L’IA au cœur des fintechs : levier stratégique, facteur de risque

Pour les investisseurs, une chose est claire : l’IA n’est plus un bonus, mais une condition de l’attractivité pour les fintechs. « En 2025, une fintech attractive est AI-native, ancrée dans une verticale spécifique et intégrée à un éco-système », résume Sébastien Le Roy, partner chez Serena. « Mais pas n’importe quelle IA : ce qu’on regarde, c’est la capacité à opérer un use case métier de bout en bout, mieux, plus vite et de manière plus fine que ce qui pouvait être fait avant », ajoute-t-il. Cette approche repose aussi sur une logique d'effet réseau : plus la solution est utilisée, plus elle s’améliore, nourrie par les données qu’elle traite.

Cette vision stratégique se concrétise par une transformation profonde de l’organisation des fintechs. « Les agents IA, couplés à une refonte des processus internes, vont permettre à la fois des gains de productivité importants et une relation client augmentée », illustre Denis Barrier, co-fondateur de Cathay Innovation, un fonds de capital-risque dont l’une des verticales d’investissement est la fintech. En effet, depuis quelques temps, l’argent est moins disponible et les fintechs doivent davantage surveiller leurs coûts. Dans cet environnement, l’IA offre un levier pour faire mieux avec moins.

Le rapport Pulse of Fintech 2024 de KPMG, réalisé en partenariat avec France Fintech, confirme que les fintechs ont surfé sur la vague de l’IA pour automatiser des tâches répétitives telles que la comptabilité, la gestion de la paie et la facturation. Utilisée de cette manière, l’IA permet la réduction des erreurs humaines, la massification de tâches, et un gain de temps permettant de se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée.


Exemple d’application : le calcul de la note de crédit

Chez Algoan, fintech spécialisée dans les solutions de scoring basées sur l’open banking, l’IA permet ainsi de calculer une note de crédit en quelques millisecondes à partir des données transactionnelles. « On passe d’une analyse basée sur du déclaratif à une lecture factuelle du comportement financier, bien plus précise et protectrice », commente Paul Peyré, cofondateur d’Algoan.

Cette efficacité n’est pas seulement technique : elle répond à une exigence croissante de fluidité dans l’expérience utilisateur. « Quand on veut accéder à un crédit pour un achat en ligne, on attend une réponse instantanée. L’IA permet d’automatiser les vérifications en temps réel sans compromettre la qualité de l’analyse », souligne Edmond Pires, responsable conformité chez Algoan. Un enjeu de rapidité devenu central dans un marché du paiement fractionné et du crédit à la consommation dominé par l’instantanéité.

Cette automatisation est aussi un atout pour répondre aux exigences réglementaires émergentes. Avec DCC2, la nouvelle directive européenne sur les crédits aux consommateurs, les prêteurs devront prouver qu’ils ont évalué la solvabilité de l’emprunteur sur la base de ses revenus et de ses charges. Selon Algoan, cette exigence est difficilement atteignable sans recours à des solutions IA capables d’analyser à la volée des données transactionnelles.

Mais ce booster d’efficacité n’est pas sans contrepartie. L’essor de l’IA renforce également les risques cyber. Maxime Breton, Head of Sales chez Sis ID, spécialiste de la lutte contre la fraude financière, alerte sur la montée en puissance des attaquants. « Les fraudes ne sont plus l’œuvre de quelques individus isolés, mais de véritables organisations structurées, qui disposent de capacités techniques de plus en plus sophistiquées, capables de répliquer une identité vocale ou visuelle à partir d’échantillons minimes », explique-t-il. Certaines attaques reposent désormais sur des algorithmes génératifs, capables de fabriquer des documents ou justificatifs falsifiés, à une échelle industrielle.

Le rapport Pulse of Fintech 2024 souligne également les questions de responsabilité et de réglementation soulevées par l’exploitation de l’IA génératives. « Les clients et utilisateurs sont de plus en plus préoccupés par les questions d’éthique et la gestion de leurs données personnelles », peut-on lire dans le rapport. En effet, avec l’adoption croissante de l’IA générative, la question de la souveraineté devient de plus en plus sensible dans l’univers des fintechs. « Les modèles américains de GenAI sont aujourd’hui les plus avancés, mais ils posent des questions en termes de protection des données et de dépendance technologique », rappelle Denis Barrier. L’émergence d’acteurs européens comme Mistral AI est perçue comme un signal encourageant, mais encore marginal.

Dans ce contexte, les textes européens comme le règlement DORA (Digital Operational Resilience Act) ou l’AI Act visent à restaurer la confiance. Ils imposent aux fintechs une meilleure gouvernance des systèmes automatisés, le contrôle de leurs algorithmes, et une traçabilité renforcée des données. Objectif : garantir à la fois la résilience opérationnelle des plateformes et la protection des utilisateurs. Un cadre contraignant, mais perçu comme un levier de structuration du secteur.

« L’IA crée de l’intelligence. La blockchain crée de la confiance. Leur fusion, c’est la désintermédiation à grande échelle », avance Sébastien Le Roy, qui voit dans la combinaison des deux technologies un accélérateur de transformation pour les fintechs. L’intelligence artificielle permet déjà d’automatiser des fonctions complexes à haute fréquence, de son côté, la blockchain pose les bases d’une infrastructure décentralisée, programmable et auditable. Mais le véritable potentiel se situe, selon Serena, dans l’interopérabilité de ces briques. « Les fintechs capables de maîtriser cette convergence seront, à terme, en mesure d’offrir des services dix fois plus efficaces, sûrs et scalables que les acteurs traditionnelles », ajoute-t-il.

Une perspective que partage Denis Barrier. « Dans les esprits, la blockchain est encore très liée à la crypto, mais c’est aussi et surtout une ingénierie financière surpuissante », explique-t-il. Il évoque notamment l’émergence, dans l’écosystème crypto, de mécanismes automatisés, certifiés, qui pourraient progressivement s’imposer dans l’ensemble du système financier. « Le mélange de l’IA et de la crypto va être vraiment détonant. On n’y est pas encore, mais c’est probablement la prochaine étape », anticipe-t-il.


Par Manon Triniac