Manik Surtani est responsable de l’Open Source chez Block.
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En 2025, les agents IA transforment la façon dont les fintechs fonctionnent en interne, automatisant des flux de travail complexes et coordonnant entre différents outils avec un minimum d’intervention humaine. En 2026, nous verrons de plus en plus de ces fonctionnalités agentiques proposées directement aux clients. Mais l’industrie doit faire un choix. L’écosystème actuel de la technologie financière est profondément fragmenté. Chaque processeur de paiement, prêteur, banque et plateforme possède ses propres formats de données et API. Les clients peuvent soit obtenir des agents qui ne fonctionnent que dans des systèmes isolés, soit nous pouvons collectivement évoluer vers des standards ouverts permettant aux agents d’opérer dans un ensemble plus large de contextes financiers.
Plus tôt ce mois-ci, Block, Anthropic et OpenAI, en partenariat avec la Linux Foundation, ont annoncé la création de la Fondation pour l’IA Agentique (AAIF), réunissant des contributions de leurs entreprises respectives, avec le soutien d’autres leaders de l’IA, pour établir des standards ouverts pour l’IA agentique. Bien que encore à ses débuts, cela représente une étape significative vers une meilleure interopérabilité dans la technologie financière. Si l’industrie adopte cette orientation, nous pourrons construire un écosystème où les agents pourront apprendre à partir de données plus riches, accéder à des interfaces harmonisées et offrir des bénéfices qui se cumulent plutôt que de se fragmenter. Sinon, nous risquons de recréer la même architecture cloisonnée qui a freiné l’innovation pendant des décennies, mais cette fois avec une technologie plus puissante.
Les limites de l’IA agentique dans un silo
La fintech a historiquement évolué à travers des stacks propriétaires. Ce modèle a fonctionné dans le passé, mais l’IA agentique en expose les limites. Les agents ont besoin d’un accès cohérent au contexte, aux surfaces d’action et aux signaux provenant de plusieurs systèmes.
Lorsque chaque institution structure différemment transactions, identités, indicateurs de risque et profils de commerçants, l’IA agentique rencontre de sérieux obstacles. La fragmentation des données compromet la capacité des agents à raisonner ou à agir avec confiance. La friction d’intégration ralentit le déploiement et augmente les coûts d’ingénierie. La dépendance à un fournisseur force les entreprises à choisir des outils moins efficaces simplement parce qu’ils s’intègrent à l’architecture existante, ou pire, à créer leurs propres silos, ce qui aggrave le problème.
L’IA agentique réussit lorsqu’elle peut observer, décider et agir à travers des systèmes connectés. Les environnements cloisonnés affaiblissent ces trois capacités.
Pourquoi les standards ouverts changent tout
Les standards ouverts (schémas partagés, définitions et protocoles) font bien plus que simplifier l’intégration. Ils créent la base d’un comportement agentique évolutif et interopérable.
Avant que les agents puissent raisonner à travers plusieurs systèmes ou agir au nom des utilisateurs, ces systèmes doivent parler le même langage. Considérons le Model Context Protocol (MCP), un standard ouvert qui donne aux systèmes IA la capacité d’interagir avec des outils et des données du monde réel. En à peu près un an, le MCP a connu une adoption croissante dans divers secteurs, notamment la fintech et le commerce. Block a développé la première implémentation de référence pour le MCP avec goose et a été un contributeur précoce au protocole lui-même. Stripe a intégré le support du MCP pour permettre aux agents d’accéder aux données de paiement, de créer des sessions de paiement et de gérer les abonnements. Square a publié des serveurs MCP pour ses API de paiements, de catalogue et de clients. Shopify a lancé des intégrations MCP pour sa plateforme commerciale. Ces exemples illustrent un réel intérêt du marché pour l’interopérabilité.
Avec des protocoles interopérables, les agents peuvent interpréter les données avec une compréhension contextuelle accrue. La fragmentation, en revanche, limite la qualité des signaux sur lesquels les agents se basent.
Comparez cela à la banque ouverte. La banque ouverte a mis des années à progresser à l’échelle mondiale (notamment aux États-Unis) car elle nécessitait que les institutions fassent le travail lourd : construire de nouvelles API, assurer la conformité, coordonner avec les régulateurs. Les progrès dépendaient de pressions réglementaires, et même ainsi, l’adoption a été lente et inégale. Dans les deux cas, les clients bénéficient d’une meilleure interopérabilité. Avec l’IA agentique, les entreprises ont peut-être une incitation supplémentaire : les agents peuvent aider à faire le pont ou à traduire entre systèmes, réduisant ainsi la charge d’intégration et rendant les standards ouverts commercialement attractifs plutôt que simplement obligatoires pour la conformité.
La prochaine génération d’IA agentique sera composée d’agents spécialisés collaborant ensemble. Un agent pourra exceller dans la classification de documents, un autre dans la détection de fraude, un autre dans la prévision de flux de trésorerie. Des interfaces prévisibles et des protocoles partagés peuvent aider ces agents à découvrir des services, déléguer des tâches et orchestrer des flux de travail sans code personnalisé fragile.
Une fois que les agents pourront se déplacer fluidement entre plateformes financières, la véritable puissance de l’interopérabilité devient évidente. Actuellement, chaque service financier fonctionne en isolation. Votre système de paie ne communique pas avec votre application bancaire professionnelle. Votre outil de gestion des dépenses ne peut pas coordonner avec votre logiciel comptable. Votre processeur de paiement n’a aucune visibilité sur votre prévision de flux de trésorerie. Avec des standards ouverts, les agents peuvent orchestrer tout cela. Ils peuvent rapprocher automatiquement les dépenses en tirant des données de votre carte d’entreprise, en les faisant correspondre aux factures dans votre logiciel comptable, et en mettant à jour vos prévisions budgétaires en temps réel. Ils peuvent coordonner le calendrier des paiements entre plusieurs plateformes, en s’assurant que vous payez vos fournisseurs lorsque la trésorerie est abondante et en différant lorsque c’est tendu. Ils peuvent relier les données d’évaluation du risque d’une plateforme à l’analyse de risque d’une autre, évitant de remplir plusieurs fois les mêmes informations. La valeur réside dans la connexion de systèmes qui n’étaient pas initialement conçus pour interopérer.
Les fintechs plus petites en profitent aussi. Les standards ouverts égalisent les chances en permettant aux nouveaux entrants de connecter leurs agents aux banques et aux processeurs sans projets d’ingénierie coûteux. Ils peuvent rivaliser sur l’intelligence et l’expérience plutôt que sur le budget d’intégration.
Construisez les rails, pas les murs
La prochaine décennie de la fintech sera définie par des entreprises qui comprennent que l’IA agentique n’est pas un produit unique. C’est une plateforme de raisonnement, d’action et de collaboration entre systèmes. Les plateformes ne se développent que lorsque l’industrie s’accorde sur les rails qu’elles empruntent.
L’AAIF représente une étape importante, mais ce n’est que le début. Pour libérer tout le potentiel de l’IA agentique, la fintech doit s’impliquer. Nous avons besoin de schémas de données ouverts spécifiquement conçus pour les primitives financières : commerçants, transactions, identités, signaux de risque et flux de paiement. Certains protocoles de commerce et de paiement existent déjà et d’autres sont en cours de proposition, mais ils ont encore besoin d’un consensus et d’une collaboration à l’échelle de l’industrie pour devenir de véritables standards plutôt que des implémentations isolées. Nous avons besoin de cadres partagés de sécurité et de gouvernance pour que la confiance puisse évoluer avec l’innovation. Et nous avons besoin d’une participation active des leaders fintech dans les groupes industriels qui définissent et maintiennent ces standards, pas seulement d’observateurs passifs.
Cela ne signifie pas renoncer à la différenciation. Les entreprises les plus fortes se différencieront par l’expérience, la gestion des risques et l’intelligence, pas par une plomberie propriétaire. L’histoire d’Internet montre qu’une infrastructure solide peut élargir les opportunités plutôt que les réduire. L’IA agentique offre une nouvelle chance de faire cela.
À propos de l’auteur
Manik Surtani est responsable de l’Open Source chez Block, Inc. Chez Block, Manik a déjà dirigé des équipes d’ingénierie chez Square et Cash App. Avant de rejoindre Block, Manik était ingénieur principal chez Red Hat. Il a été le fondateur et ingénieur principal du projet Infinispan et architecte de plateforme sur le JBoss Data Grid. Manik possède une expertise en IA, systèmes distribués et tolérants aux fautes, ainsi qu’en optimisation des performances JVM. Il est un fervent défenseur des méthodologies de développement open source, de l’éthique et des processus collaboratifs, et s’implique dans l’open source depuis ses premiers pas en informatique.
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Les normes ouvertes débloqueront la prochaine avancée de l'IA agentique dans la fintech
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Plus tôt ce mois-ci, Block, Anthropic et OpenAI, en partenariat avec la Linux Foundation, ont annoncé la création de la Fondation pour l’IA Agentique (AAIF), réunissant des contributions de leurs entreprises respectives, avec le soutien d’autres leaders de l’IA, pour établir des standards ouverts pour l’IA agentique. Bien que encore à ses débuts, cela représente une étape significative vers une meilleure interopérabilité dans la technologie financière. Si l’industrie adopte cette orientation, nous pourrons construire un écosystème où les agents pourront apprendre à partir de données plus riches, accéder à des interfaces harmonisées et offrir des bénéfices qui se cumulent plutôt que de se fragmenter. Sinon, nous risquons de recréer la même architecture cloisonnée qui a freiné l’innovation pendant des décennies, mais cette fois avec une technologie plus puissante.
Les limites de l’IA agentique dans un silo
La fintech a historiquement évolué à travers des stacks propriétaires. Ce modèle a fonctionné dans le passé, mais l’IA agentique en expose les limites. Les agents ont besoin d’un accès cohérent au contexte, aux surfaces d’action et aux signaux provenant de plusieurs systèmes.
Lorsque chaque institution structure différemment transactions, identités, indicateurs de risque et profils de commerçants, l’IA agentique rencontre de sérieux obstacles. La fragmentation des données compromet la capacité des agents à raisonner ou à agir avec confiance. La friction d’intégration ralentit le déploiement et augmente les coûts d’ingénierie. La dépendance à un fournisseur force les entreprises à choisir des outils moins efficaces simplement parce qu’ils s’intègrent à l’architecture existante, ou pire, à créer leurs propres silos, ce qui aggrave le problème.
L’IA agentique réussit lorsqu’elle peut observer, décider et agir à travers des systèmes connectés. Les environnements cloisonnés affaiblissent ces trois capacités.
Pourquoi les standards ouverts changent tout
Les standards ouverts (schémas partagés, définitions et protocoles) font bien plus que simplifier l’intégration. Ils créent la base d’un comportement agentique évolutif et interopérable.
Avant que les agents puissent raisonner à travers plusieurs systèmes ou agir au nom des utilisateurs, ces systèmes doivent parler le même langage. Considérons le Model Context Protocol (MCP), un standard ouvert qui donne aux systèmes IA la capacité d’interagir avec des outils et des données du monde réel. En à peu près un an, le MCP a connu une adoption croissante dans divers secteurs, notamment la fintech et le commerce. Block a développé la première implémentation de référence pour le MCP avec goose et a été un contributeur précoce au protocole lui-même. Stripe a intégré le support du MCP pour permettre aux agents d’accéder aux données de paiement, de créer des sessions de paiement et de gérer les abonnements. Square a publié des serveurs MCP pour ses API de paiements, de catalogue et de clients. Shopify a lancé des intégrations MCP pour sa plateforme commerciale. Ces exemples illustrent un réel intérêt du marché pour l’interopérabilité.
Avec des protocoles interopérables, les agents peuvent interpréter les données avec une compréhension contextuelle accrue. La fragmentation, en revanche, limite la qualité des signaux sur lesquels les agents se basent.
Comparez cela à la banque ouverte. La banque ouverte a mis des années à progresser à l’échelle mondiale (notamment aux États-Unis) car elle nécessitait que les institutions fassent le travail lourd : construire de nouvelles API, assurer la conformité, coordonner avec les régulateurs. Les progrès dépendaient de pressions réglementaires, et même ainsi, l’adoption a été lente et inégale. Dans les deux cas, les clients bénéficient d’une meilleure interopérabilité. Avec l’IA agentique, les entreprises ont peut-être une incitation supplémentaire : les agents peuvent aider à faire le pont ou à traduire entre systèmes, réduisant ainsi la charge d’intégration et rendant les standards ouverts commercialement attractifs plutôt que simplement obligatoires pour la conformité.
La prochaine génération d’IA agentique sera composée d’agents spécialisés collaborant ensemble. Un agent pourra exceller dans la classification de documents, un autre dans la détection de fraude, un autre dans la prévision de flux de trésorerie. Des interfaces prévisibles et des protocoles partagés peuvent aider ces agents à découvrir des services, déléguer des tâches et orchestrer des flux de travail sans code personnalisé fragile.
Une fois que les agents pourront se déplacer fluidement entre plateformes financières, la véritable puissance de l’interopérabilité devient évidente. Actuellement, chaque service financier fonctionne en isolation. Votre système de paie ne communique pas avec votre application bancaire professionnelle. Votre outil de gestion des dépenses ne peut pas coordonner avec votre logiciel comptable. Votre processeur de paiement n’a aucune visibilité sur votre prévision de flux de trésorerie. Avec des standards ouverts, les agents peuvent orchestrer tout cela. Ils peuvent rapprocher automatiquement les dépenses en tirant des données de votre carte d’entreprise, en les faisant correspondre aux factures dans votre logiciel comptable, et en mettant à jour vos prévisions budgétaires en temps réel. Ils peuvent coordonner le calendrier des paiements entre plusieurs plateformes, en s’assurant que vous payez vos fournisseurs lorsque la trésorerie est abondante et en différant lorsque c’est tendu. Ils peuvent relier les données d’évaluation du risque d’une plateforme à l’analyse de risque d’une autre, évitant de remplir plusieurs fois les mêmes informations. La valeur réside dans la connexion de systèmes qui n’étaient pas initialement conçus pour interopérer.
Les fintechs plus petites en profitent aussi. Les standards ouverts égalisent les chances en permettant aux nouveaux entrants de connecter leurs agents aux banques et aux processeurs sans projets d’ingénierie coûteux. Ils peuvent rivaliser sur l’intelligence et l’expérience plutôt que sur le budget d’intégration.
Construisez les rails, pas les murs
La prochaine décennie de la fintech sera définie par des entreprises qui comprennent que l’IA agentique n’est pas un produit unique. C’est une plateforme de raisonnement, d’action et de collaboration entre systèmes. Les plateformes ne se développent que lorsque l’industrie s’accorde sur les rails qu’elles empruntent.
L’AAIF représente une étape importante, mais ce n’est que le début. Pour libérer tout le potentiel de l’IA agentique, la fintech doit s’impliquer. Nous avons besoin de schémas de données ouverts spécifiquement conçus pour les primitives financières : commerçants, transactions, identités, signaux de risque et flux de paiement. Certains protocoles de commerce et de paiement existent déjà et d’autres sont en cours de proposition, mais ils ont encore besoin d’un consensus et d’une collaboration à l’échelle de l’industrie pour devenir de véritables standards plutôt que des implémentations isolées. Nous avons besoin de cadres partagés de sécurité et de gouvernance pour que la confiance puisse évoluer avec l’innovation. Et nous avons besoin d’une participation active des leaders fintech dans les groupes industriels qui définissent et maintiennent ces standards, pas seulement d’observateurs passifs.
Cela ne signifie pas renoncer à la différenciation. Les entreprises les plus fortes se différencieront par l’expérience, la gestion des risques et l’intelligence, pas par une plomberie propriétaire. L’histoire d’Internet montre qu’une infrastructure solide peut élargir les opportunités plutôt que les réduire. L’IA agentique offre une nouvelle chance de faire cela.
À propos de l’auteur
Manik Surtani est responsable de l’Open Source chez Block, Inc. Chez Block, Manik a déjà dirigé des équipes d’ingénierie chez Square et Cash App. Avant de rejoindre Block, Manik était ingénieur principal chez Red Hat. Il a été le fondateur et ingénieur principal du projet Infinispan et architecte de plateforme sur le JBoss Data Grid. Manik possède une expertise en IA, systèmes distribués et tolérants aux fautes, ainsi qu’en optimisation des performances JVM. Il est un fervent défenseur des méthodologies de développement open source, de l’éthique et des processus collaboratifs, et s’implique dans l’open source depuis ses premiers pas en informatique.