Le secteur financier est plus que jamais au cœur de la révolution technologique. Les banques, assurances et gestionnaires d’actifs se transforment en entreprises technologiques pour répondre aux attentes des clients et rester compétitives tant en termes d’offres que de coûts. L'accessibilité accrue des nouvelles technologies, y compris l'IA générative, avec Microsoft 365 Copilot notamment, ouvre de nouvelles opportunités de développement de produits et de services innovants tout en contribuant à l’efficacité opérationnelle. Cette évolution est de nature à rebattre les cartes entre les différentes familles professionnelles au sein de l’entreprise. Elle nécessite en particulier une réflexion et une gestion adéquate des relations entre les métiers et l'informatique.

La technologie occupe désormais une place stratégique au sein des entreprises du secteur financier

Les banques, assurances et gestionnaires d’actifs se transforment en véritables entreprises technologiques, car la technologie est devenue un catalyseur essentiel de leur croissance et de leur compétitivité. L'accessibilité sans précédent des nouvelles technologies a conduit à l'émergence de nouveaux produits et services, tels que le "Buy Now Pay Later" ou les solutions de paiement alternatives, favorisées par la réglementation DSP2 (Directive sur les services de paiement) qui a servi de catalyseur. De nouveaux modèles d'affaires, tels que le BaaS/BaaP (Banking-as-a-Service/Platform), les assurances embarquées ou la santé connectée, voient le jour, répondant ainsi aux attentes croissantes des clients inspirées par leur expérience auprès d’autres industries (commande de taxi, livraison de repas, réservation de voyage…).

Auparavant cantonnée aux seuls experts de l’informatique, la technologie se démocratise et est accessible à tout un chacun au quotidien via cette « télécommande » qu’est le smartphone. Il en va de même au sein des entreprises. Cette diffusion technologique casse les barrières, estompe les frontières et ses effets sont visibles auprès de toutes les populations, par exemple :

1. Les clients, conseillers et distributeurs : les outils digitaux offrent aux clients un accès sans précédent aux services bancaires et d'assurance. Les applications mobiles, les plateformes en ligne et les robots conversationnels permettent une interaction fluide et personnalisée avec les services financiers. Souvent proposés en complément des interactions avec les acteurs traditionnels de la relation client (conseillers, distributeurs), celle-ci s’en trouve redéfinie, enrichie.
2. Les développeurs : la boîte à outils du Cloud offre bien plus que de simples infrastructures. Les solutions PaaS (Platform-as-a-Service) et SaaS (Software-as-a-Service) offrent des outils conviviaux pour la mise en œuvre d’applications : on parle désormais moins de développement que de configuration, d’orchestration ou d’intégration. Le rôle traditionnel de la DSI évolue, les profils aussi : évaluer, sélectionner et configurer une solution tierce rapproche le métier de l’informatique bien plus que les traditionnelles activités de conception et de mise en œuvre ne le faisaient – fussent-elles réalisées en Agile.
3. Les collaborateurs : l'émergence du low-code/no-code permet à des profils non-technologues de créer des solutions sans nécessité de connaissance particulière en informatique. D’abord limitée à des applications de productivité, la puissance croissante des plateformes spécialisées (Microsoft Power Apps, OutSystems, Mendix…) en fait de plus en plus une alternative pertinente aux approches de développement plus classiques.

Dans les services financiers, ce sont donc l’ensemble des familles professionnelles, et au-delà de leurs parties prenantes, qui se retrouvent en prise directe avec la technologie dont l’usage, -bon ou mauvais, a un impact direct sur leur performance, que celle-ci soit commerciale ou opérationnelle.

Le rapprochement des métiers et de la DSI

Le rapprochement des métiers et de la DSI est à l’agenda des organisations depuis de nombreuses années. Là où dans les années 90, les équipes d'assistance à maîtrise d'ouvrage permettaient à deux mondes de mieux comprendre les besoins et contraintes de chacun, on parle désormais d’équipes Agile pluridisciplinaires, ou encore de « fusion team », pour reprendre le concept du Gartner. Cependant, au-delà de la théorie, les tentatives de rapprochement motivées par des initiatives organisationnelles ou méthodologiques ne permettent pas toujours d’atteindre les résultats escomptés. En effet, il y a un risque qu’une fois passé l’impulsion initiale, les changements mis en œuvre s’estompent. La technologie est sans doute le catalyseur qui peut solidifier la démarche car son accessibilité permet à des équipes non-technologues de se l’approprier. De plus, elle n’est plus seulement un moyen de répondre aux attentes des métiers mais se retrouve au cœur de nouveaux produits, de nouveaux modèles d’affaire. Il en va ainsi du low-code/no-code qui a vu naître le concept de « citizen developer » ou la possibilité pour tout un chacun de mettre en œuvre des applications sans, ou avec peu, de connaissances particulières, quelle que soit sa position dans l’organisation. Ce n’était que le début, l’IA générative permet d’aller encore plus loin.

L'importance de la collaboration continue entre les métiers et la DSI

Avec l'abolition des frontières, la technologie semble s’effacer voire disparaître et avec elle le besoin de faire appel à la DSI pour un certain nombre d’initiatives. La réalité est toute autre : c’est paradoxalement l’arrivée de nouvelles technologies qui permet un niveau d’abstraction tel que la technologie n’a jamais été aussi présente tout en étant aussi peu visible. Il en va ainsi du Cloud qui abstrait l’infrastructure tout en offrant une boîte à outils sans cesse plus riche pour mettre en œuvre – de plus en plus par assemblage de composants - des applications. Il a également permis le développement d’offres SaaS où la satisfaction des besoins de l’utilisateur prévaut sur la solution mise en œuvre. L’IA générative s’inscrit dans cette évolution.

Dès lors le rôle de la DSI est toujours aussi critique, car toute technologie, quelle qu’elle soit, nécessite toujours une maîtrise et une gouvernance adéquates. La collaboration entre les métiers et la DSI reste donc essentielle pour mettre en œuvre ces technologies de manière contrôlée et efficace, tout en tenant compte des réglementations spécifiques à chaque secteur. En revanche, il est vrai que les rôles et modalités doivent être adaptés. Les métiers doivent partager, voire contribuer à la trajectoire technologique de leur organisation, tandis que les DSI doivent s’attacher à piloter la sélection et le cycle de vie des technologies et leurs usages, y compris leur adoption par les utilisateurs. Leur mise en œuvre n’étant plus, bien souvent, le point critique, de plus en plus de technologies sont mises à disposition sous forme de plateformes prêtes au déploiement (pour ne pas dire prêtes à l’emploi dans certains cas).

La réglementation ne s’y est pas trompée. Le règlement européen sur la résilience opérationnelle numérique du secteur financier (DORA - Digital Operational Resilience Act), reconnaît à la fois l'importance de l'industrie des services financiers et la criticité de la technologie dans ce secteur. Elle vise donc à encadrer et garantir une utilisation maîtrisée et gouvernée de la technologie au sein des banques, assurances et gestionnaires d'actifs. Cette législation illustre parfaitement l'importance pour les équipes informatiques de garder la maîtrise de l'outil informatique, quelle que soit son utilisation au sein de l'entreprise.

L'IA générative, une technologie de plus dans le paysage ?

L'IA générative est finalement la quintessence de ces changements dans le monde de la technologie. Il y a quelques années, l’iPhone faisait sa publicité autour de la promesse qu’"il y a une application pour ça". Puis, pour un public certes un peu plus averti, il y a eu,, "il y a une API pour ça". Aujourd’hui, nous entrons dans l’ère du « il y a un algorithme pour ça » (ou un Copilot). Jamais une technologie n’a été adoptée aussi rapidement, 100 millions d’utilisateurs en 2 mois. ChatGPT, la solution qui l’a fait connaître, est accessible en langage naturel (en posant des questions ou « prompt ») via un simple navigateur internet : autant dire qu’elle est accessible à tous (ou presque). L’intérêt pour cette technologie vient aussi de son large champ d’application. A vrai dire, il est difficile d’en définir des limites autres que l’imagination de ses utilisateurs. Chaque jour de nouvelles solutions, couvrant des cas d’usage plus ou moins spécialisés, apparaissent.

La capacité de transformation de l’IA générative est telle qu’elle suscite des débats de société, voire philosophiques, sur la place de l’humain, le rapport au travail, la maîtrise que l’on peut en avoir… Plusieurs études se risquent à prévoir les impacts par industrie, l’évolution des compétences et les conséquences sur l’emploi. Toutes s’accordent à positionner les services financiers comme étant un des secteurs avec le plus fort potentiel[1].

De même, la note d’information du Cigref, Recommandations au sujet des IA génératives, précise que « toutes les organisations sont unanimes pour dire que le plus gros risque est de passer à côté ou d’être en retard sur la transformation induite par les IA génératives ». Ainsi, les banques, assurances et gestionnaires d’actifs n'ont d’autre choix que de se positionner. D’une industrie plutôt suiveuse - contrainte il faut bien le dire par un cadre réglementaire stricte, reflet de la sensibilité de son activité –dont la transformation digitale est en cours, elle se retrouve à l’avant-garde !

L’enjeu n’est donc pas d’y aller ou de ne pas y aller, mais plutôt de savoir comment s’y prendre. L’adoption de l’IA générative nécessite une approche réfléchie, bien encadrée et surtout itérative. Si un certain nombre de solutions sont déjà disponibles, l’IA générative, n’étant pas par nature déterministe, bouscule un certain nombre de paradigmes. Il est nécessaire de se l’approprier progressivement et avec pragmatisme. Il faut comprendre quels sont les cas d’usage appropriés, les exigences réglementaires, les risques potentiels et les moyens de les maîtriser. Microsoft, en intégrant cette technologie dans son écosystème (avec Azure OpenAI et Microsoft Copilot notamment), répond déjà à un certain nombre d’impératifs, en premier lieu à celui de la sécurité et de la confidentialité des données. Mais la solution n’est pas tout et le chemin vers une utilisation responsable nécessite un accompagnement spécifique.

En résumé

Les nouvelles technologies ne sont plus seulement une réponse aux besoins de transformation, sous bien des aspects elles sont l’essence même de la transformation. À ce titre l’entreprise doit être repensée autour de la technologie et les rôles et responsabilités redéfinis, notamment entre directions métiers et informatiques. C’est en particulier le cas dans le secteur des services financiers où la technologie est tout à la fois : un levier de développement et de différentiation stratégique vis-à-vis de la concurrence, un élément essentiel de satisfaction client et un facteur de maîtrise des coûts de gestion. L'IA générative qui met la technologie à portée de tout un chacun, ouvre un champ des possibles incroyable pour repousser les limites de l'innovation et de la créativité. Albert Einstein disait : « La science est un outil puissant. L’usage qu’on en fait dépend de l’homme, pas de l’outil. ». C’est le challenge devant nous : il est crucial d’apporter une réflexion approfondie sur les cas d’usages, la maîtrise des risques liés et les modalités de mise en œuvre. Grâce à un accompagnement approprié, les entreprises peuvent pleinement tirer parti des opportunités offertes afin d’atteindre leurs objectifs, y compris certains jusque-là jugés hors de portée, voire irréalistes.

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