IA agentique - Améliorer l'engagement client dans les services financiers

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« Les revenus du secteur fintech devraient croître près de trois fois plus vite que ceux du secteur bancaire traditionnel entre 2022 et 2028 » – McKinsey, 24 octobre 2023.
« Le marché mondial de la fintech devrait valoir 394,88 milliards de dollars en 2025 et atteindre 1 126,64 milliards de dollars d'ici 2032 » – Fortune Business Insights, 9 juin 2025

L'engagement client est l'un des principaux différenciateurs entre les institutions bancaires et de services financiers traditionnelles et les fintech. De l'intégration fluide des clients aux validations, en passant par l'exécution des transactions, le service après-vente et le traitement des réclamations, les fintech excellent là où les institutions financières traditionnelles peinent. Au fil du temps, les fintech ont cherché à combler cet écart et à exceller dans l'engagement client. Les recherches montrent que c'est le facteur le plus important pour améliorer les résultats.

Malgré les avancées des technologies numériques et les efforts des banques, le service client reste l'un des principaux domaines à améliorer. La « personnalisation » et la « rapidité du service client » sont toujours mal notées dans les enquêtes de satisfaction1, offrant de nombreuses opportunités aux banques et aux organisations de services financiers pour améliorer la qualité. L'écart se creuse encore davantage pour les clients de la gestion de patrimoine, où le besoin de personnalisation et de connaissances spécialisées est primordial pour instaurer la confiance et la fidélité. C'est là que les agents IA, dotés de connaissances spécifiques au domaine, peuvent générer des interactions client intelligentes et engageantes. Le service client, étant au premier plan des interactions commerciales, ne stimule pas seulement le niveau de satisfaction, mais aussi la fidélité à long terme et la valeur client sur la durée.

Un maillage d'IA agentique avec plusieurs agents spécialisés peut effectuer simultanément des activités telles que la récupération des historiques d'interaction client, l'analyse des sentiments et des événements de vie, l'analyse du paysage concurrentiel en matière de produits et de frais, l'analyse des tendances du marché, etc., et fournir des conseils éclairés aux clients. Grâce aux technologies NLP et vocales, l'interaction peut être rendue intuitive, correspondant au style préféré du client, indépendante de la langue et omnicanale. Les avantages de l'IA générative sont bien réels, et certaines mises en œuvre récentes par des banques montrent des résultats positifs. Les améliorations de l'expérience client sont l'un 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 d'énormes volumes de données, identifiant les tendances et les schémas avec précision et rapidité.

L'IA générative pousse encore cette capacité en générant des recommandations pour les agents humains qui améliorent l'expérience et l'engagement client. Les conseillers financiers personnels, autrefois un privilège des clients à très haute valeur nette, peuvent désormais être démocratisés par les agents IA et mis à la disposition d'une clientèle plus large.

Les banques, ayant accès à une multitude d'informations personnelles et d'historiques de transactions de leurs clients, peuvent fournir un ensemble de services, de la planification fiscale au conseil en investissement, agissant même comme un assistant personnel. Grâce à cette activation 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, conduisant à une fidélité et une valeur à vie accrues.

L'IA agentique et le battage médiatique qui l'entoure

Gartner a classé l'IA agentique comme la tendance technologique numéro un en 2025. L'enquête de référence MITSMR 2025 AI & Data Leadership Executive Benchmark a également prévu un résultat similaire.

Qu'est-ce que l'IA agentique ? Il s'agit de « systèmes et modèles d'IA qui peuvent agir de manière autonome pour atteindre des objectifs sans avoir constamment besoin de guidage humain », selon HBR. Elle comprend les buts et objectifs de l'utilisateur ainsi que le contexte du problème qu'il tente de résoudre. C'est un système auto-apprenant qui utilise les capacités de raisonnement sophistiquées et créatives des modèles d'IA générative pour résoudre des problèmes complexes en plusieurs étapes. Un maillage agentique est une équipe de plusieurs agents qui peuvent effectuer des tâches simultanément, alignés 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 décuplées. 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, décembre 2024

Une représentation d'exemple d'un système de service client basé sur l'IA agentique

Tous ces agents effectuent leurs tâches simultanément et rendent compte à l'agent gestionnaire, qui répond à son tour aux demandes des clients. Des connaissances spécialisées et une formation ciblée font de ces agents des experts dans leur domaine. La vaste bibliothèque organisationnelle de recherches et de données sur la gestion de patrimoine constitue une ressource qui peut être exploitée pour former les agents IA.

Parmi les cas d'utilisation clés dans le service client, on trouve :

*   Conseiller financier virtuel
*   Profilage client
*   Surveillance de la fraude en temps réel
*   Exécution de tâches de routine
*   Reporting

Le profilage client, première étape pour connaître un client, est un autre cas d'utilisation clé qui favorise l'engagement client. Mieux une banque connaît ses clients, mieux elle peut les servir et bâtir 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 ans, les technologies OCR et divers 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 le processus, le rendant fluide et capable d'effectuer plusieurs activités simultanément.

Les agents IA, utilisant leur écosystème d'outils basés sur l'IA tels que 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 les mécanismes de validation tels que 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 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 des sentiments peut conduire à un profilage des risques robuste du client, créant un persona plus précis. Ce niveau d'examen plus approfondi, combiné à des validations simultanées en temps réel, renforce le niveau de sécurité et aide à prévenir les tentatives de fraude sophistiquées de la part d'éléments sans scrupules, rendant le système plus sûr. Cela conduit à une confiance accrue, un engagement client renforcé et une fidélité accrue.

Apprentissages :

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

Autonomie pour agir sans intervention humaine constante.

Intelligence orientée vers les 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 des dialogues longs et complexes.

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

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

Un support 24h/24 et 7j/7 qui imite l'interaction humaine.

Un traitement évolutif de problèmes clients complexes et stratifiés.

Des conversations personnalisées et fluides permises par un réseau de micro-agents, chacun spécialisé dans un besoin client spécifique.

*   L'approche va au-delà de la simple résolution de requêtes — elle garantit une prise en charge complète du problème et une résolution de bout en bout.

Appels à l'action pour les leaders de l'industrie :

Maintenant, la question stratégique se pose : que doivent faire les leaders de l'industrie pour non seulement expérimenter, mais aussi opérationnaliser l'IA agentique pour des gains transformateurs ? Premièrement, ils doivent dépasser la fatigue des pilotes et sélectionner des cas d'utilisation d'engagement client à fort impact à tester en « mode copilote ».

C'est-à-dire augmenter les agents humains, pas les remplacer. Deuxièmement, investir dans la formation des équipes de première ligne pour travailler aux côtés de l'IA, pas autour d'elle. L'IA doit être leur partenaire, pas un processus parallèle. Troisièmement, faire évoluer les modèles budgétaires des logiciels par siège vers des contrats de service en tant que logiciel basés sur les résultats ; payer par résolution, pas par licence. Quatrièmement, les leaders doivent intégrer les données à travers les silos (marketing, service, opérations) pour alimenter ces systèmes avec le contexte dont ils ont besoin.

Et enfin, diriger avec confiance ; déployer des garde-fous éthiques, mesurer la performance de manière transparente et faire savoir aux clients que même si les machines traitent les demandes, les humains restent dans la boucle. Dans cette nouvelle ère, gagner ne consiste pas à construire la technologie, mais à 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 | Croissance [2032]