Les services financiers face aux exigences de données pour l'IA à base d'agents

Plus de la moitié des équipes de services financiers ont déjà déployé ou prévoient de déployer une IA agentique, selon Gartner. Ces systèmes, capables de planifier et d'exécuter des tâches de manière autonome plutôt que de simplement générer des réponses, suscitent un intérêt croissant dans le secteur bancaire et assurantiel. Mais selon Steve Mayzak, directeur général mondial du Search AI chez Elastic, leur succès dépend moins de la sophistication des algorithmes que de la qualité des données sous-jacentes. "Tout commence par les données", résume-t-il. Une étude Forrester révèle pourtant que 57 % des organisations financières sont encore en train de développer les capacités internes nécessaires pour exploiter pleinement ces technologies agentiques.

L'enjeu est considérable : une IA agentique amplifie autant les forces que les failles de son infrastructure data. Dans un secteur aussi réglementé, les exigences vont bien au-delà de la simple performance. Les entreprises doivent pouvoir tracer et justifier chaque décision prise par le modèle, données d'entrée comprises. "Il ne suffit pas d'expliquer d'où viennent les données et ce qu'elles sont devenues. Il faut une manière auditable et gouvernable d'expliquer quelle information le modèle a retenue et pourquoi elle était pertinente pour l'étape suivante", insiste Mayzak. Les hallucinations, les réponses incohérentes et les décisions difficiles à retracer minent la confiance des régulateurs, des clients et des équipes internes. Pour les transactions, les signaux de risque, les politiques internes ou l'historique client, la donnée doit être indexée, centralisée et accessible, pas enfouie dans des silos séparés.

Le défi est structurel autant que technique. Les données financières existent sous des formats hétérogènes, accumulés sur des décennies d'histoire bancaire, mélangeant données structurées (tableurs, bases transactionnelles) et non structurées (notes de conseillers, échanges clients, documents contractuels). Or le langage naturel est, par nature, bien plus ambigu que les données tabulaires, ce qui rend leur nettoyage et leur organisation particulièrement complexes. Mayzak illustre la difficulté : "Il existe de nombreuses façons de décrire comment exécuter un ordre de bourse dans une banque. Dans un monde piloté par des agents IA, ces descriptions doivent être déterministes, donner le même résultat à chaque fois. Pourtant, on construit sur des modèles puissants mais non déterministes. C'est incroyablement délicat, mais pas impossible." Les prochaines années verront les acteurs financiers investir massivement dans la gouvernance des données, condition sine qua non pour transformer l'IA agentique d'outil prometteur en avantage compétitif réel.