Les institutions financières sont activement en train de transférer d’importants processus clients vers des agents d’IA, marquant ainsi une transformation dans la manière dont le client final interagit avec sa banque et sa compagnie d’assurance. Selon le World Cloud Report in Financial Services 2026 du Capgemini Research Institute, les principaux processus pour lesquelles les banques déploient à grande échelle des agents d’IA intégrés au cloud sont le service client (75 %), la détection de fraude (64 %), le traitement des prêts (61 %) et l’onboarding des clients (59 %). Les compagnies d’assurance suivent une tendance similaire, le service client arrivant également en tête (70 %), suivi de la souscription (68 %), du traitement des sinistres (65 %) et de l’intégration client (59 %), redéfinissant au sens large l’expérience client dans le secteur des services financiers.
Des données récentes du Capgemini Research Institute montrent que les agents d’IA pourraient générer jusqu’à 450 milliards de dollars[1] de valeur économique d’ici 2028, ce qui témoigne des opportunités qui s’offrent au secteur des services financiers. Pour tirer parti de cette opportunité, 33 % des banques déclarent développer leurs propres agents d’IA en interne, tandis que 48 % des institutions financières créent de nouveaux rôles pour superviser ces agents.
Avec des agents d’IA capables de gérer de manière autonome des flux de travail complexes, le cloud n’est plus simplement un fournisseur d’infrastructure ou de stockage. Près de deux cadres dirigeants sur trois (61 %) considèrent désormais l’orchestration basée sur le cloud comme essentielle à leur stratégie d’IA, transformant les plateformes cloud en moteurs d’innovation capables de mettre en œuvre des technologies à grande vitesse et à grande échelle.
« La combinaison de l’IA et du cloud permet aux banques et compagnies d’assurance d’exploiter la puissance des agents d’IA pour offrir à leurs clients un service plus précis, rapide et performant, déclare Ravi Khokhar, Responsable mondial du Cloud pour les Services Financiers chez Capgemini. Nos données mettent en lumière un optimisme généralisé dans le secteur, qui estime que l’ère des agents d’IA ouvrira les portes de nouveaux marchés, annonçant une nouvelle phase de transformation. Pour concrétiser ce potentiel, les institutions financières doivent adopter une vision à long terme où humains et agents d’IA collaborent. Cela implique de voir au-delà de l’effet de mode. Les dirigeants devront réfléchir à la manière dont ils peuvent développer progressivement leurs opérations d’agent IA, en ayant une vision claire d’où ils veulent emmener leur entreprise. »
Seulement 10 % des entreprises ont déployé des agents d’IA à grande échelle
L’adoption des agents d’IA devrait connaitre une croissance rapide, car 80 % des entreprises des services financiers en sont au stade de la conception ou du déploiement de pilotes. Toutefois, un potentiel important reste à exploiter, car seulement 10 % des entreprises les ont déployés à grande échelle.
Selon le rapport, les cadres dirigeants du secteur bancaire et de l’assurance identifient l’onboarding de clients et la procédure « Know-Your-Customer » (KYC), le traitement des prêts et des sinistres, ainsi que la souscription comme les fonctions opérationnelles les plus inefficaces dans la chaîne de valeur. Les entreprises sont optimistes quant à la capacité des agents d’IA à relever ces défis, y voyant comme principaux avantages la prise de décision en temps réel (96 %), une meilleure précision (91 %) et des délais de traitement plus courts (89 %).
Au-delà des gains d’efficacité, les cadres dirigeants voient les agents d’IA comme vecteurs de résultats concrets :
- 92 % estiment que les agents d’IA les aideront à se développer dans de nouvelles zones géographiques sans avoir au préalable à investir massivement dans les infrastructures,
- 79 % pensent que les agents d’IA intégrés au cloud permettront une tarification dynamique et des offres personnalisées, maximisant le chiffre d’affaires et devançant la concurrence,
- 75 % voient une opportunité d’offrir une assistance multilingue adapté aux réglementations locales et aux normes culturelles.
Conscients de l’immense potentiel de cette technologie à devenir un levier de croissance pour leurs entreprises, les cadres dirigeants ajustent leurs investissements en conséquence : près de deux sur trois indiquent que jusqu’à 40 % de leur budget dédié à l’IA générative est alloué spécifiquement aux technologies d’agents d’IA. D’ici 2028, un quart des entreprises prévoient d’augmenter leurs dépenses, jusqu’à 60 %, en solutions d’agents d’IA.
Les banques font face à des défis persistants en matière d’adoption
Alors que les institutions financières accélèrent en matière d’’adoption d’IA générative et d’agents d’IA, deux obstacles majeurs sont unanimement cités par les cadres dirigeants : un manque de compétences chez les cadres dirigeants et les salariés (92 %) et les contraintes réglementaires (96 %). Les dirigeants expriment leur inquiétude quant à la complexité des obligations réglementaires spécifiques à chaque région, et la plupart d’entre eux (89 %) placent en même temps la conformité en tête de leurs priorités organisationnelles pour les trois prochaines années.
Les coûts élevés de mise en œuvre constituent également un obstacle à un vrai retour sur investissement de l’IA. Un nombre croissant d’entreprises (25 %) se tournent vers le modèle Service-as-a-Software[2] dans les 12 à 18 mois à venir, proposant une nouvelle approche de consommation et de monétisation de l’IA. Plutôt que de payer pour des licences ou des infrastructures, les entreprises paieront pour des résultats tels que la résolution des cas de fraude, ou le traitement des transactions ou des demandes des clients.
Lire le rapport complet : From process automation to industry reimagination
[1] Capgemini Research Institute, “Rise of agentic AI: How trust is the key to human-AI collaboration,” juillet 2025
[2] Le modèle Service-as-a-Software est un modèle économique dans lequel l’entreprise paie pour des résultats finaux, tels que des cas de fraude résolus ou un résultat spécifique, plutôt que de payer pour des licences ou des infrastructures.
