L'écart de visibilité de l'IA : pourquoi de bons prêts risquent d'être ignorés, et ce que les banques peuvent faire

Yaacov Martin est le PDG de Jifiti.

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L’IA transforme chaque aspect de la finance, et le secteur des services financiers devrait dépenser une somme impressionnante de 97 milliards de dollars en IA d’ici 2027. Alors que des technologies telles que les agents IA autonomes reshaping la banque et l’expérience client, un facteur émerge comme le nouvel avantage concurrentiel : la découvrabilité. Déjà, 44 % des consommateurs font confiance aux agents IA dans les services financiers, ce qui indique un changement dans le comportement des consommateurs.

Les agents IA dépassent désormais le conseil financier personnalisé et la détection de fraude. Non seulement ils proposent des options de prêt aux consommateurs, mais ils finiront également par remplir les demandes pour eux et automatiser la distribution des fonds. Dans un avenir très proche, les agents IA géreront probablement tout, de la saisie des formulaires à la vérification d’identité et à l’initiation de la souscription automatisée.

Pour les banques, la question n’est plus de savoir si elles doivent devenir axées sur l’IA, mais à quelle vitesse. Alors que la souscription optimisée par l’IA et les prêteurs numériques reshaping le marché, les institutions financières qui investissent dès maintenant garderont leur place au centre de l’écosystème du crédit. Celles qui retardent l’adoption de l’IA risquent de perdre toute visibilité, car les emprunteurs plus jeunes et natifs de la technologie contourneront les canaux traditionnels au profit d’alternatives plus intelligentes et automatisées.

La découvrabilité est la nouvelle porte d’entrée

Utiliser un moteur IA pour rechercher et postuler à un prêt représente la prochaine étape majeure dans l’expérience client, avec le marché mondial des agents IA dans les services financiers estimé à 4,28 milliards de dollars d’ici 2032. Et si l’opportunité est colossal pour les banques et les institutions financières, cela soulève une nouvelle problématique : l’invisibilité.

Les moteurs IA ne découvrent pas et ne classent pas les prêts par qualité ; ils sont classés par lisibilité. C’est ce qu’on appelle l’optimisation des moteurs de réponse (AEO). Si un produit de prêt n’est pas structuré pour une ingestion facile, il ne sera pas considéré.

Par exemple, si le TAEG et les critères d’éligibilité d’un prêteur sont enfouis dans un PDF, un moteur IA ne mettra pas en avant le prêt, peu importe sa compétitivité. Les banques doivent s’assurer que les métadonnées de l’offre soient exposées : les produits de prêt doivent être clairement décrits dans des formats structurés — type de produit, TAEG, conditions et critères d’éligibilité. Des métadonnées structurées garantissent que les agents IA peuvent indexer, comparer et agir sur les produits de prêt avec précision. Sans cela, même d’excellentes offres de prêt peuvent rester invisibles.

Mais le problème de la découvrabilité va encore plus loin. L’AEO aide les agents IA à faire apparaître les prêts, mais en plus de mettre les données au bon format, les banques ont également besoin de la bonne infrastructure pour permettre aux agents IA de fournir au client une offre de prêt issue de l’IA.

Par exemple, un client pourrait saisir ses critères de prêt dans un moteur de recherche IA, qui affiche instantanément toutes les offres pertinentes et la possibilité de postuler automatiquement. En un clic, le client reçoit une approbation conditionnelle de prêt, entièrement alimentée par des données lisibles par machine et des workflows pilotés par API.

Les banques sans technologie de prêt pilotée par API, parcours utilisateur digitalisés, données non siloées et onboarding et décision automatisés ne seront même pas en lice. Dans cet environnement, être le meilleur prêteur n’a pas d’importance si vous n’êtes pas découvrable.

Mais cela est plus facile à dire qu’à faire. Un rapport de PYMNTS a révélé que 75 % des banques ont du mal à mettre en œuvre de nouvelles solutions numériques en raison de leur infrastructure legacy. Et « 59 % des banquiers considèrent leurs systèmes hérités comme un défi majeur pour leur activité, les décrivant comme un « spaghetti » de technologies interconnectées mais obsolètes. »

Équité, et la nouvelle frontière de conformité

Si la découvrabilité est la porte d’entrée du prêt agentique, l’équité est la nouvelle frontière de conformité. Les moteurs IA ne risquent pas seulement d’exclure des produits non optimisés pour la découvrabilité IA ; ils risquent d’exclure des catégories entières de prêteurs qui ne répondent pas à leurs normes techniques. Mais ici, le problème n’est pas la visibilité ; c’est l’équité.

Le prêt agentique moderne introduit une variation contemporaine du prêt biaisé : les consommateurs peuvent être orientés vers des prêteurs disposant de la bonne infrastructure — API, données propres, workflows automatisés — plutôt que vers le meilleur produit financier.

Sans transparence sur la façon dont les plateformes alimentées par l’IA classent ou mettent en avant les offres de prêt, les consommateurs risquent d’être dirigés vers des prêts plus coûteux ou moins adaptés simplement parce que ces prêteurs disposent de la bonne infrastructure, et non du meilleur produit. Cela crée un nouveau point aveugle en matière de conformité pour les régulateurs. Ces derniers pourraient bientôt demander : « L’infrastructure obsolète de votre banque bloque-t-elle efficacement l’accès à vos meilleurs produits ? »

Depuis des décennies, la surveillance réglementaire se concentre sur les pratiques discriminatoires dans les décisions de prêt. Mais à mesure que le prêt agentique s’impose, le regard réglementaire s’élargira. Les banques qui ne se modernisent pas risquent non seulement de perdre des parts de marché ; elles pourraient aussi être perçues comme contribuant à un biais systémique.

Les banques peuvent encore rivaliser — si elles se modernisent

En surface, le prêt agentique semble taillé pour les fintechs, dont les stacks technologiques sont conçus pour la rapidité et la flexibilité. Mais l’avantage n’est pas exclusif. Les banques doivent simplement mettre à jour leurs modèles opérationnels.

Les agents IA émergents sont conçus pour localiser des produits adaptés, compléter des demandes, soumettre des documents KYC et déclencher la souscription automatisée. Les banques qui n’ont pas digitalisé leurs workflows de bout en bout risquent d’être contournées, même si elles proposent des taux compétitifs. Elles ont besoin d’un système coordonné, ou plateforme d’orchestration, qui relie toutes les pièces essentielles du processus de prêt, automatise les workflows et garantit que chaque étape est lisible par machine et accessible via API.

Une couche d’orchestration offrant cette infrastructure intègre généralement toutes les fonctionnalités essentielles ainsi que celles de tiers, notamment la vérification d’identité, KYC/KYB, anti-fraude, open banking, vérifications de risque de crédit et décision automatisée.

Les fintechs sont déjà natives en API, mais de nombreuses banques doivent rattraper leur retard avec leurs stacks technologiques fragmentés. Sans orchestration, toutes ces intégrations essentielles restent cloisonnées, et les agents IA auront besoin d’une continuité de bout en bout pour offrir une expérience complète de demande de prêt. La couche d’orchestration n’est pas seulement utile — c’est le pont qui permet aux banques legacy de rivaliser dans l’écosystème du prêt agentique sans démolir toute leur infrastructure.

Les banques qui modernisent leur infrastructure et automatisent leurs workflows peuvent reprendre le contrôle du processus de prêt, en veillant à ce que les plateformes IA mettent en avant leurs produits et que les clients aient un accès piloté par IA aux meilleures options disponibles, et pas seulement à celles qui sont les plus faciles à faire apparaître.