Étude : de l’IA générative vers l’IA agentique dans les services financiers

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Cette étude examine comment les banques et les assureurs évoluent de l’IA générative vers l’IA agentique, et quels changements organisationnels, de gouvernance, de données et de modèle opérationnel sont nécessaires pour déployer l’IA avec succès à l’échelle de l’entreprise. Elle repose sur 30 entretiens semi-structurés menés auprès des dirigeants de banques, d’assureurs et de fournisseurs de technologies dans la région DACH, réalisés conjointement par Wavestone et l’Université de Saint-Gall entre octobre 2025 et mai 2026.

État actuel de l’IA agentique

L’IA agentique passe rapidement de l’expérimentation à la mise en œuvre. Les institutions financières, dans les secteurs de la banque et de l’assurance, reconnaissent son potentiel pour automatiser des processus complexes, renforcer la prise de décision, améliorer les interactions clients et générer des gains de productivité à grande échelle. Toutefois, malgré l’intérêt croissant, la plupart des organisations en sont encore aux premières étapes de l’adoption.

Le défi ne réside plus dans la compréhension de la technologie elle-même. Les organisations évoluent plutôt dans un environnement complexe, marqué par des exigences réglementaires, des attentes en matière de gouvernance, des systèmes hérités et des considérations de gestion des risques. En conséquence, de nombreuses institutions arbitrent soigneusement entre innovation et conformité, tout en identifiant des cas d’usage concrets créant une valeur mesurable pour l’entreprise.

Notre étude examine où en sont aujourd’hui les acteurs des services financiers dans leur parcours vers l’IA agentique, quels obstacles freinent les progrès, où la valeur est déjà générée et comment les organisations leaders se préparent à la prochaine vague de transformation par l’IA.

L’avenir de l’IA agentique dans les services financiers ne sera pas déterminé uniquement par la performance des modèles. Le véritable facteur différenciant réside dans la capacité des organisations à aligner stratégie, gouvernance, données, technologie et talents au sein d’un modèle opérationnel capable de déployer l’IA à l’échelle de manière sécurisée.