Le fossé d'exécution de l'IA agentique : pourquoi les banques et les assureurs gagneront ou perdront sur l'intégration

Par Maneeza Malik, Directeur du marketing produit

Les banques et les assureurs entrent dans une nouvelle phase d'adoption de l'IA. Après des années d'expérimentation avec les modèles prédictifs, les chatbots et l'IA générative, de nombreuses institutions financières evaluent désormais l'IA agentique. Ces systèmes sont capables de raisonner, de prendre des décisions et d'exécuter des tâches à travers les processus métier avec une intervention humaine limitée.

Le potentiel est considérable : les agents d'IA peuvent aider à automatiser des flux de travail complexes, à réduire l'effort manuel, à améliorer l'efficacité opérationnelle et à accélérer les processus en contact avec les clients. Les applications couvrent le service client, les enquêtes sur la fraude, le crédit, la souscription, la gestion des sinistres, la finance, les ressources humaines et la conformité.

La technologie elle-même progresse rapidement. Selon Gartner, d’ici 2028, 33% d’applications logicielles d’entreprise intégreront une IA agentique, contre moins de 1% en 2024 — tandis que 15% de décisions opérationnelles quotidiennes seront prises de manière autonome par des agents d’IA.

Pourtant, alors que les organisations passent de l'expérimentation à la production, nombre d'entre elles découvrent que l'intelligence seule ne suffit pas. Les agents IA ne créent de la valeur que lorsqu'ils peuvent accéder aux données, interagir avec les systèmes d'entreprise et exécuter des actions à travers des processus métiers de bout en bout.

Dans les services financiers et l'assurance, où les flux de travail s'étendent souvent sur des centaines d'applications et de contrôles réglementaires, ce “ dernier kilomètre ” d'exécution constitue fréquemment le plus grand obstacle à la mise à l'échelle.

La question n'est plus de savoir si les institutions adopteront l'IA agentique, mais quelles organisations réussiront à l'opérationnaliser à l'échelle de l'entreprise. Et de plus en plus, l'intégration apparaît comme le lien critique entre les capacités de l'IA et les résultats commerciaux.

Le fossé d'exécution de l'IA agentique dans les services financiers

La promesse de l'IA agentique n'est pas seulement de fournir de meilleures analyses. C'est la capacité d'exécuter le travail.

La plupart des institutions financières et des assureurs ont déjà démontré que l'intelligence artificielle peut analyser des documents, résumer des informations, identifier des schémas et recommander des actions. Ces capacités deviennent de plus en plus des exigences de base. Le défi commence lorsque les organisations tentent de passer de cas d'usage isolés à un déploiement à l'échelle de la production.

Contrairement aux logiciels traditionnels, les agents IA opèrent rarement au sein d'une seule application. Pour accomplir un travail significatif, ils doivent interagir avec des sources de données, des applications d'entreprise, des flux de travail et des systèmes de prise de décision à travers toute l'entreprise.

Pour ce faire, les agents d'IA ont besoin d'accéder aux données, aux systèmes, aux flux de travail, aux politiques et au contexte commercial. Sans cela, même les modèles les plus avancés fonctionnent avec une compréhension incomplète de l'environnement et une capacité limitée à générer des résultats.

C'est là que de nombreuses initiatives s'essoufflent.

Un flux de travail de prêt, par exemple, peut impliquer des systèmes d'intégration des clients, des référentiels de documents, des agences d'évaluation du crédit, des plateformes de souscription, des applications bancaires centrales, des contrôles de conformité et des processus d'approbation. Un agent d'IA peut être capable d'évaluer une demande et d'identifier les facteurs de risque, mais l'achèvement du processus nécessite un accès coordonné à chaque système impliqué.

Le même défi existe dans le traitement des sinistres, les enquêtes sur la fraude, le service client et les opérations financières. L'intelligence peut exister, mais l'exécution devient difficile lorsque les systèmes sous-jacents sont fragmentés.

Les obstacles courants comprennent :

• Données réparties entre environnements hérités et cloud
• Processus métiers s'étendant sur plusieurs applications
• Modèles de sécurité et de permissions incohérents
• Visibilité limitée sur les actions et les résultats des agents
• Transferts manuels entre les systèmes et les équipes
• Exigences réglementaires qui exigent une supervision et une traçabilité

Par conséquent, de nombreuses institutions financières se retrouvent avec des agents d'IA capables de recommander des actions mais incapables d'exécuter de manière fiable des processus métiers de bout en bout.

Cet écart entre l'intelligence et l'exécution devient l'un des défis déterminants de l'adoption de l'IA en entreprise.

Pourquoi l'IA agentique a besoin d'intégration pour apporter de la valeur dans le secteur bancaire

Pendant des décennies, l'intégration a été considérée principalement comme une fonction informatique. À l'ère de l'IA agentique, elle est devenue une capacité stratégique d'entreprise.

Considérez une enquête pour fraude. La détection d'activités suspectes n'est que la première étape. La résolution du problème peut nécessiter la récupération de l'historique des transactions, l'examen des dossiers clients, la vérification des systèmes de filtrage des sanctions, la création de dossiers d'enquête, la notification des enquêteurs et la documentation des actions en vue du reporting réglementaire.

La valeur n'est pas générée en identifiant un problème potentiel. Elle est générée en faisant avancer l'investigation. Cela nécessite une connectivité entre les systèmes.

Le même principe s'applique au service client. Un agent aidant un assuré peut avoir besoin de récupérer des informations sur sa police, d'accéder aux dossiers de sinistres, de vérifier le statut des paiements, de mettre à jour les détails du compte et de coordonner les communications de suivi. L'expérience client dépend non seulement de la qualité de cette interaction, mais aussi de la capacité à exécuter des actions en temps réel.

C'est pourquoi l'intégration est devenue le dernier kilomètre de l'IA agentique.

Les organisations ont investi massivement dans les plateformes de données, l'analytique et les modèles d'IA. Cependant, la valeur commerciale est finalement réalisée lorsque l'IA peut fonctionner au sein des processus existants et traduire les décisions en actions. L'intégration fournit le tissu conjonctif qui permet cette transition de l'intelligence à l'exécution.

Sans elle, l'intelligence artificielle reste cantonnée à des cas d'usage isolés. Avec elle, les organisations peuvent commencer à automatiser des processus métier complets plutôt que des tâches individuelles.

La gouvernance ne peut pas être une arrière-pensée

L'exécution seule ne suffit pas. Les institutions financières et les assureurs opèrent dans des environnements parmi les plus lourdement réglementés au monde. Toute technologie qui influence les résultats pour les clients, les décisions financières ou les processus opérationnels doit répondre à des exigences strictes en matière de transparence, de responsabilité et de contrôle.

Cela devient encore plus important à mesure que les systèmes d'IA gagnent en autonomie.

Les organisations ont besoin d'avoir l'assurance que les actions des agents sont conformes aux politiques internes, aux exigences réglementaires et aux cadres de gestion des risques. Elles doivent comprendre comment les décisions ont été prises, quelles informations ont été utilisées et si les contrôles appropriés ont été respectés tout au long du processus.

Des questions de ce type deviennent de plus en plus importantes

• Pourquoi une action particulière a-t-elle été entreprise ?
• Quelles données ont motivé la décision ?
• Les politiques ont-elles été appliquées de manière cohérente ?
• Quand l'examen humain a-t-il été exigé ?
• Le processus peut-il être vérifié a posteriori ?

Ces questions sont bien plus que de simples préoccupations de conformité. Ce sont des exigences de confiance.

Sans mécanismes de gouvernance clairs, les organisations peuvent hésiter à déployer des agents d'IA dans des processus à forte valeur ajoutée. Inversement, lorsque l'application des politiques, la surveillance, l'observabilité et l'auditabilité sont intégrées dans les flux de travail opérationnels, les institutions peuvent étendre l'automatisation avec une plus grande confiance.

Les organisations qui réussiront avec l'IA agentique ne seront pas celles qui avancent le plus vite. Ce seront celles qui établiront les contrôles nécessaires pour avancer de manière responsable.

L'avenir de la finance autonome

Les discussions autour de l'IA agentique se concentrent souvent sur ce que la technologie peut faire. De plus en plus, la question la plus importante est ce que les organisations peuvent opérationnaliser.

La plupart des institutions financières et des assureurs auront accès à des modèles d'IA de plus en plus performants. L'avantage concurrentiel proviendra de l'efficacité avec laquelle ces capacités seront intégrées dans les opérations commerciales.

Les organisations capables de connecter les agents d'IA aux systèmes d'entreprise, aux flux de travail et aux cadres de gouvernance seront mieux positionnées pour accélérer la prise de décision, améliorer l'expérience client, accroître l'efficacité opérationnelle et réduire les efforts manuels à l'échelle de l'organisation.

Ceux qui ne le font pas continueront de faire face à un défi familier : des initiatives d'IA prometteuses qui génèrent un impact commercial limité au-delà de la phase pilote.

L'IA agentique représente une opportunité importante pour les services financiers et l'assurance, mais la concrétisation des avantages potentiels exige plus que des modèles intelligents. Elle nécessite l'infrastructure qui permet à ces modèles de fonctionner au sein de la complexité des environnements d'entreprise.

Jitterbit Harmony : Connecter l'IA à l'exécution des processus d'entreprise

Alors que l'adoption s'accélère, l'intégration s'impose comme le pont essentiel entre le potentiel de l'IA et les résultats commerciaux. Les banques et les assureurs qui construiront ce pont avec succès seront ceux qui sauront traduire l'innovation de l'IA en résultats mesurables à grande échelle.

Cela nécessite une fondation qui permet aux systèmes, aux données, aux flux de travail et aux processus de gouvernance de fonctionner ensemble.

Jitterbit Harmony fournit cette base grâce à une plateforme low-code unifiée et enrichie par l'IA qui rassemble :

• iPaaS
• Intégrations de données et de systèmes
• Cycle de vie complet Gestion des API
• Développement d'applications
• Assistants et agents d'IA
• Et surtout, des workflows complexes et l'orchestration d'agents d'IA à grande échelle — le tout dans un seul et même environnement

Plutôt que de s'appuyer sur des connexions point à point fragmentées, les entreprises peuvent mettre en place une architecture d'intégration moderne qui prend en charge la communication en temps réel entre tous leurs systèmes. Cela inclut notamment les plateformes bancaires centrales, les systèmes d'assurance, les applications CRM, les environnements ERP, les référentiels de données, etc. En reliant ces environnements, Harmony permet aux processus pilotés par l’IA de fonctionner à l’échelle de l’entreprise plutôt que de se limiter à des applications isolées.

Pour les banques et les assureurs qui souhaitent passer de la phase d'expérimentation à la mise en production, Harmony offre un environnement complet permettant de créer, de déployer, de gérer et d'orchestrer des agents d'IA à l'échelle de l'entreprise. Ses fonctionnalités « low-code » accélèrent le développement des agents d'IA en simplifiant la conception des flux de travail, l'intégration des systèmes et la gestion du cycle de vie des agents, réduisant ainsi le recours à un codage personnalisé intensif.

Les institutions financières et les assureurs peuvent créer rapidement des agents d'intelligence artificielle qui interagissent avec les systèmes bancaires de base, les plateformes de gestion des polices, les applications de traitement des sinistres, les outils de service client et les sources de données d'entreprise. Ces agents peuvent être intégrés dans les processus métier, collaborer avec d'autres agents et des utilisateurs humains, et exécuter des actions sur des systèmes connectés en temps réel. Cela contribue à garantir que les organisations peuvent automatiser des flux de travail complexes tout en maintenant la visibilité et le contrôle opérationnels.

Tout aussi importants, des contrôles complets de gouvernance, de conformité et de sécurité de l'IA sont intégrés à l'ensemble de la plateforme. La surveillance, les pistes d'audit et l'application des politiques aident les organisations à développer leurs initiatives d'automatisation tout en maintenant la conformité réglementaire. De plus, les capacités de gestion centralisée permettent aux organisations de régir le comportement des agents, de suivre les performances et de veiller à ce que les processus pilotés par l'IA restent alignés sur les exigences opérationnelles, de risque et réglementaires.

Le modèle Jitterbit Harmony a atteint Certification ISO 42001, ainsi que plusieurs autres certifications de sécurité essentielles pour les secteurs réglementés. Notre accent de pointe sur la sécurité garantit que les agents peuvent bénéficier de l'accès dont ils ont besoin pour réussir, sans risque supplémentaire.

Le résultat est un environnement d'exploitation plus sécurisé et plus fiable pour l'IA agentique, qui prend en charge à la fois l'innovation et les exigences des entreprises.

Êtes-vous prêt à commencer votre parcours vers l'IA agentique ?

Découvrez comment Jitterbit aide les institutions financières et les assureurs à créer, connecter et faire évoluer des solutions d'IA agentique grâce à des assistants IA, des agents IA et la base d'intégration nécessaire pour rivaliser sur un marché axé sur l'IA.