Depuis le lancement de ChatGPT fin 2022, le débat sur l'intelligence artificielle (IA) s'est accéléré de manière fulgurante. Ce qui a commencé par un battage médiatique est aujourd'hui un élément sérieux des discussions stratégiques dans les entreprises du monde entier. En même temps, il reste un fossé entre la vision et la réalité : certes, le potentiel technologique est énorme, mais de nombreuses entreprises - en particulier en Suisse - hésitent encore. Selon l'étude Raiffeisen sur les PME 2024, seules 9% des PME utilisent actuellement l'IA de manière systématique.
Les banques en point de mire : pourquoi les potentiels sont particulièrement importants dans ce domaine
Le secteur financier se caractérise par des processus axés sur les données, des tâches administratives récurrentes et une part importante de travail de bureau à forte intensité de connaissances. C'est précisément là que l'IA intervient : L'automatisation des tâches répétitives, l'amélioration de l'analyse des données, la personnalisation de la communication avec les clients ou l'assistance en matière d'exigences réglementaires ne sont que quelques-unes des nombreuses applications possibles.
L'étude le montre clairement : près de 80% des employés de bureau en Suisse pourraient être en contact direct avec l'IA - dans aucun autre groupe professionnel, cette proportion n'est aussi élevée. Pour les banques, cela signifie que l'IA n'est pas seulement un instrument d'innovation, mais qu'elle devient une question de survie dans un environnement de marché qui évolue rapidement.
"Shadow AI" - le potentiel inexploité dans nos propres rangs
Un résultat remarquable de l'étude concerne ce que l'on appelle l'"IA cachée" : Alors que de nombreuses entreprises hésitent à mettre en œuvre l'IA de manière stratégique, les collaborateurs utilisent depuis longtemps des outils comme ChatGPT de manière informelle - souvent à l'insu ou sans l'autorisation du service informatique. L'utilisation se fait sur des appareils privés ou dans le cadre d'une optimisation individuelle du travail. Cela comporte des risques, mais aussi des opportunités - en particulier lorsque les banques saisissent et structurent activement l'engagement existant de leur personnel.
Regarder plus loin que le bout de son nez : ce que font les autres branches
L'étude montre de manière impressionnante que des applications concrètes de l'IA fonctionnent déjà avec succès aujourd'hui - et ce dans tous les secteurs :
- Un négociant en acier automatise 70 % du traitement de ses commandes avec un assistant IA, économise des ressources et améliore la qualité des données.
- Dans le secteur de la construction, un assistant vocal à intelligence artificielle remplace les rapports manuels - avec une augmentation de la productivité de plus de 12 %.
- Un laboratoire de pierres précieuses réduit ses coûts grâce à l'intervention d'un "super-expert en IA" spécialisé et s'ouvre de nouveaux marchés avec des produits numériques.
Ces exemples d'application le montrent : L'IA n'a pas besoin d'être disruptive pour avoir un impact. Dans des secteurs hautement réglementés comme le secteur bancaire, des applications ciblées et basées sur les données peuvent justement créer une énorme valeur ajoutée - mais il faut avoir le courage de s'y attaquer.
La qualité des données, un facteur de réussite décisif
Une conclusion centrale de l'étude : sans données de qualité, tout projet d'IA reste partiel. La préparation, la structuration et la gestion des données sont souvent les parties les plus coûteuses - mais aussi celles qui font la différence. Les entreprises disposant de bases de données bien entretenues peuvent utiliser l'IA beaucoup plus rapidement et avec plus de précision. C'est particulièrement vrai pour les banques qui disposent de grandes quantités de données, mais dont le potentiel reste souvent inexploité.
Alors que les grandes entreprises peuvent mettre en place leurs propres départements d'IA, de nombreuses petites et moyennes institutions financières manquent souvent de savoir-faire et de ressources. La bonne nouvelle, c'est qu'il existe en Suisse de nombreuses institutions partenaires - comme le Swiss Data Science Center (SDSC), le CSEM ou des start-ups spécialisées - qui facilitent l'accès à des solutions éprouvées. Cette collaboration peut aider à faire tomber les barrières et à passer rapidement à la mise en œuvre.
L'IA n'est pas un projet, mais un choix stratégique
Le changement ne peut plus être arrêté. Les banques qui lancent aujourd'hui de manière ciblée les premiers projets d'IA ne créent pas seulement des gains d'efficacité à court terme, mais se rendent également résilientes et prêtes pour l'avenir à long terme. Les exigences des clients évoluent, tout comme les conditions-cadres réglementaires. L'IA offre la possibilité de répondre aux deux - par une meilleure qualité de service, une plus grande personnalisation et des processus plus rapides.
Le message central de l'étude Raiffeisen : l'intelligence artificielle ne restera pas optionnelle. Elle devient une exigence de base. Pour les banques, c'est le moment ou jamais d'être actives dans le changement - avant que d'autres ne le déterminent.
