Le jour de vérité de l'IA dans la banque : 13 prédictions d'experts pour 2026

Les experts SAS prévoient les percées, les angles morts et les points de rupture qui façonneront le secteur bancaire – et révèlent ce à quoi les institutions ne sont pas préparées

CARY, Caroline du Nord, 16 décembre 2025 /PRNewswire/ — Les expériences d'IA sont terminées. En 2026, le secteur bancaire entre dans une nouvelle phase – une phase où les Agents d'IA autonomes traitent de véritables demandes de clients, où les Actifs synthétiques menacent les référentiels principaux et où la confiance devient une métrique de performance mesurable. La question n'est plus de savoir si l'IA transformera le secteur bancaire, mais si les institutions sont préparées aux conséquences de la transformation accélérée déjà en cours.

Des litiges commerciaux agentiques à la modélisation des risques quantique, les experts SAS proposent une « douzaine de banquier », 13 prédictions déterminantes pour le secteur qui sépareront les institutions maîtrisant la banque intelligente de celles qui peinent encore avec les bases. Voici ce qui arrive – et ce que les banques doivent savoir maintenant.

L'intelligence vérifiée devient la nouvelle monnaie de confiance
« L'IA a rendu les institutions financières plus rapides, plus intelligentes et infiniment plus confiantes – parfois trop confiantes. De la notation de crédit à la détection de fraude en passant par le service client, nous avons formé des systèmes intelligents à décider en millisecondes. Mais le secteur a-t-il risqué de perdre de vue son principe le plus humain en cours de route ? La confiance doit être gagnée, pas supposée.

« En 2026, la confiance passera d'une promesse à une métrique de performance alors que les banques passent d'une intelligence pilotée par les modèles à une intelligence pilotée par les preuves. Exiger une transparence vérifiable à travers chaque prédiction, décision et interaction deviendra la nouvelle norme d'intelligence. En d'autres termes, ne faites pas confiance à cette prédiction – jusqu'à ce que vous puissiez la prouver. »

– Alex Kwiatkowski, Directeur des Services Financiers Mondiaux, SAS

L'IA agentique passe de la promesse à la production
« 2026 marquera l'aube de l'IA agentique dans le secteur bancaire alors que les systèmes semi-autonomes commencent à assumer un travail significatif à travers l'entreprise. L'avenir de la banque intelligente sera façonné par des Agents d'IA pilotés par l'IA qui gèrent les demandes des clients, orchestrent les flux de travail et prennent des décisions gouvernées et explicables à grande échelle. Ce changement modifiera fondamentalement la manière dont les banques conçoivent leurs opérations et mesurent la valeur de l'IA.

« Selon IDC, les entreprises de services financiers dépenseront plus de 67 milliards de dollars en IA d'ici 2028. Les déploiements en production liés à la prise de décision et aux opérations sont prêts à connaître la plus forte croissance. Le secteur a mûri au-delà de la preuve de concept, et les banques qui réussiront seront celles qui industrialisent leur IA pour transformer les pilotes en profit et la gouvernance en avantage concurrentiel. »

– Diana Rothfuss, Directrice Mondiale de la Stratégie de Solutions pour le Risque, la Fraude et la Conformité, SAS

« Au secours ! Mon Agents d'IA est devenu incontrôlable et a acheté un grille-pain à 900 $ ». Les banques héritent des retombées du robo-shopping.
« Des centres d'appels à la direction générale, les institutions financières seront forcées de faire face aux impacts de l'économie du commerce agentique en expansion rapide. Les banques verront une augmentation des litiges déclenchés par des Agents d'IA autonomes effectuant des achats que le client n'a jamais approuvés, et les équipes de fraude feront face à de nouveaux risques alors que les criminels apprennent à détourner ou imiter des agents légitimes.

« À mesure que le commerce électronique agentique se développe, les banques doivent apprendre à authentifier non seulement les personnes mais aussi les Agents d'IA agissant en leur nom, ajoutant une nouvelle couche de complexité à une lutte déjà difficile contre les crimes financiers. Des cadres tels que les jetons agentiques, les signatures comportementales et la notation dynamique des risques représentent la première vague de contrôles dont les banques auront besoin pour protéger leurs clients humains et leurs résultats. »

– Adam Neiberg, Responsable Marketing Senior Bancaire Mondial, SAS

Les banques érigent des « coffres-forts » de pureté des données face à la contamination par les données synthétiques
« Les banques seront confrontées à un nouveau type de crise d'intégrité des données alors que l'IA générative et les données synthétiques s'infiltrent dans les référentiels principaux de manières difficiles à détecter. Contrairement aux problèmes isolés de qualité des données du passé, la GenAI peut introduire des erreurs à grande échelle – et avec un niveau de réalisme qui rend les données contaminées extrêmement difficiles à détecter.

« Alors que les institutions financières expérimentent avec les données synthétiques pour accélérer le développement de modèles, beaucoup introduiront sans le savoir des biais subtils et des distorsions dans les pipelines de décision en matière de crédit, de fraude et de risque. Pour protéger les flux de travail critiques, les banques commenceront à sécuriser leurs données de source d'or dans des coffres-forts numériques contrôlés et imposeront une gouvernance plus stricte sur la façon dont les outils GenAI peuvent interagir avec les ensembles de données principaux. »

– Ian Holmes, Directeur et Responsable Mondial des Solutions de Fraude d'Entreprise, SAS

Les agents de connaissances GenAI débloquent le potentiel des données non structurées
« En 2026, l'IA générative deviendra pour les données non structurées ce que les statistiques traditionnelles sont depuis longtemps pour les données structurées, donnant aux banques la capacité d'extraire du sens et des informations à grande échelle. Plus de 80 % des données d'entreprise sont dans des formats non structurés comme le texte et les images, et ce volume augmente de 50 % à 60 % chaque année.

« Les banques commenceront à adopter des agents de connaissances alimentés par de grands modèles de langage et une technologie de génération augmentée par récupération pour transformer des données non structurées précédemment sous-utilisées en réponses rapides et exploitables. Elles utiliseront ces nouvelles informations pour accélérer la prise de décision stratégique et transformer la gestion des risques en une discipline plus proactive et pilotée par l'intelligence. »

– Terisa Roberts, Directrice Mondiale de la Modélisation des Risques, de la Prise de Décision et de la Gouvernance, SAS

Les escroqueries en ligne romantiques bénéficient d'une mise à niveau agentique
« Vos chances de sortir avec un mannequin n'ont jamais été aussi élevées – un grand modèle de langage, c'est-à-dire. Bien que les escroqueries en ligne romantiques alimentées par l'IA existent déjà, elles augmenteront à des niveaux records alors que les fraudeurs transforment la tromperie émotionnelle en arme à grande échelle. Ce qui nécessitait autrefois des semaines ou des mois d'engagement pratique peut maintenant être automatisé et accéléré avec un effort minimal.

« À mesure que la manipulation assistée par machine progresse, la ligne entre connexion authentique et séduction synthétique se brouillera davantage, testant non seulement les défenses contre la fraude mais l'intuition humaine elle-même. Les institutions financières seront pressées d'agir comme des pare-feu émotionnels pour leurs clients, combinant l'Analyse des sentiments comportementale et la surveillance pilotée par l'IA pour détecter les schémas d'exploitation avant que les dommages monétaires ne soient causés. » 

– Stu Bradley, Vice-Président Senior des Solutions de Risque, Fraude et Conformité, SAS

Les pressions d'investissement en IA déclenchent un bouleversement dans la technologie de lutte contre la criminalité financière
« Le marché de la conformité à la lutte contre la criminalité financière subira un bouleversement majeur dans l'année à venir alors que les fournisseurs peinent à intégrer l'IA avancée dans leurs offres. Les cessions récentes soulignent l'ampleur du réinvestissement nécessaire pour moderniser les plateformes obsolètes basées sur des règles, laissant de nombreuses banques avec des outils qui ne peuvent pas suivre le rythme des menaces de fraude et de blanchiment d'argent en évolution. Alors que les difficultés de boulonner l'IA sur les plateformes héritées sont mises en lumière, les technologies de lutte contre la criminalité financière construites nativement sur des plateformes d'IA brilleront le plus.

« En 2026, les institutions financières accéléreront l'adoption de solutions AML et de fraude cloud natives et pilotées par l'IA qui peuvent faire apparaître des schémas complexes. Notre dernière enquête auprès des membres ACAMS montre que la plupart des institutions considèrent déjà l'IA comme essentielle pour la modernisation AML, et les banques qui migrent vers des analyses explicables en temps réel gagneront des avantages significatifs en matière de conformité et de risque. »

– Beth Herron, Responsable Amériques des Solutions de Conformité Bancaire, SAS

L'IA et le crédit quantitatif accéléreront l'efficacité du marché obligataire
« La croissance des stratégies de crédit quantitatives accélérera la découverte des prix sur les marchés obligataires d'entreprise, catalysée par des modèles assistés par l'IA qui intègrent rapidement de nouvelles informations, des données alternatives et des indicateurs de crédit prospectifs. Les équipes de revenu fixe actives dépasseront les flux de travail centrés sur les notations et adopteront une infrastructure de modélisation et de prise de décision flexible pilotée par l'apprentissage automatique qui traduit des signaux divers en décisions de trading.

« Une gouvernance des données solide et une Gestion des risques automatisée rigoureuse des modèles seront les ingrédients nécessaires pour cette évolution des processus et de la technologie. De plus, l'innovation dans la modélisation des risques de notation de crédit aidera les investisseurs à réduire les pertes et à saisir les opportunités. »

– Stas Melnikov, Responsable de la Recherche Quantitative et des Solutions de Données de Risque, SAS

La gestion des risques sensible aux bulles devrait devenir une pratique standard en 2026... mais ne le sera pas
« En 2026, les grandes banques et gestionnaires d'actifs commenceront à intégrer des modèles sensibles aux bulles dans la tarification, l'ALM et les tests de résistance. Ces modèles décomposeront explicitement le prix de marché des actifs en leurs facteurs fondamentaux, tout en examinant également les primes de risque et les composantes de bulles transitoires. Les modèles sensibles aux bulles aident les entreprises à reconnaître les facteurs qui font monter les prix des actifs de manière brutale et non durable. Et bien que ces modèles devraient faire partie de la pratique standard de toutes les banques en 2026, je crains – et prédis – qu'ils ne le feront pas. »

– Robert Jarrow, Conseiller et Consultant du Secteur, Recherche Quantitative et Solutions de Données de Risque, SAS

Les Stablecoins passent de la théorie à la pratique
« Imaginez un corridor d'entreprise États-Unis-UE qui se règle en minutes plutôt qu'en jours. Nous n'y sommes pas encore, mais l'année à venir verra des Stablecoins réglementés passer à de véritables pilotes bancaires. Avec des cadres plus clairs aux États-Unis et dans l'UE, les banques commenceront à tester les Stablecoins pour le règlement transfrontalier et la trésorerie pour leurs avantages inhérents : mouvement de fonds plus rapide, coûts réduits et transparence accrue. Certaines banques exploreront également les dépôts tokenisés ou les partenariats avec des émetteurs agréés pour déplacer l'argent sur des rails numériques avec une meilleure auditabilité et conformité. Ces pilotes précoces signalent le premier pas significatif vers la modernisation des paiements internationaux. »

– Ahmed Drissi, Responsable de la Lutte contre le Blanchiment d'Argent (AML) pour l'Asie-Pacifique, SAS

Les banques de détail passent des tests de modèles de médias commerciaux à leur mise à l'échelle
« D'ici la fin de 2026, chaque grande banque de détail aura une stratégie média, qu'elle l'appelle ainsi ou non. Les banques qui ont discrètement testé le modèle au cours des 12 à 18 derniers mois commenceront à signaler des gains de revenus mesurables alors que les annonceurs et les marques reconnaissent la puissance des données financières vérifiées. Les institutions qui opérationnalisent les réseaux de médias financiers pourraient de manière réaliste voir une augmentation de 20 % à 30 % des revenus hors intérêts dans les deux ans. »

– Cornelia Reitinger, Responsable du Développement Commercial Publicitaire, SAS

Les banques adoptent les tests de résistance au risque climatique
« Alors que l'impact des tempêtes, des incendies de forêt et des sécheresses sur les portefeuilles bancaires s'intensifie dans le monde entier, les banques font face à une pression croissante de la part des clients, des régulateurs et des actionnaires pour améliorer leurs efforts de gestion du risque climatique. 2025 a vu la toute première amende pour non-conformité d'une banque avec les réglementations sur le risque climatique. Par conséquent, je prévois que les banques intensifieront leurs tests de résistance au risque climatique pour combler les lacunes en matière de modélisation, de gouvernance et d'infrastructure. Son intégration plus étroite avec les cadres de gestion des risques opérationnels des banques sera essentielle pour répondre efficacement aux pressions croissantes.

« L'automatisation pilotée par l'IA et l'intégration des processus de tests de résistance seront des facilitateurs critiques non seulement pour répondre aux exigences du risque climatique mais aussi à d'autres cas d'utilisation émergents d'analyse de scénarios, tels que le test de résistance inversé du risque géopolitique récemment annoncé par la Banque Centrale Européenne. »

– Peter Plochan, Conseiller Principal en Gestion des Risques EMEA, SAS

Le secteur bancaire fait un bond quantique
« Cela marquera l'année où nous verrons les premiers impacts qui laissent entrevoir comment l'IA quantique remodèlera le paysage bancaire jusqu'à la fin de la décennie. L'informatique hybride quantique-classique passera des pilotes à la production, offrant des percées dans le risque et la fraude – et elle élargira la frontière de la façon dont les banques optimisent, simulent et prennent des décisions, en particulier dans les domaines où les modèles classiques se dégradent. Les banques qui construisent une expérience précoce verront des gains transformateurs en précision, agilité et performance qui offrent un avantage démesuré sur la concurrence. »

– Julie Muckleroy, Stratège Bancaire Mondiale, SAS

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SOURCE SAS