Adoption de l'IA à 3 % ? Le secteur financier freiné par la 'méfiance envers les données'

L'IA émerge comme une clé de l'innovation dans l'industrie financière, mais le plus grand facteur freinant son adoption généralisée est la 'fiabilité des données', selon un rapport récent. Le 'Rapport sur la confiance des données 2025' a révélé que, bien que la plupart des entreprises financières expérimentent des projets liés à l'IA, seulement 3 à 4 % d'entre elles les mettent réellement en production.

Le rapport souligne que les entreprises financières ne peuvent réaliser les avantages potentiels de l'IA qu'avec des données fiables et une gouvernance systématique comme base pour la prise de décision stratégique. La confiance dans les données est le facteur clé permettant à la technologie IA de fonctionner dans divers domaines de services financiers tels que l'investissement, la gestion des risques et l'innovation de l'expérience client.

Larry Hunt, directeur des données pour les services financiers dans une entreprise de gestion des données, a déclaré : “Les données ne sont plus seulement un problème informatique ou un outil de conformité réglementaire. Les PDG et les conseils d'administration les reconnaissent comme une infrastructure capable de créer de la valeur commerciale.” Il a ajouté qu'avec l'avancement rapide de la technologie AI récemment, les entreprises se concentrent sur la valeur stratégique des données, ce qui conduit à des discussions plus actives sur la gouvernance des données au niveau de la direction.

Alors que de nombreux dirigeants trouvent actuellement que la conformité réglementaire et le contrôle des risques liés à l'adoption de l'IA sont difficiles, les organisations prospères considèrent la gouvernance non pas comme une bureaucratie inefficace, mais comme un facilitateur commercial et l'utilisent activement. Hunt a expliqué que l'adoption de l'IA nécessite la construction d'un système capable de classer, de surveiller et d'auditer les données en temps réel.

Il a également souligné la complémentarité de la technologie pour garantir la confiance dans les données, en disant : “Maintenant que l'IA est déjà acceptée comme une technologie grand public, les fonctions de gouvernance peuvent également être rendues plus efficaces en tirant parti de la puissance de l'IA.”

Cependant, la plupart des programmes de gouvernance des données échouent à produire des résultats tangibles car ils sont perçus comme des 'systèmes formels' au sein des organisations. Hunt a conseillé : “Se concentrer sur des résultats commerciaux mesurables tels que la réduction des coûts, l'amélioration de l'efficacité et l'atténuation des risques, plutôt que de masquer la gouvernance de manière extérieure, augmente le pouvoir de persuasion et d'exécution parmi les membres.”

Le rapport a également souligné que l'infrastructure technologique traditionnelle entourant les données est également un facteur ralentissant la diffusion de l'IA. Les entreprises financières qui ont réalisé de nombreuses fusions et acquisitions au fil des ans ont des systèmes déséquilibrés et fragmentés, ce qui rend difficile l'obtention de données cohérentes nécessaires à la formation des modèles d'IA. À titre d'exemple simple, il existe des cas où même les scripts nécessaires à l'automatisation des réponses aux clients ne peuvent pas être mis en œuvre en raison du manque de données internes.

La clé pour résoudre ces problèmes réside dans la gestion des données basée sur le cloud et la transition vers une “structure centrée sur le domaine”. Hunt a évalué que “le cloud permet d'augmenter massivement les environnements de calcul et de stockage, tandis qu'une conception centrée sur les produits de données peut maximiser l'interopérabilité tout en minimisant les risques système.”

Cette enquête réaffirme que la confiance dans les données et la gouvernance sont des fondations essentielles qui doivent être en place pour que l'IA puisse créer une réelle valeur de manière sérieuse, non seulement dans l'industrie financière. La manière de gérer les données de manière fiable est devenue un facteur clé qui déterminera le succès ou l'échec d'un investissement en IA d'une entreprise, plutôt que la technologie IA elle-même.

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