Banques, assurances, asset managers : pourquoi ils misent sur l’IA générative ?

En quelques mois à peine, l’IA générative (GenAI) est passée du statut de curiosité technologique à celui de priorité stratégique pour les institutions financières. Banques, assurances, gestionnaires d’actifs : tous explorent désormais des cas d’usage concrets. La promesse ? Améliorer l’expérience client, réduire les coûts, renforcer la résilience face aux menaces, tout en répondant à des exigences réglementaires toujours plus strictes.

Une enquête internationale menée par l’Indian Institute of Technology Kanpur (« Generative AI in Financial Institution: A Global Survey of Opportunities, Threats, and Regulation », 2025) propose une cartographie claire des usages, des risques et des cadres de gouvernance liés à l’IA générative dans la finance. Bien qu’elle s’appuie sur des exemples mondiaux (banques asiatiques, américaines, etc.), ses enseignements trouvent un écho direct en Europe, où l’AI Act et le règlement DORA redessinent le cadre réglementaire.

Trois raisons pour lesquelles la finance investit dans l’IA générative

1. L’IA générative améliore l’expérience client en ouvrant la voie au 24/7 et pourrait à termer stimuler la croissance des revenus

Les banques et les gestionnaires d’actifs utilisent déjà l’IA générative pour transformer la relation client. Des assistants virtuels multilingues répondent 24/7 aux questions simples et personnalisent les conseils en fonction du profil de chaque utilisateur. Grâce à des techniques comme le retrieval augmented generation (RAG), les recommandations sont plus précises et contextualisées.

Pour l’investissement, certains acteurs expérimentent des outils capables d’orienter la création de portefeuilles entiers à partir d’une simple requête en langage naturel. Ces innovations fluidifient les parcours, réduisent les frictions et renforcent la satisfaction client. À terme, elles favorisent aussi la fidélisation grâce à la capacité à exécuter sur le moment la demande du client,  et donc pour l'émetteur amener une croissance de revenus.

2. L’IA générative accroît l’efficacité opérationnelle et facilite la conformité réglementaire

Dans les services informatiques, l’IA générative agit comme un copilote. Elle aide à détecter les erreurs de code et générer des tests réguliers, ce qui permet d’augmenter la sécurité en optimisant le temps consacré à la revue de code. Côté conformité, les modèles capables de traiter de longs textes simplifient l’analyse des réglementations. Ils résument les documents, identifient les points clés et proposent même des drafts de rapports. Les équipes juridiques gardent bien sûr la main, mais elles passent moins de temps à chercher l’information et plus de temps à l’interpréter.

3. L’IA générative renforce la résilience face à la fraude et aux chocs de marché

La lutte contre la fraude est un autre domaine clé. Les modèles génératifs peuvent créer des données et scénarios synthétiques qui enrichissent les systèmes de détection. Cela permet d’anticiper des schémas inhabituels, difficiles à capturer avec les méthodes classiques.

Dans la gestion des risques de marché, la GenAI est utilisée pour simuler des stress tests complexes. Elle génère des scénarios économiques variés, utiles pour évaluer la solidité des portefeuilles et mieux préparer les institutions aux crises. En renforçant leur capacité d’anticipation, les banques et assureurs gagnent en résilience.

Banques, assurances, asset managers : comment l’IA générative transforme chaque métier ?

1. Les banques renforcent la relation client, la conformité et la lutte contre la fraude

Dans les banques, l’IA générative s’impose sur plusieurs fronts. D’abord la relation client : les assistants virtuels multilingues ne se contentent plus de réponses basiques. Ils contextualisent les échanges, personnalisent les conseils et deviennent un appui précieux pour les conseillers.

Ensuite, la conformité gagne en efficacité. Là où des équipes passaient des semaines à dépouiller des corpus réglementaires volumineux, des modèles à long contexte résument les textes, extraient les obligations clés et génèrent des drafts de rapports. L’expertise humaine n’est pas remplacée, mais concentrée sur l’analyse et la validation.

Enfin, la lutte contre la fraude se renforce. Grâce à la génération de scénarios synthétiques, les systèmes de détection apprennent à identifier des comportements suspects inédits, tout en réduisant les faux positifs.

En clair, pour les banques :

• Relation client plus fluide et fidélisation accrue.
• Conformité accélérée et moins coûteuse.
• Meilleure détection des fraudes et réduction des pertes.

2. Les assureurs modernisent la souscription, la gestion des sinistres et la transparence

Dans l’assurance, l’IA générative intervient à trois étapes clés. La première est la souscription : en créant des scénarios de risques hypothétiques, elle permet de tester différentes situations et d’ajuster plus finement les tarifs proposés aux clients.

Ensuite, la gestion des sinistres gagne en rapidité. Les modèles classent automatiquement les documents, extraient les données essentielles et produisent des ébauches de décisions que les gestionnaires valident ensuite. Résultat : des délais de traitement réduits et une expérience plus fluide pour l’assuré.

Enfin, la transparence s’améliore grâce aux outils d’explicabilité. Avec des méthodes comme SHAP ou LIME, un assureur peut expliquer comment une décision a été prise et la justifier auprès d’un client ou d’un régulateur.

En clair, les bénéfices concrets pour les assureurs :

• Tarification plus précise et adaptée aux risques.
• Traitement des sinistres plus rapide et moins coûteux.
• Décisions explicables et traçables, renforçant la confiance des assurés.

3. Les asset managers développent de nouvelles approches pour la personnalisation des portefeuilles et le conseil

La gestion d’actifs est un autre terrain fertile pour l’IA générative. Avec des outils comme IndexGPT, il devient possible de créer un portefeuille thématique complet à partir d’une simple instruction en langage naturel.

La valeur ajoutée est double :

• Côté investisseurs, une personnalisation à grande échelle ;
• Côté conseillers, des analyses enrichies par la détection de sentiments et la génération de scénarios macroéconomiques.

Les usages clés pour les asset managers :

Usage	Apport de l’IA générative	Impact concret
Portefeuilles thématiques	Génération à partir d’une requête	Plus de personnalisation, gain de temps
Conseil	Détection des signaux faibles, analyse de sentiments	Recommandations plus pertinentes
Planification stratégique	Scénarios de marché et projections	Anticipation renforcée, meilleure allocation

Les nouvelles menaces liées à l’IA générative et leur impact sur la cybersécurité financière

L’IA générative n’est pas seulement un outil pour les institutions financières. Elle l’est aussi pour les cybercriminels. Les attaques se sophistiquent et deviennent plus difficiles à détecter. Les emails de phishing sont rédigés sans faute, les deepfakes vocaux ou vidéo imitent parfaitement des interlocuteurs de confiance, et des outils clandestins comme WormGPT ou FraudGPT facilitent la création de malwares et de sites frauduleux.

Les menaces ne visent pas uniquement les utilisateurs finaux : les modèles d’IA eux-mêmes deviennent une cible, via des techniques comme la prompt injection, le data poisoning ou le vol de modèles.

Principales menaces observées :

• Phishing multilingue et indétectable.
• Deepfakes vocaux et visuels trompeurs.
• Génération de code malveillant automatisée.
• Attaques ciblant directement les modèles (extraction, manipulation).

Face à cela, certaines institutions utilisent la GenAI en mode défensif : simulation d’attaques, red teaming, détection proactive. En clair, il faut désormais une IA pour contrer une autre IA.

Le cadre européen : AI Act et DORA redéfinissent l’adoption de l’IA générative

L’Europe se distingue par un encadrement précoce et exigeant. Deux textes structurent directement l’adoption de la GenAI dans la finance :

• AI Act : adopté en 2024, il classe les systèmes d’IA en niveaux de risque et impose des obligations renforcées pour les cas sensibles (scoring de crédit, profiling, underwriting). Les acteurs non-européens sont concernés dès lors qu’ils opèrent sur le marché européen.
• DORA (Digital Operational Resilience Act) : en vigueur en 2025, il impose une résilience numérique stricte, notamment pour les services déployés via le cloud.

En pratique pour les acteurs financiers :

• Anticiper des obligations de transparence et d’explicabilité.
• Démontrer la robustesse et la résilience des modèles.
• Adapter les projets GenAI aux standards européens dès la conception.

Gouvernance et sécurité « by design » : un prérequis pour déployer l’IA générative

La mise en place d’une gouvernance solide devient incontournable. Les institutions s’appuient sur des cadres comme le NIST AI RMF pour cartographier leurs usages, évaluer les risques et documenter les limites. En Europe, ces pratiques se combinent avec les dispositifs de Model Risk Management (MRM) déjà en place.

La sécurité doit couvrir l’ensemble du cycle de vie de l’IA : de la collecte des données jusqu’au monitoring post-déploiement. Cela passe par des jeux de données validés, des tests adversariaux, des procédures de red teaming et une supervision humaine dans les décisions sensibles.

Enfin, l’éthique et la transparence sont des exigences croissantes. Les principes FEAT (Fairness, Ethics, Accountability, Transparency) guident les projets. Les clients comme les régulateurs attendent de comprendre comment une décision est prise et de pouvoir la contester si nécessaire.

Points clés de la gouvernance IA :

• Gestion des risques structurée (cartographie, inventaire, tests).
• Sécurité sur tout le cycle de vie (collecte → entraînement → déploiement → monitoring).
• Explicabilité des décisions grâce à des outils dédiés.
• Supervision humaine dans les décisions sensibles.

Chez SIWAY, nous accompagnons déjà des acteurs financiers dans cette transition : de l’identification des cas d’usage à la mise en conformité, en passant par la sécurisation des déploiements. 

La GenAI est un sujet stratégique, mais aussi une course de vitesse. La vraie question est simple : voulez-vous subir la transformation ou en être l’un des pionniers ?