D’après Steve Morgan, Global Banking Industry Lead chez Pegasystems, 2026 sera une année charnière pour le secteur bancaire. Après l’effervescence autour de l’IA générative et l’émergence fulgurante de l’IA agentique en 2025, les banques abordent désormais une phase où la question n’est plus d’expérimenter la technologie, mais de l’intégrer de manière structurée, gouvernée et responsable.
La gestion du changement : le véritable défi
Avec l’intérêt grandissant pour des technologies comme l’IA agentique, les banques qui cherchent à concrétiser leurs ambitions en matière d’automatisation, constatent que le défi n’est pas la technologie en elle-même mais la transformation organisationnelle qu’elle implique. En effet, l’IA a un véritable pouvoir transformatif sur les métiers et les flux opérationnels. Un travail considérable reste à accomplir pour les institutions bancaires qui doivent encore cartographier et analyser les processus et comprendre comment s’opèrent ces transformations. Pour de nombreuses d’entre elles, ce travail ne fait que commencer, alors même que divers projets d’IA et d’automatisation sont lancés. En 2026, le risque est que ces programmes de gestion du changement ne soient pas correctement planifiés et exécutés, retardant ainsi la pleine exploitation des nouveaux processus basés sur l’IA.
2026 : l’année de la transition vers l’usage de l’IA et l’automatisation
L’industrie bénéficie aujourd’hui d’un éventail d’outils et des plateformes en matière d’IA, conçus et configurés pour accompagner les banques à opérer des transformations significatives. Il n’a jamais été aussi simple de créer un agent, de le connecter aux étapes d’un processus, de l’automatiser et de suivre les tâches réalisées.
Toutefois, même si les solutions se multiplient, les projets de transformation digitale dans le secteur bancaire restent longs et complexes. En effet, ils nécessitent d’être extrêmement précautionneux puisqu’ils touchent à des processus réglementés où le taux d’erreur doit être quasi inexistant. D’ailleurs, on observe déjà des exemples de déploiement rapide en seulement 40 à 60 jours lorsque les banques se dotent de technologies adaptées. Néanmoins, les bénéfices réels de l’IA devraient davantage se concrétiser en 2027 qu’en 2026.
La bonne IA agentique pour le succès des banques
Apparue presque soudainement en 2025, l’IA agentique devrait s’imposer dans certains domaines de la banque en 2026. Il faut donc anticiper que les priorités se concentrent sur l’engagement client, le service client et les opérations. Les banques espèrent que les clients, désormais familiarisés avec l’IA, accepteront plus facilement son utilisation. Toutefois, ce changement ne s’opérera que si l’usage de la technologie est transparent et fiable. Un élément particulièrement crucial pour un secteur très réglementé. Parallèlement, les banques renonceront aux technologies d’IA agentique qui reposent uniquement sur une configuration par prompts et qui donnent une liberté totale de raisonnement et de planification sans gouvernance appropriée. La créativité de l’IA est excellente dans certains contextes, par exemple pour concevoir une campagne publicitaire ou repenser un processus, mais elle montrera rapidement ses limites dans la résolution de fraudes bancaires par exemple. De plus, il faut s’attendre à un rejet des technologies d’IA opaques qui sont incapables de satisfaire des exigences de performance et de supervisions
Les limites de l’IA
À mesure que de nouveaux projets d’IA et d’automatisation progresseront en 2026, une question essentielle devra être posée : quand et comment l’IA doit-elle passer la main à l’humain ? Autrement dit : jusqu’où souhaitons-nous aller dans l’automatisation ?
Prenons l’exemple des cartes de crédit, très présentes aux États-Unis. De nos jours, les organismes financiers examinent manuellement 15 % de demandes de crédit. Avec les progrès de l’IA agentique, ce traitement pourrait devenir entièrement automatisé puisque s’il est suffisamment entraîné, un agent IA pourrait atteindre, voire dépasser, la performance humaine. Malgré tout, il est peu probable que l’équipe d’audit interne d’une banque accepte d’échanger avec une IA ou de se contenter d’une feuille de résultats générée automatiquement. Les banques doivent désormais anticiper non seulement leurs besoins futurs en personnel, mais aussi la transformation des rôles. Pour s’en prémunir, il sera essentiel de maintenir un certain niveau de supervision humaine. Cela confirme une nouvelle fois que la transformation numérique liée à l’IA devra s’accompagner d’exercices de gestion du changement particulièrement rigoureuse.
Dans le secteur de la banque, les relations sont avant tout humaines, et il sera primordial de privilégier au développement des talents, l’expertise et les interactions personnalisées. En 2026, les banques testeront les limites de l’IA, car celle-ci ne peut pas fournir toutes les réponses dans les situations complexes ou stressantes. Toutes les expertises humaines ne peuvent pas être digitalisées, et c’est le cas plus particulièrement de l’empathie. Dans le cas, par exemple, de demande de prêt bancaire, le dirigeant d’une PME apprécie toujours échanger avec un conseiller ayant aidé d’autres entreprises similaires à des stades de croissance ou de tension comparables. Il en va de même dans une situation de stress financier. L’empathie, la compréhension et la présentation d’options restent plus acceptées lorsqu’elles viennent d’une personne en période de stress élevé. Cela ne signifie pas que les processus gérés par une IA experte ne seront jamais acceptés. Mais elle ne concernera pas tout le monde, ni toutes les situations.
En 2026, l’IA apportera beaucoup aux banques, en accélérant les processus, en améliorant la précision et en optimisant les décisions stratégiques. Mais elle restera un outil au service des humains, qui devront interpréter, superviser et enrichir son fonctionnement. La réussite des projets d’IA agentique dépendra donc autant de la technologie que de la gestion du changement et du rôle central de l’humain dans les interactions et la prise de décision.