L'écart de visibilité de l'IA : pourquoi de bons prêts risquent d'être ignorés, et ce que les banques peuvent faire

Yaacov Martin est le PDG de Jifiti.

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L’IA transforme tous les aspects de la finance, et le secteur des services financiers devrait consacrer un impressionnant 97 milliards de dollars à l’IA d’ici 2027. Alors que des technologies telles que des agents d’IA « agentic » redessinent la banque et l’expérience client, un facteur se démarque comme nouveau avantage concurrentiel : la découvrabilité. À présent, 44 % des consommateurs font confiance aux agents d’IA dans les services financiers, signalant un changement dans les comportements des consommateurs.

Les agents d’IA vont au-delà des recommandations financières personnalisées et de la détection de fraude. Non seulement des cas d’usage émergent où ils présentent des options de prêt aux consommateurs, mais ils finiront par compléter les demandes pour ceux-ci et automatiser le décaissement des fonds. Très prochainement, les agents d’IA traiteront probablement tout, depuis le remplissage des formulaires jusqu’à la vérification des identités et le lancement d’une souscription automatisée.

Pour les banques, la question n’est plus de savoir s’il faut devenir piloté par l’IA, mais à quelle vitesse. À mesure que la souscription optimisée par l’IA et les prêteurs « digital-first » transforment le marché, les institutions financières qui investissent dès maintenant conserveront leur place au cœur de l’écosystème du crédit. Celles qui retardent l’adoption de l’IA risquent de perdre toute visibilité, car des emprunteurs plus jeunes, natifs de la technologie, contournent les canaux traditionnels au profit d’alternatives plus intelligentes et automatisées.

La découvrabilité est la nouvelle porte d’entrée

Utiliser un moteur d’IA à la fois pour rechercher et pour demander un prêt constitue le prochain grand saut dans l’expérience client, le marché mondial des agents d’IA dans les services financiers étant projeté à 4,28 milliards de dollars d’ici 2032. Et si l’opportunité est colossale pour les banques et les IF, elle met aussi un nouveau problème au premier plan : l’invisibilité.

Les moteurs d’IA ne découvrent pas et ne classent pas les prêts selon leur qualité ; ils sont classés selon leur lisibilité. C’est ce qu’on appelle l’optimisation des moteurs de réponse (AEO). Si un produit de prêt n’est pas structuré pour une ingestion facile, il n’est pas pris en compte.

Par exemple, si le TAEG du prêteur et les critères d’éligibilité sont enfouis dans un PDF, un moteur d’IA ne mettra pas le prêt en évidence, quelle que soit sa compétitivité. Les banques doivent s’assurer que les métadonnées de l’offre sont exposées : les produits de prêt doivent être décrits clairement dans des formats structurés — type de produit, TAEG, conditions et critères d’éligibilité. Les métadonnées structurées garantissent que les agents d’IA peuvent indexer, comparer et agir sur les produits de prêt avec précision. Sans elles, même d’excellentes offres de prêt peuvent rester invisibles.

Mais le sujet de la découvrabilité va encore plus loin. L’AEO aide les agents d’IA à mettre en avant des prêts, mais outre le fait de placer les données dans le bon format, les banques ont aussi besoin de la bonne infrastructure pour permettre aux agents d’IA de fournir au client une offre de prêt provenant de l’IA.

Par exemple, un client pourrait saisir ses critères de prêt dans un moteur de recherche d’un agent d’IA, qui affiche instantanément toutes les offres de prêt pertinentes ainsi que l’option de faire une demande automatique. En un clic, le client reçoit une approbation conditionnelle du prêt, alimentée entièrement par des données lisibles par machine et par des workflows pilotés par API.

Les banques qui n’ont pas de technologie de prêt pilotée par API, des parcours utilisateurs numérisés, des données non cloisonnées, et une inscription et une prise de décision automatisées ne seront même pas dans la course. Dans cet environnement, être le meilleur prêteur est sans importance si vous n’êtes pas découvrable.

Mais c’est plus facile à dire qu’à faire. Un rapport de PYMNTS a révélé que 75 % des banques ont du mal à mettre en œuvre de nouvelles solutions digitales en raison de leur infrastructure existante. Et « 59 % des banquiers voient leurs systèmes hérités comme un défi majeur pour l’activité, les décrivant comme un “spaghetti” de technologies interconnectées mais obsolètes ».

L’équité, et la nouvelle frontière de la conformité

Si la découvrabilité est la porte d’entrée du prêt « agentic », l’équité est la nouvelle frontière de la conformité. Les moteurs d’IA ne risquent pas seulement d’exclure des produits qui ne sont pas optimisés pour la découvrabilité par l’IA ; ils menacent aussi d’exclure des catégories entières de prêteurs qui ne répondent pas à leurs standards techniques. Mais ici, le problème n’est pas la visibilité ; c’est l’équité.

Aujourd’hui, le prêt « agentic » introduit une variation moderne sur le prêt biaisé : les consommateurs pourraient être orientés vers des prêteurs disposant de la bonne infrastructure — API, données propres, workflows automatisés — plutôt que vers le meilleur produit financier.

Sans transparence sur la façon dont les plateformes propulsées par l’IA classent ou mettent en avant les offres de prêt, les consommateurs risquent d’être orientés vers des prêts plus coûteux ou moins adaptés, simplement parce que ces prêteurs avaient la bonne infrastructure, pas le bon produit. Cela crée un nouvel angle mort de conformité pour les régulateurs. Les régulateurs demanderont peut-être bientôt : « L’infrastructure obsolète de votre banque bloque-t-elle efficacement l’accès à vos meilleurs produits ? »

Pendant des décennies, l’examen réglementaire s’est concentré sur les pratiques discriminatoires dans les décisions de prêt. Mais à mesure que le prêt « agentic » s’impose, le prisme réglementaire va s’élargir. Les banques qui ne modernisent pas pourraient ne pas seulement perdre des parts de marché ; elles pourraient être perçues comme contribuant à un biais systémique.

Les banques peuvent encore concurrencer — si elles modernisent

En apparence, le prêt « agentic » semble taillé sur mesure pour les fintechs, dont les piles technologiques sont conçues pour la vitesse et la flexibilité. Mais l’avantage n’est pas exclusif. Les banques ont simplement besoin de mettre à jour leurs modèles d’exploitation.

De nouveaux agents d’IA émergents sont conçus pour localiser des produits adaptés, compléter les demandes, soumettre des documents KYC, et déclencher une souscription automatisée. Les banques qui n’ont pas numérisé leurs workflows de bout en bout risquent d’être contournées, même si elles proposent des taux compétitifs. Elles doivent mettre en place un système coordonné, ou une plateforme d’orchestration, qui relie toutes les pièces critiques du processus de prêt, automatise les workflows et garantit que chaque étape est lisible par machine et accessible via des API.

Une couche d’orchestration qui propose cette infrastructure intègre généralement toutes les fonctionnalités critiques ainsi que celles de tiers, notamment la vérification d’identité, KYC/KYB, la lutte contre la fraude, l’open banking, des contrôles de risque de crédit et une prise de décision automatisée.

Les fintechs sont déjà natives des API, mais de nombreuses banques ont encore du rattrapage à faire avec leurs piles technologiques fragmentées. Sans orchestration, toutes ces intégrations essentielles restent cloisonnées, et les agents d’IA auront besoin d’une continuité de bout en bout pour, au final, offrir une expérience de demande de prêt de bout en bout. La couche d’orchestration n’est pas seulement utile : c’est le pont qui permet aux banques héritées de concurrencer l’écosystème du prêt « agentic » sans démanteler toute leur infrastructure.

Les banques qui modernisent leur infrastructure et automatisent leurs workflows peuvent reprendre le contrôle du « funnel » de prêt, en s’assurant que les plateformes d’IA mettent en avant leurs produits et que les clients accèdent à des options optimisées par l’IA, parmi les meilleures et les plus adaptées, et pas seulement à celles les plus faciles à mettre en avant.