Depuis plusieurs années, les discussions sur l’intelligence artificielle dans le secteur bancaire se concentrent sur l’adoption. Comment les institutions financières peuvent-elles utiliser l’IA pour prendre plus rapidement des décisions de prêt, détecter plus efficacement la fraude, améliorer le service client ou automatiser des tâches courantes ?

Ces questions restent importantes, mais elles ne sont plus les seules qui comptent.

À mesure que l’IA s’intègre dans les opérations bancaires, les régulateurs font évoluer le débat. La question n’est plus seulement de savoir si les institutions financières utilisent l’IA, mais si elles comprennent comment elle est utilisée, qui en est responsable et comment les décisions sont encadrées dans le temps.

Les banques qui considèrent la gouvernance de l’IA comme un simple exercice de conformité risquent de prendre du retard. De plus en plus, la gouvernance devient le fondement qui permet aux institutions financières d’adopter l’IA de manière responsable, de la déployer avec confiance et de maintenir la confiance des clients, des régulateurs et de leurs conseils d’administration.

Qui est responsable de l’IA à l’intérieur de la banque ?

L’une des premières questions que les institutions financières devraient se poser ne concerne pas la technologie, mais la responsabilité.

L’IA ne se limite plus à un seul département. Les modèles peuvent influencer les décisions de crédit, la détection de la fraude, les communications avec les clients et les flux de travail opérationnels, souvent dans plusieurs unités métiers et plateformes technologiques.

Cela soulève une question essentielle : qui est responsable du résultat ?

La gouvernance commence par une définition claire des responsabilités. Les dirigeants, les responsables des risques, les équipes de conformité et les responsables technologiques ont tous un rôle à jouer, mais la responsabilité ne peut pas être fragmentée. Les institutions financières devraient établir une autorité décisionnelle claire, des responsabilités de supervision définies et une responsabilité exécutive pour les initiatives liées à l’IA tout au long de leur cycle de vie.

Sans ces structures, même des solutions d’IA bien conçues peuvent créer des risques opérationnels et réglementaires inutiles.

Pouvez-vous expliquer comment l’IA est parvenue à une décision ?

La valeur de l’IA réside dans sa capacité à analyser rapidement de grands volumes d’informations. Mais la rapidité ne suffit pas.

Qu’il s’agisse d’évaluer une demande de prêt ou d’identifier une activité suspecte, les banques doivent être en mesure d’expliquer comment les décisions assistées par l’IA sont prises, en particulier lorsque ces décisions ont un impact sur les clients.

C’est là que l’explicabilité devient essentielle.

Les institutions financières n’ont pas nécessairement besoin que chaque employé comprenne les détails techniques d’un modèle. En revanche, elles ont besoin de processus de gouvernance qui apportent de la transparence sur les données utilisées, l’objectif du modèle, la manière dont ses performances sont surveillées et les cas dans lesquels une revue humaine est requise.

L’explicabilité ne consiste pas seulement à satisfaire les examinateurs. Elle aide à instaurer la confiance au sein de l’organisation et renforce la confiance des clients.

Savez-vous où l’IA existe déjà ?

De nombreuses institutions financières envisagent l’IA sous l’angle de projets individuels.

De plus en plus, les régulateurs sont susceptibles de l’envisager sous l’angle de la visibilité à l’échelle de l’entreprise.

Les banques déploient souvent l’IA grâce à une combinaison de modèles développés en interne et de solutions tierces intégrées dans les plateformes de prêt, les systèmes de lutte contre la fraude et les technologies d’engagement client. Avec le temps, l’IA peut se retrouver intégrée dans l’ensemble de l’organisation de manière pas toujours évidente.

Cela rend de plus en plus important le maintien d’un inventaire des cas d’usage de l’IA.

Les institutions financières devraient savoir où l’IA est utilisée, quelles fonctions métier elle soutient, qui est responsable de la supervision et comment les performances sont suivies. Sans cette visibilité, la gouvernance devient réactive plutôt que proactive.

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Que se passe-t-il lorsqu’un fournisseur utilise l’IA ?

Une autre idée reçue fréquente consiste à penser que l’achat d’IA auprès d’un fournisseur de confiance transfère la responsabilité de la gouvernance.

Ce n’est pas le cas.

Que l’IA soit développée en interne ou fournie via une plateforme tierce, les institutions financières restent responsables de la compréhension de l’influence de ces systèmes sur les décisions et de la mise en place d’une supervision appropriée.

Alors que les banques poursuivent leurs partenariats avec des fintechs, la gestion des fournisseurs devrait aller au-delà de la diligence raisonnable traditionnelle pour inclure des considérations liées à la gouvernance de l’IA. Cela implique de comprendre comment les modèles sont entraînés, comment ils sont surveillés, sur quelles données ils s’appuient et comment les résultats peuvent être validés dans le temps.

L’IA fournie par des tiers devrait être soumise aux mêmes normes de gouvernance que les systèmes développés en interne.

Les humains peuvent-ils reprendre le contrôle de la machine ?

Malgré les progrès rapides de l’automatisation, l’IA doit renforcer — et non remplacer — le jugement humain.

Il existera toujours des situations dans lesquelles des employés expérimentés devront examiner les recommandations générées par l’IA, apporter du contexte ou intervenir lorsque les résultats ne sont pas conformes aux politiques de l’établissement ou aux attentes des clients.

Définir quand une supervision humaine est requise devient une composante importante d’une gouvernance responsable de l’IA.

Plutôt que de considérer l’intervention humaine comme une limite, les institutions financières devraient la reconnaître comme une force. Combiner l’IA avec des décideurs expérimentés crée des possibilités d’améliorer l’efficacité tout en préservant la responsabilité et la confiance des clients.

La gouvernance est ce qui rend l’IA évolutive

Les banques qui tireront le plus grand bénéfice de l’IA ne seront pas nécessairement celles qui déploient le plus grand nombre de modèles, mais celles qui mettent en place la gouvernance en parallèle de l’innovation.

Lorsque les responsabilités sont clairement définies, que les cas d’usage de l’IA sont documentés, que les responsabilités de supervision sont attribuées et que les processus de suivi sont intégrés aux opérations quotidiennes, les organisations sont mieux placées pour adopter de nouvelles technologies avec confiance.

La conversation sur l’IA dans le secteur bancaire a mûri. L’adoption n’est plus l’élément différenciant qu’elle était autrefois.

De plus en plus, la question n’est pas de savoir si les banques utilisent l’IA. Elle est de savoir si elles peuvent démontrer qu’elle est déployée de manière responsable, transparente et avec une gouvernance appropriée. Les institutions financières capables de répondre oui ne seront pas seulement mieux préparées aux attentes réglementaires en évolution — elles seront également mieux placées pour construire des programmes d’IA durables pour l’avenir.

À propos d’ARGO

Fondée en 1980, ARGO est un leader des logiciels critiques et analytiques. Ses solutions pour les services financiers comprennent le traitement des transactions de paiement, la vente, le service et la gestion de la relation client, ainsi que le crédit de détail et commercial. Ses solutions de lutte contre la fraude détectent et préviennent la fraude sur plusieurs canaux au moment de la présentation, grâce à des fonctionnalités proactives de positive pay, à la surveillance BSA/AML et à l’analyse des transactions/images. Ses solutions de santé couvrent l’appariement des patients avec vérification biométrique, la détection et la prévention des doublons de dossiers, la coordination des soins, les orientations et l’atténuation des risques, ainsi que le financement des patients et la trésorerie des prestataires.

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