Agentic AI - Améliorer l'engagement client dans les services financiers

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« Les revenus de l’industrie fintech devraient augmenter presque trois fois plus vite que ceux du secteur bancaire traditionnel entre 2022 et 2028 » – McKinsey, oct. 2023.
« Le marché mondial de la fintech devrait atteindre 394,88 milliards de dollars en 2025 et 1 126,64 milliards de dollars d’ici 2032 » – Fortune business insights, 09 juin 2025

L’engagement client est l’un des principaux facteurs de différenciation entre les institutions bancaires et services financiers traditionnels et les fintech. Depuis une inscription client fluide, jusqu’aux validations, à l’exécution des transactions, puis au service ultérieur et au traitement des réclamations, les fintech surpassent les institutions financières traditionnelles. Au fil du temps, les fintech ont cherché à combler l’écart et à exceller dans l’engagement client. La recherche montre que c’est le facteur le plus important, qui conduit à une amélioration du résultat net.

Malgré les avancées en technologies numériques et les efforts des banques, le service client demeure encore l’un des principaux domaines d’amélioration. « Personnalisation » et « Vitesse du service client » continuent d’être évalués comme faibles dans les enquêtes de satisfaction1, offrant de nombreuses opportunités aux banques et aux organisations de services financiers d’améliorer la qualité. L’écart se creuse encore davantage pour les clients en gestion de patrimoine, où le besoin de personnalisation et de connaissances spécialisées est le plus crucial, ce qui permet de bâtir la confiance et la fidélité. C’est précisément là que des agents IA alimentés par des connaissances spécialisées peuvent impulser des interactions client captivantes et intelligentes. Le service client, au premier plan des interactions commerciales, ne stimule pas seulement le niveau de satisfaction, mais aussi la fidélité à long terme et la valeur commerciale sur la durée de vie.

Un maillage IA agentique avec plusieurs agents spécialisés peut effectuer des activités simultanément, comme extraire l’historique des interactions client, réaliser une analyse du sentiment, identifier des événements de vie, analyser le paysage concurrentiel sur les produits et les frais, analyser les tendances du marché, etc., et fournir des conseils informatifs aux clients. En utilisant le NLP et des technologies vocales, l’interaction peut être rendue de façon intuitive en correspondant au style préféré du client, indépendante de la langue et activée en mode omnicanal. Les avantages de la GenAI sont réels et certaines implémentations récentes par des banques montrent des résultats positifs. L’amélioration de l’expérience fait partie des principaux bénéficiaires.

La collaboration IA-humain est l’un des résultats les plus mutuellement bénéfiques des développements technologiques récents. Les systèmes d’intelligence artificielle font preuve d’une compétence exceptionnelle dans le traitement de volumes énormes de données, en identifiant des tendances et des schémas avec précision et rapidité.

L’intelligence artificielle générative fait encore progresser cette capacité, en générant des recommandations pour les agents humains qui améliorent l’expérience client et l’engagement. Des conseillers financiers personnels, autrefois un privilège réservé aux clients très fortunés, peuvent désormais être démocratisés par des agents IA et mis à disposition d’une base de clients plus large.

Les banques, disposant d’une multitude d’informations personnelles clients et de l’historique des transactions, peuvent proposer un service de conciergerie, du planification fiscale au conseil en investissement, voire agir comme un assistant personnel. Grâce à cette montée en puissance progressive des agents IA pour gérer des tâches complexes et personnelles, les banques et les organisations de services financiers peuvent offrir une expérience client supérieure, menant à une fidélité accrue et à une valeur sur la durée de vie.

IA agentique & le buzz autour de celle-ci

La tendance technologique 2025 de Gartner a placé l’IA agentique comme la tendance n°1 en 2025. L’enquête de référence MITSMR 2025 sur l’IA & le leadership des données a également prédit un résultat similaire.

Qu’est-ce que l’IA agentique ? Elle désigne des « systèmes et modèles d’IA capables d’agir de manière autonome pour atteindre des objectifs sans avoir besoin d’une orientation humaine constante, selon HBR. Elle comprend les objectifs et les buts de l’utilisateur ainsi que le contexte du problème qu’il essaie de résoudre ». C’est un système auto-apprenant qui s’appuie sur un raisonnement sophistiqué et des capacités créatives des modèles GenAI pour résoudre des problèmes complexes en plusieurs étapes. Un maillage agentique est une équipe de plusieurs agents, qui peuvent exécuter des tâches simultanément, alignées sur un seul objectif.

« Les systèmes d’IA agentique promettent de transformer de nombreux aspects de la collaboration homme-machine grâce à leurs capacités de raisonnement et d’exécution surboostées. Ils peuvent planifier et prendre des décisions de manière indépendante, offrant une productivité, une innovation et des perspectives accrues pour la main-d’œuvre humaine » 
– HBR, déc. 2024

Une représentation d’exemple d’un système de service client IA agentique

Tous ces agents effectuent leurs tâches en concurrence et rendent compte à l’agent manager, qui, en interne, répond aux demandes des clients. Une connaissance du domaine sélectionnée et une formation adéquate font de ces agents des experts dans leur domaine. La vaste bibliothèque organisationnelle de recherches en gestion de patrimoine et de points de données constitue des ressources, qui peuvent être exploitées pour entraîner les agents IA.

Certains des principaux cas d’usage dans le service client sont :

*   Conseiller financier virtuel
*   Profilage client
*   Surveillance temps réel des fraudes
*   Exécution de tâches de routine
*   Reporting

Le profilage client, qui est la première étape pour connaître un client, est un autre cas d’usage clé qui stimule l’engagement client. Plus une banque connaît ses clients, mieux elle peut les servir et construire une relation durable. C’est un processus ardu. Malgré les progrès technologiques, il reste chronophage et offre encore de nombreuses possibilités d’amélioration. Au fil des années, les technologies OCR et différents niveaux d’automatisation à différentes étapes ont considérablement amélioré le processus de capture, de traitement et d’utilisation des informations clients. Les agents IA autonomes offrent beaucoup d’espoir et de possibilités pour transformer davantage ce processus, le rendant fluide et en réalisant plusieurs activités simultanées.

Les agents IA, en utilisant leur écosystème d’outils IA activés par des technologies comme la validation biométrique, la reconnaissance faciale, la vérification de documents via API, etc., peuvent effectuer des validations simultanées en parallèle tout en capturant les données.

Comme le montrent les preuves, le processus actuel est vulnérable aux acteurs frauduleux, qui pourraient contourner des mécanismes de validation comme le test de vivacité, etc. Les agents IA ont la capacité de rendre ce processus robuste, en analysant des signaux contextuels tels que l’angle de l’appareil, ou en détectant l’exécution de tout logiciel non autorisé en arrière-plan, etc. De plus, la capacité des agents IA à traiter des données non structurées combinée à l’analyse du sentiment peut conduire à un profilage des risques robuste du client, créant un persona plus exact. Cette inspection plus approfondie, combinée à des validations simultanées en temps réel, renforce le niveau de sécurité et aide à empêcher les tentatives de fraude sophistiquées par des éléments malintentionnés, rendant le système sûr. Cela conduit à une confiance accrue, à un engagement client renforcé et à une fidélité accrue.

Apprentissages :

*   Une interaction client typique peut impliquer plusieurs demandes — comme des transactions récentes, des recommandations de produits et des erreurs de facturation — dans une seule conversation.
*   Les chatbots traditionnels échouent souvent à gérer de telles interactions multifacettes et peuvent perdre le contexte.
*   Les chatbots traditionnels ne peuvent pas « churn » les portefeuilles clients en exécutant des transactions d’investissement sur des produits de gestion de patrimoine 
*   L’IA agentique fonctionne à un niveau plus avancé, comme des membres d’équipe numériques, avec :

Autonomie pour agir sans intervention humaine constante.

Intelligence orientée objectifs pour poursuivre et atteindre des résultats spécifiques.

Capacités de raisonnement en temps réel pour une prise de décision dynamique.

*   Ces systèmes peuvent :

Comprendre un langage humain nuancé et naturel.

Maintenir une cohérence contextuelle sur de longues conversations complexes.

Intégrer et orchestrer des tâches à l’aide d’outils comme CRM, ERP, et des bases de connaissances internes.

*   Dans l’engagement client, l’IA agentique offre :

Un support 24/7 qui imite l’interaction humaine.

Une gestion évolutive des problèmes clients complexes et superposés.

Des conversations personnalisées et fluides rendues possibles par un réseau de micro-agents, chacun se spécialisant dans un besoin client spécifique.

*   L’approche va au-delà de la résolution basique des questions — elle garantit la responsabilité complète du problème et une résolution de bout en bout.

Appel à l’action pour les leaders de l’industrie :

Maintenant vient la question stratégique : que devraient faire les leaders de l’industrie pour ne pas seulement expérimenter, mais opérationnaliser l’IA agentique afin d’obtenir des gains transformationnels ? D’abord, ils doivent dépasser la lassitude des pilotes et sélectionner des cas d’usage à fort impact en matière d’engagement client à tester en « mode copilote ».

Il s’agit d’augmenter les agents humains, pas de les remplacer. Deuxièmement, investir dans la formation des équipes de première ligne pour travailler aux côtés de l’IA, et non autour d’elle. L’IA doit être leur partenaire, pas un processus parallèle. Troisièmement, faire évoluer les modèles budgétaires de logiciels par poste vers des contrats de service-as-a-software basés sur les résultats ; payer par résolution, pas par licence. Quatrièmement, les dirigeants doivent intégrer les données entre différents silos comme le marketing, le service, les opérations, pour fournir à ces systèmes le contexte sur lequel ils prospèrent.

Et enfin, agir avec la confiance : déployer des garde-fous éthiques, mesurer les performances de manière transparente, et faire savoir aux clients que même si des machines peuvent traiter les demandes, les humains sont toujours dans la boucle. Dans cette nouvelle ère, gagner ne consiste pas à construire la technologie : il s’agit de permettre aux personnes et aux processus d’amplifier son impact.

Références :

• L’avenir de la croissance fintech | McKinsey
• • Vue d’ensemble du marché FinTech avec taille, part, valeur | Croissance [2032]