Après la culture, la presse, les développeurs ou les métiers de la création, c’est au tour des banques de se laisser séduire par l’intelligence artificielle. Mais toutes ne l’adoptent pas de la même manière. Le cas Société Générale a par exemple fait débat. Fin 2024, la banque a abandonné SoGPT, son outil développé en interne, au profit de Copilot, la suite d’intelligence artificielle de Microsoft. Un choix assumé par son patron Slawomir Krupa, qui justifie de « toujours utiliser l’outil le plus performant au moment où toutes les opportunités, mais aussi les menaces, sont encore floues ».
Mais la décision a fait grincer des dents : elle intervenait en plein regain de tensions géopolitiques avec Washington et alors que l’Élysée appelait publiquement à privilégier les solutions européennes. Pour le dirigeant, seules trois fonctionnalités de l’IA sont aujourd’hui exploitables à l’échelle dans la banque : le traitement de texte, l’extraction de données et le codage. Autant de tâches pour lesquelles il préfère s’appuyer sur un outil « qui a prouvé son efficacité ».
À l’opposé, BNP Paribas mise sur la souveraineté technologique. La première banque française a prolongé pour trois ans son partenariat avec Mistral, la pépite tricolore de l’IA. Les modèles tournent sur le cloud privé de BNP, dans un environnement maîtrisé de bout en bout. « Nous sommes satisfaits de ce partenariat à la fois pour la qualité des modèles et pour la proximité avec leurs équipes », explique aux Echos Hugues Even, chief data officer du groupe.
Entre les deux, BPCE a tracé une troisième voie avec MAiA, sa plateforme interne d’IA générative. Utilisée chaque mois par plus de la moitié des collaborateurs du groupe (des réseaux Banque Populaire et Caisse d’Épargne à Natixis), elle fonctionne selon un principe revendiqué comme « agnostique aux modèles ». Concrètement, la banque combine des briques développées en interne avec des solutions de Microsoft, OpenAI ou Google, le tout hébergé sur des environnements maîtrisés, pour éviter toute dépendance excessive à un seul fournisseur.
Pour autant, Amine Benayad, directeur associé au Boston Consulting Group, tempère l’enthousiasme. L’offre souveraine en matière de cloud reste déséquilibrée : les hyperscalers sont tous américains, et un vivier d’offres européennes commence tout juste à voir le jour. L’IA évolue à une telle vitesse qu’il peut être « pertinent de garder une flexibilité stratégique sur les différentes couches des solutions IA » plutôt que de tout miser sur un partenaire unique.
Sumeria, la fintech qui met l’IA entre les mains du client
Pendant que les grandes banques déploient l’IA en coulisses, Sumeria (ex-Lydia) la place directement dans les mains de ses 2,5 millions d’utilisateurs. La fintech vient de lancer SIA, un assistant bancaire capable de dialoguer en langage naturel depuis l’application : interroger ses dépenses, vérifier un plafond, préparer un virement… L’utilisateur décrit ce qu’il veut, l’assistant affiche l’écran final, il ne reste plus qu’à valider.
Développé en interne pendant près de deux ans à partir de plusieurs modèles d’IA (dont ceux de Mistral), SIA est proposé gratuitement. « L’établissement bancaire qui ne le fait pas fait une erreur stratégique », explique aux Echos le cofondateur Cyril Chiche. Le pari repose sur un retour indirect : en répondant instantanément à la majorité des questions des clients, la fintech espère réduire significativement ses coûts de service client.
En phase de test, les usages les plus fréquents portent sur la compréhension des dépenses et le suivi budgétaire. À l’international, la britannique Griffin pousse le concept encore plus loin en ouvrant son infrastructure bancaire à des agents IA programmables, mais les contraintes réglementaires et les enjeux de responsabilité freinent encore les usages pleinement autonomes.
Comment les banques utilisent l’IA ?
Mais à quoi sert l’IA chez les grandes banques françaises ? Chez BNP Paribas, l’IA intervient déjà dans l’analyse des dossiers de crédit immobilier, la cotation des clients en salle de marchés et la détection du blanchiment d’argent. Chez BPCE, elle est progressivement déployée auprès des conseillers, dans les centres de relation client et dans la lutte contre la fraude. Et ce n’est que le début.
Forcément, cela amène au sujet qui fâche : les effectifs. Selon une étude récente, plus de 200 000 postes seraient menacés dans les banques européennes avec l’adoption de l’intelligence artificielle. Les dirigeants interrogés préfèrent mettre en avant les gains de productivité et l’amélioration du service client. « Les outils d’IA que nous utilisons nous permettent soit d’augmenter les revenus, de réduire les risques, ou d’améliorer l’efficacité opérationnelle », avance Hugues Even, chez BNP Paribas. Reste à voir sur quels leviers s’appuieront les dirigeants : augmenter la productivité avec le même effectif ou réduire les effectifs pour les remplacer par l’IA. Ou peut-être les deux. Le débat entre syndicats et dirigeants ne fait que commencer.
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