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

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« Les revenus de l’industrie fintech devraient croître presque trois fois plus vite que ceux du secteur bancaire traditionnel entre 2022 et 2028 » – McKinsey, oct. 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, juin 2025

L’engagement client est l’un des principaux différenciateurs entre les institutions financières et bancaires traditionnelles et la fintech. Depuis l’intégration fluide des clients jusqu’aux validations, à l’exécution des transactions, puis au service après-vente et à la gestion des réclamations, la fintech excelle par rapport aux institutions financières traditionnelles. Avec le temps, les fintech ont cherché à combler cet écart et à exceller dans l’engagement client. La recherche montre que c’est le facteur le plus important, qui conduit à une amélioration des résultats financiers.

Malgré les avancées technologiques et les efforts des banques, le service client reste l’un des domaines à améliorer. La « personnalisation » et la « rapidité du service client » sont encore peu satisfaisantes selon les enquêtes1, offrant de nombreuses opportunités pour les banques et les organismes financiers d’améliorer la qualité. L’écart se creuse davantage pour les clients en gestion de patrimoine, où la personnalisation et la connaissance spécialisée sont cruciales pour instaurer la confiance et la fidélité. C’est ici que des agents IA dotés de connaissances spécialisées peuvent favoriser des interactions client engageantes et intelligentes. Le service client étant au cœur de l’interaction commerciale, il influence non seulement la satisfaction, mais aussi la fidélité à long terme et la valeur à vie du client.

Un réseau d’IA agentique avec plusieurs agents spécialisés peut effectuer simultanément des activités telles que la consultation de l’historique des interactions, l’analyse de sentiment, la gestion d’événements de vie, l’analyse du paysage concurrentiel sur les produits et les frais, l’analyse des tendances du marché, etc., tout en fournissant des conseils informatifs aux clients. Grâce aux technologies NLP et vocales, l’interaction peut être adaptée intuitivement au style préféré du client, indépendante de la langue et multi-canale. Les bénéfices de GenAI sont réels, et certaines implémentations récentes par des banques montrent des résultats positifs. L’amélioration de l’expérience est l’un des principaux avantages.

La collaboration entre IA et humains est l’un des résultats mutuellement bénéfiques des avancées technologiques récentes. Les systèmes d’intelligence artificielle démontrent une capacité exceptionnelle à traiter d’énormes volumes de données, à identifier des tendances et des motifs avec précision et rapidité.

L’IA générative renforce cette capacité en proposant des recommandations aux agents humains pour améliorer l’expérience et l’engagement client. Les conseillers financiers personnels, autrefois réservés aux clients très fortunés, peuvent désormais être démocratisés grâce aux agents IA et accessibles à un plus large public.

Les banques, disposant d’un grand nombre d’informations personnelles et d’historiques de transactions, peuvent offrir un service de conciergerie, allant de la planification fiscale au conseil en investissement, voire agir comme assistants personnels. En permettant progressivement aux agents IA de gérer des tâches complexes et personnelles, les banques et les organismes financiers peuvent offrir une expérience client supérieure, renforçant la fidélité et la valeur à vie.

Agentic AI et l’engouement autour de cette technologie

La tendance technologique Gartner 2025 a placé l’Agentic AI en tête des tendances pour 2025. L’enquête de référence MITSMR 2025 sur le leadership en IA et données a également prévu un résultat similaire.

Qu’est-ce que l’Agentic AI ? Il s’agit « de systèmes et modèles d’IA capables d’agir de manière autonome pour atteindre des objectifs sans besoin d’une guidance humaine constante, explique Harvard Business Review. Elle comprend la compréhension des buts et des objectifs de l’utilisateur ainsi que le contexte du problème à résoudre ». C’est un système auto-apprenant qui utilise un raisonnement sophistiqué et les capacités créatives des modèles GenAI pour résoudre des problèmes complexes en plusieurs étapes. Un réseau d’agents est une équipe de plusieurs agents pouvant effectuer des tâches simultanément, toutes 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 insights accrus pour la main-d’œuvre humaine » – Harvard Business Review, déc. 2024

Exemple d’un système d’IA agentique pour le service client

Tous ces agents exécutent leurs tâches simultanément et rendent compte à l’agent gestionnaire, qui répond à son tour aux requêtes des clients. La connaissance spécialisée et la formation font de ces agents des experts dans leur domaine. La vaste bibliothèque organisationnelle de recherches et de données en gestion de patrimoine constitue une ressource exploitée pour former ces agents IA.

Parmi les cas d’usage clés en service client :

• Conseiller financier virtuel
• Profilage client
• Surveillance en temps réel des fraudes
• Exécution de tâches routinières
• Reporting

Le profilage client, étape essentielle pour connaître un client, est un autre cas d’usage clé qui stimule l’engagement. Plus 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 perfectible. Au fil des années, les technologies OCR et divers niveaux d’automatisation à différentes étapes ont considérablement amélioré la capture, le traitement et l’utilisation des informations client. Les agents IA autonomes offrent beaucoup d’espoir et de possibilités pour transformer davantage ce processus, le rendant fluide et capable d’effectuer plusieurs activités en parallèle.

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

Les preuves montrent que le processus actuel est vulnérable aux acteurs frauduleux, capables de contourner des mécanismes de validation comme le test de vivacité, etc. Les agents IA ont la capacité de renforcer ce processus en analysant des signaux contextuels tels que l’angle de l’appareil ou l’exécution de logiciels non autorisés en arrière-plan. De plus, leur capacité à traiter des données non structurées combinée à l’analyse de sentiment permet d’établir un profil de risque plus précis, créant une persona plus fiable. Ce niveau d’analyse approfondie, associé à des validations en temps réel, augmente la sécurité et aide à prévenir les tentatives de fraude sophistiquées, rendant le système plus sûr. Cela favorise la confiance, l’engagement client accru et la fidélité.

Enseignements :

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

Autonomie pour agir sans intervention humaine constante.

Intelligence orientée vers des 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 la cohérence contextuelle sur de longues et complexes dialogues.

Intégrer et orchestrer des tâches via des outils comme CRM, ERP, et bases de connaissances internes.

• En engagement client, l’IA agentique offre :

Un support 24/7 imitant l’interaction humaine.

Une gestion évolutive des problématiques complexes et multilayer.

Des conversations personnalisées et fluides, rendues possibles par un réseau de micro-agents spécialisés dans des besoins précis.

• Cette 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.

Appel à l’action pour les leaders du secteur :

Quelle stratégie adopter pour ne pas se limiter à expérimenter, mais à opérationnaliser l’IA agentique pour des gains transformateurs ? D’abord, il faut dépasser la fatigue des pilotes et sélectionner des cas d’usage à fort impact pour tester en mode « copilote ».

C’est-à-dire augmenter l’efficacité des agents humains, sans les remplacer. Ensuite, investir dans la formation des équipes en première ligne pour qu’elles travaillent aux côtés de l’IA, et non autour. L’IA doit être leur partenaire, pas un processus parallèle. Troisièmement, faire évoluer les modèles budgétaires, passant de logiciels par licence à des contrats de service orientés résultats, payés par résolution plutôt que par licence. Quatrièmement, intégrer les données entre silos comme le marketing, le service, l’exploitation, pour alimenter ces systèmes avec le contexte dont ils ont besoin.

Et enfin, instaurer la confiance ; déployer des garde-fous éthiques, mesurer la performance de manière transparente, et informer les clients que, si les machines gèrent les requêtes, les humains restent toujours impliqués. Dans cette nouvelle ère, la réussite ne consiste pas seulement à développer la technologie, mais à permettre aux personnes et aux processus d’amplifier son impact.

Références :

• https://www.salesforce.com/resources/research-reports/financial-services-report/
• https://www.sas.com/en_us/news/press-releases/2024/october/generativeai-banking.html
• https://www.gartner.com/en/articles/top-technology-trends-2025
• https://sloanreview.mit.edu/article/five-trends-in-ai-and-data-science-for-2025/
• L’avenir de la croissance fintech | McKinsey
• https://www.fortunebusinessinsights.com/ - Aperçu du marché FinTech avec taille, part, valeur | Croissance [2032]