Opinion | Boris Bialek, MongoDB « L’optimisation des modèles de données »

Pour répondre aux attentes des clients et accroître leur compétitivité face à la concurrence des acteurs “internet native”, les banques doivent accélérer leur transformation digitale. L’adoption de technologies avancées telles que les bases de données modernes, l’intégration de l’IA et l’exploitation des architectures cloud-native sont des leviers incontournables pour offrir une expérience client optimisée et gagner en compétitivité.

 

 

Un paysage bancaire en pleine mutation

Le secteur bancaire fait face à une transformation sans précédent sous la pression des fintechs ou des géants du numérique, plus agiles et innovants. Ces derniers excellent dans l’exploitation des technologies les plus avancées afin d’offrir à leurs clients des services financiers accessibles, disponibles sur smartphones, rapides et personnalisés. À l’inverse, de nombreuses banques traditionnelles peinent à innover en raison de systèmes hérités, peu évolutifs et coûteux à maintenir. Historiquement, le secteur bancaire a construit ses infrastructures sur des bases de données relationnelles, conçues pour structurer des volumes massifs de transactions. Si ces modèles ont prouvé leur robustesse, ils présentent aujourd’hui de sérieuses limitations.

 

Les limites des modèles de données traditionnels

Ces systèmes de bases de données relationnelles, le plus souvent rigides, manquent de flexibilité. En conséquence, toute modification du modèle de données nécessite des interventions lourdes et chronophages. Par ailleurs, ils présentent des difficultés d’intégration avec des solutions modernes alors que l’essor des API et des microservices nécessite une approche plus agile. Autre point faible, la gestion des systèmes hérités mobilisant d’importantes ressources humaines et financières, leur coût de maintenance est élevé. Au bout du compte, dans un contexte où la personnalisation des services bancaires devient un critère différenciant, ces contraintes freinent l’innovation et la réactivité face à une concurrence de plus en plus agressive et à une clientèle de plus en plus exigeante.

 

Les bases de données modernes : un levier de transformation

Contrairement aux bases de données relationnelles, les bases de données modernes offrent une souplesse accrue. Elles permettent le stockage des données semi-structurées qui ont l’avantage de faciliter une intégration plus fluide des nouvelles fonctionnalités. La banque peut ainsi déployer de nouveaux services de manière rapide, sans nécessité de refonte complète des bases de données. Les bases de données modernes se caractérisent en outre par une meilleure adaptation aux besoins des clients, le modèle de données reflétant plus fidèlement les relations réelles entre les utilisateurs, leurs transactions et leurs préférences. Enfin, l’autre atout clé est la réduction considérable du cycle de développement. En effet, les développeurs étant à même de travailler avec des structures de données dynamiques, la mise en production s’en trouve accélérée.

 

L’IA et l’automatisation au service de la banque du futur

D’après IDC, les banques ont investi plus de 150 milliards d’euros dans l’intelligence artificielle en 2024* et ambitionnent une optimisation de leurs revenus de 3 % à 5 % par an dès 2025 grâce à cette technologie, selon Xerfi**. L’IA génère une automatisation des tâches répétitives ce qui réduit le temps et les coûts inhérents à la gestion et au nettoyage des données. Autre atout de l’IA, l’analyse des comportements clients qui permet de proposer des recommandations financières personnalisées. Troisième avantage et non des moindres, compte tenu des exigences réglementaires de conformité, l’utilisation d’algorithmes avancés permet d’identifier les transactions suspectes en temps réel afin de détecter les fraudes de manière proactive. Enfin, en exploitant des outils basés sur l’IA, les banques peuvent migrer des applications beaucoup plus rapidement, avec à la clé des projets livrés plus rapidement, parfois en quelques heures contre plusieurs jours auparavant.

 

L’adoption d’une plateforme de données unifiée

Pour exploiter pleinement ces innovations, les banques doivent adopter une plateforme de données unifiée, capable de centraliser et d’exploiter l’ensemble des informations clients. Parce qu’il apporte une unification des données issues des différentes interactions (agences, mobile, web, etc.), un modèle de données modernisé permet une meilleure vision à 360° du client. En fournissant une analyse en temps réel pour ajuster les offres et anticiper les besoins, ces plateformes de données unifiées génèrent une prise de décision plus rapide avec une efficacité accrue. Enfin, en mutualisant les ressources informatiques et en automatisant les traitements, elles entraînent une réduction des coûts opérationnels.

 

La transition vers le cloud et les architectures cloud-native

Selon Forrester, 45 % des banques prévoient de migrer leurs applications vers le cloud et de déployer des solutions SaaS dans un avenir proche (3). Les architectures cloud-native favorisent une meilleure scalabilité grâce à des services ajustables de manière dynamique, en fonction de la demande. Autre atout clé, une résilience accrue grâce à une réduction des risques de panne et une amélioration de la disponibilité des services. Par ailleurs, l’avantage des solutions cloud réside dans le fait qu’elles intègrent en permanence les avancées technologiques, offrant ainsi un accès facilité aux dernières innovations. Enfin, cerise sur le gâteau, adopter une approche cloud-agnostique apporte plus de flexibilité et de résilience, la banque étant en mesure d’adapter ses infrastructures sans avoir à dépendre d’un seul fournisseur.

 

En réduisant la complexité technique, en accélérant le développement de nouveaux services et en améliorant leur rentabilité, les banques sont en mesure de consolider leur position face aux nouveaux entrants du secteur financier, tout en répondant plus efficacement aux attentes des clients.

*International Data Corporation (IDC) Worldwide Artificial Intelligence Spending Guide
**Etude Xerfi «L’Intelligence artificielle dans la banque et l’assurance»

 

 

Boris Bialek, Vice President and Field CTO, MongoDB

Boris Bialek est Vice-Président et Field CTO chez MongoDB, où il dirige les équipes Industry Solutions et Market Intelligence. Fort de plus de 30 ans d’expérience dans les domaines des données et des logiciels, il est reconnu pour son expertise en transformation numérique, en intelligence artificielle générative et en modernisation des systèmes d’information. Avant de rejoindre MongoDB, Boris a occupé des postes de direction chez IBM et FIS, accompagnant de grandes institutions financières dans leurs projets de transformation digitale. Chez MongoDB, il est un conseiller de confiance pour les dirigeants d’entreprises, les aidant à structurer et planifier leurs architectures de solutions, tout en influençant les futures évolutions des produits de l’entreprise.

 

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