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

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« Les revenus de l’industrie fintech devraient croître près de trois fois plus vite que ceux du secteur bancaire traditionnel entre 2022 et 2028 » – McKinsey, oct.24, 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 fait partie des principaux éléments différenciants entre les institutions bancaires et les services financiers traditionnels, et la fintech. Du parcours d’onboarding client fluide aux validations, en passant par l’exécution des transactions, puis par le service ultérieur et la réparation des griefs, la fintech excelle que les institutions financières traditionnelles. Au fil du temps, la fintech a tenté de combler l’écart et d’exceller dans l’engagement client. La recherche montre que c’est le facteur le plus important, celui qui conduit à l’amélioration de la rentabilité.

Malgré les avancées des technologies numériques et les efforts des banques, le service client demeure l’un des principaux domaines d’amélioration. « Personnalisation » et « Rapidité du service client » sont toujours évalués comme faibles dans les enquêtes de satisfaction1, ce qui offre de nombreuses opportunités aux banques et aux organisations de services financiers d’améliorer la qualité. L’écart s’élargit davantage pour les clients de la gestion de fortune, pour lesquels le besoin de personnalisation et de connaissances spécialisées est le plus crucial, afin de bâtir la confiance et la fidélité. C’est là que des agents d’IA dotés de connaissances spécialisées du domaine peuvent permettre des interactions client engageantes et intelligentes. Le service client étant au cœur de l’interaction professionnelle, il ne contribue pas seulement au niveau de satisfaction, mais aussi à la fidélité à long terme et à la valeur commerciale sur toute la durée de vie.

Un maillage d’IA agentique avec plusieurs agents spécialisés peut mener des actions simultanément, comme extraire les historiques d’interactions client, effectuer une analyse du sentiment, 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 des technologies NLP et vocales, l’interaction peut être rendue intuitive en s’accordant au style préféré du client, indépendante de la langue et activée en mode omnicanal. Les bénéfices de la GenAI sont réels et certaines implémentations récentes menées par des banques montrent des résultats positifs. L’amélioration de l’expérience figure parmi les 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 maîtrise exceptionnelle dans le traitement de volumes énormes de données, en identifiant des tendances et des schémas avec précision et rapidité.

L’IA générative fait avancer davantage cette capacité, en générant des recommandations pour des agents humains afin d’améliorer l’expérience et l’engagement client. Les conseillers financiers personnels, autrefois un privilège des clients très fortunés, peuvent désormais être démocratisés grâce à des agents d’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 fournir un service de type concierge, du planification fiscale au conseil en investissement, voire en agissant comme un assistant personnel. Grâce à cette mise en capacité progressive des agents d’IA pour gérer des tâches complexes et personnelles, les banques et les organisations de services financiers peuvent offrir une expérience client supérieure, conduisant à une fidélité accrue et à une valeur sur toute la durée de vie.

IA agentique & l’ampleur médiatique autour de celle-ci

La tendance technologique Gartner 2025 a positionné l’IA agentique comme la tendance numéro 1 en 2025. L’enquête de benchmark MITSMR 2025 sur la direction IA & Data a également prédit un résultat similaire.

Qu’est-ce que l’IA agentique ? Elle désigne « des systèmes et des modèles d’IA qui peuvent agir de manière autonome pour atteindre des objectifs sans nécessiter une orientation humaine constante, affirme HBR. Ils comprennent les objectifs et les finalités de l’utilisateur ainsi que le contexte du problème qu’il essaie de résoudre ». Il s’agit d’un système d’apprentissage autonome qui utilise des capacités de raisonnement sophistiquées et les aptitudes créatives des modèles de GenAI pour résoudre des problèmes complexes multi-étapes. Un « agentic mess » est une équipe de plusieurs agents, qui peuvent exécuter des tâches simultanément, alignées sur un objectif unique.

« 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 suralimentées. 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 exécutent leurs tâches en parallèle et rendent compte à l’agent manager, qui, en interne, répond aux questions des clients. Des connaissances et une formation spécifiques au domaine, soigneusement sélectionnées, font de ces agents des experts dans leur domaine. La vaste bibliothèque organisationnelle de recherche en gestion de fortune et de points de données sont des ressources, qui peuvent être exploitées pour entraîner les agents d’IA.

Quelques-uns 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 constitue la première étape pour apprendre à 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 de nombreuses possibilités d’amélioration. Au fil des années, les technologies OCR et des niveaux variés d’automatisation à différentes étapes ont considérablement amélioré le processus de capture, de traitement et d’utilisation des informations clients. Les agents d’IA autonomes offrent beaucoup d’espoir et de possibilités pour transformer davantage le processus, le rendant fluide et en réalisant plusieurs activités simultanées.

Les agents d’IA, en utilisant leur écosystème d’outils propulsés par l’IA tels que la validation biométrique, la reconnaissance faciale, la vérification de documents activée par API, etc., peuvent effectuer des validations simultanées en parallèle tout en capturant les données.

Comme en témoigne l’actualité, le processus actuel est susceptible d’être contourné par des acteurs frauduleux, qui pourraient contourner des mécanismes de validation tels que le test de vivacité, etc. Les agents d’IA ont la capacité de rendre ce processus robuste, en analysant des signaux contextuels tels que l’angle de l’appareil, ou en détectant le lancement de tout logiciel non autorisé en arrière-plan, etc. De plus, la capacité des agents d’IA à traiter des données non structurées, combinée à l’analyse du sentiment, peut conduire à un profilage des risques robuste du client, créant une persona plus précise. Ce niveau accru de vigilance, combiné à des validations simultanées en temps réel, renforce le niveau de sécurité et aide à empêcher les tentatives de fraude sophistiquées de la part d’éléments mal intentionnés, rendant le système sûr. Cela se traduit par une confiance accrue, un engagement client renforcé et de la fidélité.

Apprentissages :

*   Une interaction client typique peut impliquer plusieurs demandes — comme des transactions récentes, des recommandations de produits et des erreurs de facturation — le tout dans une seule conversation.
*   Les chatbots traditionnels échouent souvent à gérer ce type d’interactions multifacettes et peuvent perdre le contexte.
*   Les chatbots traditionnels ne peuvent pas faire « churn » les portefeuilles clients en exécutant des transactions d’investissement sur des produits de gestion de fortune 
*   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 subtil et naturel.

Maintenir la cohérence contextuelle sur de longues conversations complexes.

Intégrer et orchestrer des tâches en utilisant des outils tels que CRM, ERP et des bases de connaissances internes.

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

Un support 24/7 imitant 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 spécialisé dans un besoin client spécifique.

*   L’approche dépasse la simple résolution de requêtes de base : elle garantit une prise en charge complète du problème et une résolution de bout en bout.

Appel à l’action pour les dirigeants du secteur :

Désormais se pose la question stratégique suivante : que doivent faire les dirigeants du secteur pour ne pas se contenter d’expérimenter, mais pour 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 « copilot ».

Il s’agit d’augmenter les agents humains, pas de les remplacer. Deuxièmement, investissez dans la formation des équipes de première ligne afin qu’elles travaillent aux côtés de l’IA, et non autour d’elle. L’IA doit être leur partenaire, pas un processus parallèle. Troisièmement, faites évoluer les modèles budgétaires : passez des logiciels par poste à des contrats de service-as-a-software basés sur les résultats ; payez par résolution, pas par licence. Quatrièmement, les dirigeants doivent intégrer les données entre les silos comme le marketing, le service et les opérations, afin d’alimenter ces systèmes avec 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 les machines traitent des demandes, les humains restent 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
• • Aperçu du marché FinTech avec taille, part, valeur | Growth [2032]