ne le demandiez explicitement. Cela va bien au-delà des chatbots traditionnels : l’IA agentique vous offre un banquier numérique disponible 24/7 qui comprend tout le contexte de votre vie financière.

#2. Gestion des risques et détection des fraudes en temps réel

Les institutions financières sont constamment confrontées à des stratagèmes de fraude sophistiqués. L’IA agentique peut surveiller en continu des millions de transactions en temps réel, détectant des anomalies subtiles et des schémas suspects qui pourraient échapper à des analystes humains. Ces agents autonomes peuvent alors déclencher des réponses immédiates, telles que le gel des comptes suspects, l’envoi d’alertes aux clients et le lancement de procédures de litige, ce qui réduit considérablement les pertes financières et renforce la sécurité. En matière d’évaluation des risques, l’IA agentique peut évaluer de manière dynamique la solvabilité et les risques d’investissement, en s’adaptant plus rapidement que les modèles traditionnels aux nouvelles données et à la volatilité du marché.

#3. Trading automatisé et optimisé

Pour les sociétés d’investissement, l’IA agentique peut révolutionner le trading algorithmique. Ces systèmes peuvent surveiller de manière autonome les marchés mondiaux, identifier des corrélations non évidentes et exécuter des transactions sur la base d’algorithmes complexes, en s’adaptant aux fluctuations du marché en quelques millisecondes. Cette prise de décision et cette exécution en temps réel peuvent conduire à des niveaux d’efficacité sans précédent et à des rendements potentiellement plus élevés, comme l’ont démontré des entreprises telles que JPMorgan Chase avec des outils qui exécutent de manière autonome des transactions à haute fréquence.

#4. Simplification de la conformité et du respect des réglementations

La charge que représente la conformité réglementaire dans le secteur financier est immense. L’IA agentique peut automatiser les fastidieuses vérifications de conformité, surveiller les transactions afin de garantir le respect de réglementations complexes et même générer des rapports de conformité automatisés. Cela permet non seulement de réduire les erreurs humaines et les coûts opérationnels, mais aussi de garantir le respect des réglementations en temps réel, un avantage essentiel dans un environnement réglementaire en constante évolution.

#5. Amélioration de l’efficacité des services administratifs et automatisation des flux de travail

Au-delà des applications destinées aux clients, l’IA agentique va considérablement améliorer les opérations administratives. Des tâches telles que la saisie de données, le rapprochement et les processus « Know Your Customer » (connaissance clientèle) et « Anti-Money Laundering » (lutte contre le blanchiment des capitaux) peuvent être pris en charge par des agents autonomes. Cela libère les employés des tâches fastidieuses et répétitives, leur permettant de se concentrer sur des activités plus stratégiques et à forte valeur ajoutée qui requièrent la créativité et le jugement humains.

#6. Gestion proactive du bien-être financier

L’IA agentique peut aller au-delà des conseils financiers réactifs pour offrir un bien-être financier proactif. En reconnaissant les premiers signes de difficultés financières ou les opportunités, ces systèmes peuvent orchestrer des solutions sur mesure, comme la négociation de reports de paiement ou la suggestion d’options de restructuration de la dette, avant même que le client ne se rende compte qu’il a besoin d’aide. Cela permet de renforcer les relations avec les clients et d’obtenir de meilleurs résultats financiers.

 

Défis et perspectives

Si l’IA agentique offre des perspectives immenses, son intégration dans les services financiers n’est pas sans défis. L’intégration des systèmes existants, la garantie de la qualité des données, la réponse aux préoccupations en matière de confiance et d’explicabilité, ainsi que la navigation dans des cadres réglementaires complexes constitueront des obstacles majeurs. Les institutions financières doivent également faire face à des considérations éthiques et au risque de biais algorithmiques.

Toutefois, la trajectoire est claire. L’IA agentique n’est pas simplement une amélioration progressive : elle représente un changement fondamental dans le mode de fonctionnement des institutions financières. Celles qui embrasseront cette révolution autonome, en investissant stratégiquement dans les infrastructures, les talents et les cadres de gouvernance nécessaires, seront bien placées pour mener l’avenir de la finance. Cette nouvelle ère approche à grands pas et l’IA agentique est le moteur de cette profonde transformation.

 

Une contribution de Christer Holloman pour Forbes US, traduite par Flora Lucas


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