IA bancaire : comment recréer une relation client à hauteur d’humain

À l’heure où les banques cherchent à restaurer la proximité avec leurs clients, l’intelligence artificielle s’impose comme un levier de transformation. Mais entre défi de confiance et impératif d’exécution, le rôle de l’IA dépasse la technologie et pourrait même aller jusqu’à redéfinir celui du conseiller.

 

 

Et si l’intelligence artificielle permettait aux banquiers de redevenir… banquiers ? Ce paradoxe, soulevé par Martin Tixier, directeur exécutif, responsable Banking chez Accenture, résume le virage que s’apprête à prendre la relation client dans la banque de détail. « Il faut recréer ce que le conseiller incarnait il y a vingt ans : une figure identifiée, capable de vous reconnaître et de contextualiser votre situation », explique-t-il. Dans un paysage marqué par la déshumanisation progressive des échanges, l’IA pourrait bien devenir l’outil qui ramène de l’humain là où le digital avait creusé une distance.

Même constat chez BNP Paribas. « Grâce à l’automatisation de tâches à faible valeur ajoutée, comme le montage des dossiers ou l’analyse documentaire, nos conseillers peuvent se concentrer sur leur rôle de conseil », explique Hugues Even, Chief Data Officer du groupe. L’objectif est clair : libérer du temps pour l’échange et la personnalisation, et faire de l’expertise humaine un levier de différenciation.

 

Une relation à reconstruire dans un monde multibancarisé

Depuis vingt ans, les banques ont massivement digitalisé leurs services, avec succès sur le plan transactionnel. Les applications sont fluides, les opérations rapides. Mais cette efficacité a parfois creusé un fossé relationnel. « On a renoncé à une partie du lien de proximité, en France particulièrement », souligne Martin Tixier. Résultat, la multibancarisation est devenue la norme, dopée par l’essor des néobanques. D’après l’étude Accenture Global Banking Consumer Study 2025, réalisée auprès de 49 300 clients bancaires dans 39 pays, en France, 69 % des clients sont fidèles à leur banque principale, mais un tiers détient aussi un compte dans une banque digitale.

Selon Martin Tixier, le paradoxe est que cette fidélité est passive. Les clients ne partent pas, mais ils s’engagent peu. Or, selon l’étude d’Accenture, les banques les plus recommandées par leurs clients connaissent une croissance de revenus 1,7 fois supérieure aux autres. La fidélisation redevient donc un enjeu business de premier plan.

 

Créer de la pertinence, avant de personnaliser

Pour aller vers plus de personnalisation, encore faut-il que les clients soient prêts à partager leurs données. Et là encore, le paradoxe est fort : 83 % des Français font confiance à leur banque pour sécuriser leurs données… mais seuls 23 % acceptent que ces données soient utilisées pour leur proposer des offres sur mesure.

« Le vrai sujet, c’est l’usage des données, pas leur sécurité », insiste Martin Tixier. Il plaide pour une IA de pertinence, qui conseille plutôt que de vendre. « Nos clients veulent de l’autonomie sur les opérations courantes, mais aussi du dialogue quand il s’agit de choix importants », note quant à lui, Hugues Even. « L’IA nous aide à répondre plus vite, à analyser les signaux faibles, à identifier les moments clés où le conseiller peut intervenir », poursuit-il.

Dans certaines situations, BNP Paribas applique aussi cette approche dans l’analyse de la satisfaction client. Grâce à l’IA, la banque peut mesures la qualité des échanges au-delà des traditionnels sondages à froid : ton des conversations, sujets abordés, temps de réponse… les résultats peuvent être analysés pour adapter les parcours et renforcer la qualité relationnelle.

 

L’IA générative, promesse sous conditions

Le groupe BNP Paribas a déjà industrialisé plus de 850 cas d’usage de l’IA, générant 500 millions d’euros de valeur. Il expérimente et passe aussi en production des cas concrets d’IA générative : mise à disposition d’assistants virtuels pour les clients et collaborateurs, amélioration de l’analyse et du traitement des données ESG, assistance pour les développeurs ou encore production de contenus comme les rapports mensuels de performance des portefeuilles.

Mais là encore, la confiance est au cœur de la stratégie. « Nous avons fait le choix d’un partenariat avec Mistral AI, en déployant nos modèles en interne, dans nos propres infrastructures. Aucune donnée client ne sort de notre environnement sécurisé », assure Hugues Even. L’enjeu est aussi humain. « Nous formons nos équipes, nous développons une culture des bons usages et nous intégrons les collaborateurs dans la boucle d’amélioration continue », ajoute-t-il.

 

Humaniser la technologie

Pour Martin Tixier, le défi dépasse le seul champ technologique. « L’IA ne doit pas être un outil d’optimisation commerciale, mais un moyen de reconstruire un lien, d’enchanter l’expérience », rappelle-t-il. Cela suppose d’inverser le paradigme : ne plus se demander quelle valeur extraire d’un client, mais quelle valeur lui offrir. Cela peut passer par de nouveaux services intégrés dans les applications – géolocalisation de parking, réservation de billets de train, etc. – ou par une personnalisation plus fine de l’interface selon les moments de vie. Car au fond, si l’IA ne remplace pas la relation, elle la prépare. À condition de la penser comme un outil de confiance, de conseil et de ré-humanisation.

 

Manon triniac