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L’intelligence artificielle est devenue incontournable pour les établissements financiers : l’automatisation des processus décisionnels, la détection des fraudes et l’amélioration de l’expérience client sont des champs d’application majeurs. Pourtant, de nombreux projets d’IA peinent à passer à l’échelle.
D’après les analyses de Gartner et Forrester, 53 % des initiatives IA restent en phase pilote, et seulement 15 % atteignent une implémentation généralisée. Pourquoi tant de projets ne parviennent pas à monter en puissance ? Si le calibrage des infrastructures peut-être en cause, d’autres critères – en particulier l’évolutivité et l’ouverture – sont à prendre en compte pour assurer la scalabilité et la pérennité des projets.
Les infrastructures classiques, freins au passage à l’échelle
Tester l’IA en laboratoire, c’est une chose. La déployer dans toute une organisation en est une autre. Dans un environnement restreint, les projets d’IA révèlent tout leur potentiel. Mais lorsqu’ils passent en production, ils affrontent une réalité plus exigeante. Les volumes massifs de données, le besoin de disponibilité 24/7, la latence minimale exigée mettent sous pression les infrastructures classiques, qui peinent à répondre à ces contraintes.
Ainsi, le problème réside moins dans l’IA elle-même que dans le socle sur lequel elle repose. Pour atteindre son plein potentiel, l’IA nécessite des architectures « cloud native » : des infrastructures flexibles, ouvertes et capables d’évoluer en continu. Des benchmarks récents, comme ceux réalisés avec SAS Viya, montrent que les plateformes optimisées pour le cloud permettent de maintenir des performances élevées dans des environnements de production à grande échelle, même en cas de lourdes charges de travail.
Le « cloud native », un atout face aux évolutions futures de l’IA
Penser ou repenser son infrastructure impose de se projeter sur le devenir de l’IA au service des clients.
Dans un futur proche, chaque application, chaque appareil – smartphone, montre connectée, ordinateur – sera scruté en permanence par des IA. Ces systèmes analyseront vos comportements et vos préférences pour mieux cerner vos besoins. En parallèle, ces IA pourront dialoguer entre elles au sein de marketplaces virtuelles pour affiner leurs recommandations.
Prenons l’exemple d’un client souhaitant placer de l’argent, obtenir un crédit ou assurer un véhicule. L’IA observatrice pourra analyser ses critères avant de lancer un appel d’offres auprès de différentes IA spécialisées. Chaque agent, expert en placement financier, en crédits ou en assurances, proposera sa meilleure offre. Dans ce marché virtuel, les IA ajusteront leurs conditions pour se démarquer : taux d’intérêt, garanties, durées de remboursement, bonus client – tout sera optimisé pour répondre précisément aux attentes. Les offres en concurrence seront ainsi affinées en temps réel pour proposer la « Next Best Offer » idéale, issue de l’intelligence collective.
Dans ce scénario, les IA ne sont plus des outils passifs, mais des agents commerciaux autonomes, collaborant et se concurrençant pour répondre aux besoins des utilisateurs. Ce modèle met en lumière les exigences liées aux infrastructures : leur puissance doit être adaptable aux volumes d’échanges, aux niveaux de personnalisations et à la complexité des interactions entre IA.
« L’intelligent Decisioning », futur chef d’orchestre de la coordination des IA
Cet exemple des marketplaces d’IA soulève un défi fondamental : si chaque agent IA agit selon ses propres objectifs, mais sans coordination, la cacophonie est assurée. Pour éviter cela, il faut définir une intelligence décisionnelle centrale, capable de coordonner et de réguler chaque agent en temps réel.
C’est là qu’intervient l’Intelligent Decisioning. Ce mécanisme d’orchestration prend en compte toutes les actions des agents IA pour les aligner avec les objectifs stratégiques de l’organisation. Imaginez, par exemple, un service financier où les IA spécialisées se coordonnent pour détecter les fraudes, évaluer la solvabilité et proposer des recommandations de produits personnalisés. L’Intelligent Decisioning harmonise ces fonctions pour maximiser leur efficacité tout en évitant les conflits d’intérêt.
Anticiper l’obsolescence pour une IA durable
L’intelligent Decisionning et les marketplaces IA nécessiteront des mises à jour, une maintenance, des ajustements constants. L’IA, comme tous les outils technologiques, vieillit. Une IA performante aujourd’hui peut devenir obsolète si elle n’évolue pas continuellement. Le cycle de vie d’un projet IA impose des réajustements en fonction des évolutions réglementaires, des avancées technologiques et des besoins des clients.
Pour assurer cette pérennité, le socle technique doit être pensé pour le long terme. Une infrastructure cloud native « future proof » garantit cette durabilité en intégrant des technologies ouvertes et évolutives. Dans cette optique, éviter la dépendance vis-à-vis d’un fournisseur de cloud est stratégique pour rester maître de l’évolution de son IA. Les éditeurs indépendants comme SAS jouent un rôle clé en mutualisant les efforts de recherche et développement pour lutter contre l’obsolescence, tout en offrant une véritable indépendance vis-à-vis des fournisseurs cloud.
Assurer la réussite de l’IA : un défi technique… et humain
Mais laisser reposer la réussite de l’IA sur le seul critère du socle technique serait une erreur. Bien que l’Intelligent Decisioning et les marketplaces IA participent à l’efficacité opérationnelle, ces outils nécessitent une gouvernance robuste pour éviter des biais, des incohérences ou une perte de pertinence. Dès lors, une question cruciale se pose : à qui revient le contrôle de cet ensemble complexe d’agents IA ?
Pour maîtriser cet écosystème, les établissements financiers devront mettre en place des mécanismes de contrôle, combinant supervision humaine et règles de gouvernance claires. L’avenir de l’IA est riche en opportunités, mais il est aussi exigeant : afin de faire de l’IA un levier de performance au service de l’humain, il est essentiel que la supervision finale reste humaine.
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