Dans les services financiers, la conversation autour de l’IA a évolué.
La question n’est plus de savoir s’il faut adopter l’IA. Elle est désormais de comprendre comment transformer l’ambition en exécution reproductible.
C’est le principal enseignement de l’enquête AI Readiness d’openthebox sur la maturité de l’IA dans les services financiers, fondée sur les retours de 80 décideurs seniors en Belgique et dans le Benelux. Les perspectives recueillies proviennent de dirigeants directement responsables de la stratégie, des investissements et des programmes de transformation, reflétant la manière dont l’IA est abordée là où les décisions sont réellement prises.
Il en ressort une lecture factuelle d’un secteur qui comprend l’importance de l’IA, subit une pression concurrentielle croissante et investit activement. Pourtant, malgré cette dynamique, la majorité des organisations restent coincées entre expérimentation et intégration, l’exécution continuant de progresser plus lentement que l’ambition.
L’IA est déjà utilisée. L’IA intégrée reste l’exception.
L’adoption de l’IA n’est plus théorique. La plupart des organisations déploient déjà l’IA sous une forme ou une autre, le plus souvent via des pilotes, des initiatives ciblées ou des cas d’usage orientés productivité. Mais le passage à l’échelle reste difficile.
Plus de 70 % des organisations explorent ou testent encore l’IA, plutôt que de l’opérer comme une capacité intégrée à l’échelle de l’organisation. Il en résulte un schéma bien connu : une activité croissante, sans exécution durable.
L’IA fonctionne encore trop souvent à côté de l’organisation, plutôt qu’au cœur de ses processus. Les modes de décision, les processus et les structures de responsabilité restent largement inchangés, limitant la capacité de l’IA à générer de la valeur dans le temps.
La pression concurrentielle accélère l’adoption
Ce qui fait avancer l’IA n’est pas l’expérimentation pour elle-même, mais la pression.
Près de deux tiers des dirigeants seniors déclarent subir une pression concurrentielle ou de marché directe pour adopter l’IA. En conséquence, l’investissement devient incontournable. Près de trois quarts des organisations ont déjà alloué un budget à des initiatives IA, montrant que l’ambition se traduit par des investissements concrets.
L’orientation de ces investissements est pragmatique. Les organisations privilégient d’abord la productivité interne, l’efficacité analytique et le soutien à la décision, avant d’envisager des transformations plus larges. L’objectif est clair : démontrer la valeur, puis passer à l’échelle.
La maturité des données est la contrainte dominante
Malgré l’augmentation des investissements, les progrès butent systématiquement sur le même point : les données.
Près de trois quarts des organisations reconnaissent ne pas être pleinement prêtes sur le plan des données pour l’IA. Les données existent, mais elles sont fragmentées entre les systèmes, inégales en qualité ou difficiles à exploiter à grande échelle. Cette fragmentation limite la réutilisation, fragilise la confiance dans les résultats et confine les initiatives IA à des succès isolés.
D’après notre expérience auprès des acteurs des services financiers, le problème est rarement l’absence de données. Il s’agit bien plus souvent de la difficulté à construire une vision cohérente et fiable à partir de sources fragmentées. Lorsque le contexte est incomplet ou incohérent, les résultats produits par l’IA peinent à se traduire en décisions réellement assumées.
L’enjeu est structurel. Sans progrès coordonné sur les fondations data, l’IA reste dépendante de solutions locales plutôt que de devenir une capacité organisationnelle reproductible.
Comme le souligne Dr. Eva Blondeel, chercheuse postdoctorale à l’Université de Gand et spécialiste de l’adoption de l’IA dans les services financiers :
« L’enquête met en évidence un constat bien connu : beaucoup d’ambition et de projets pilotes autour de l’IA, mais une maturité encore limitée. La prochaine étape ne viendra pas de nouveaux outils, mais des fondamentaux : la maturité data, la gouvernance et le développement des compétences, afin que les équipes puissent utiliser l’IA de manière critique et maîtrisée, et que les organisations puissent en tirer une valeur réellement transformationnelle. »
Les compétences et la gouvernance peinent à suivre
L’accès à la technologie est rarement le problème. C’est la maturité organisationnelle qui fait défaut.
Lorsqu’on interroge les dirigeants sur les freins à l’adoption de l’IA, le manque de compétences qualifiées arrive en tête. Viennent ensuite l’absence de stratégies claires de mise à l’échelle et les difficultés persistantes liées à la qualité des données. Des environnements IT rigides, une gouvernance complexe et des résistances internes continuent également de ralentir les progrès.
Dans le même temps, la prise de conscience autour de la gouvernance progresse. Les dirigeants mesurent l’importance de la gestion des risques, de la responsabilité et de la conformité dans le déploiement de l’IA. Pourtant, les cadres opérationnels restent souvent en retrait par rapport à ces intentions, laissant les organisations plus réactives que réellement structurées dans leur approche de l’IA.
Ce qui distingue les organisations les plus avancées
L’enquête met en évidence un écart d’exécution clair.
Les organisations qui progressent le plus rapidement se concentrent sur des cas d’usage concrets, avec un impact business clairement identifié. Elles intègrent l’IA dans les processus de décision plutôt que de la traiter comme une expérimentation périphérique, et acceptent des conditions imparfaites en échange de rapidité et d’apprentissage.
À l’inverse, les organisations moins matures restent enfermées dans une logique de pilotes. Elles surestiment leur niveau de préparation, attendent une certitude structurelle ou repoussent l’exécution jusqu’à ce que les conditions paraissent idéales, laissant la complexité s’accumuler au lieu de se résoudre.
La différence ne tient pas à la conviction. Elle tient à la capacité d’intégration.
De l’expérimentation à l’avantage durable
La prochaine phase d’adoption de l’IA dans les services financiers ne sera pas portée par davantage d’outils ou par des modèles toujours plus puissants.
Elle sera définie par l’exécution.
Les organisations qui prendront de l’avance se concentreront sur :
- Le renforcement des fondations data avant l’élargissement des cas d’usage IA
- Le développement de compétences reliant les capacités IA aux décisions métier
- La traduction des principes de gouvernance en responsabilités opérationnelles claires
- Le passage d’initiatives isolées à une exécution reproductible à l’échelle des équipes
- Des choix clairs entre acheter ou développer, avec une justification explicite
L’IA transforme déjà les services financiers. La question n’est plus de savoir qui expérimente, mais qui construit les fondations nécessaires pour créer un avantage durable.
À propos de l’enquête AI Readiness
L’enquête AI Readiness d’openthebox évalue la maturité de l’IA dans les services financiers à travers les dimensions data, compétences, gouvernance et exécution. Elle s’appuie sur les retours de dirigeants responsables des décisions stratégiques et des initiatives de transformation, et offre une vision concrète de la position du secteur à l’approche de 2026.
L’enquête a été menée à l’aide de Pointerpro, une plateforme d’évaluation et d’enquête permettant une notation structurée, du benchmarking et une mesure cohérente de dimensions telles que la maturité data, la gouvernance, les compétences et l’exécution.
.png){kind=avatar}
