À l’heure où les établissements financiers cherchent à moderniser leur pile technologique, l’IA agentique pourrait bien faciliter l’allocation de budgets. En effet, dans le cadre de notre enquête annuelle sur la conformité, 88 % des responsables Conformité interrogés observent qu’intégrer l’IA à leurs programmes de modernisation de la conformité à la réglementation sur la criminalité financière augmente le taux d’approbation des projets. Envisager l’IA comme un avantage métier, et pas uniquement opérationnel, permet de présenter des arguments forts en faveur de son adoption.
Le présent article servira de guide incontournable aux responsables de la conformité qui souhaitent expliquer comment l’IA agentique et l’IA prédictive peuvent être un catalyseur de croissance. Dans ce guide, nous allons explorer les avantages concrets de cette technologie en termes de retour sur investissement (ROI) en nous appuyant sur des informations exclusives issues de l’édition 2006 de notre rapport sur l’état de la criminalité financière à travers le monde. Les responsables peuvent s’inspirer de ces éléments afin de présenter de puissants arguments pour moderniser leur pile technologique de conformité avec cette évolution majeure de l’intelligence artificielle.
Glossaire
Le terme d’IA agentique fait référence à des modèles d’IA dotés de fonctionnalités d’agentivité, à savoir la capacité à planifier, à raisonner et à exécuter des tâches de manière autonome pour atteindre des objectifs. Contrairement aux systèmes d’« IA standard » cantonnés à une tâche unique (par exemple un modèle qui identifie une transaction comme suspecte en s’appuyant sur une règle prédéfinie), l’IA agentique est capable d’interagir avec des outils externes, d’adapter son comportement au contexte et de fonctionner de manière itérative jusqu’à obtenir le résultat souhaité. Un exemple d’IA agentique est l’auto-remédiation d’alertes de niveau 1 où l’IA identifie une alerte à faible risque, collecte de manière indépendante toutes les données nécessaires, élabore le narratif de clôture et clôture le dossier sans intervention humaine.
L’IA prédictive anticipe les résultats en analysant les caractéristiques des données. Quant à l’IA agentique, elle atteint des objectifs de manière indépendante en associant des fonctionnalités prédictives à des ressources autonomes de planification, de prise de décision et de prise de mesures dans un environnement donné, les différents agents coopérant généralement sous la conduite ou la supervision d’un humain. La différence est essentiellement que par opposition à la prévision, qui anticipe ce qui pourrait arriver, l’action autonome réalise les objectifs.
Les quatre avantages de l’IA agentique pour les équipes Conformité
Même si l’intelligence artificielle standard a déjà permis de rationaliser de nombreux flux de travail, l’IA agentique offre des atouts uniques. En effet, tandis que l’IA standard peut interpréter des données de manière intelligente pour créer des règles plus souples et plus efficaces, l’IA agentique déploie littéralement une équipe d’agents IA, chacun étant spécialisé dans une tâche spécifique. Lorsqu’ils sont bien conçus et entraînés sur des données et des processus de grande qualité, ces agents peuvent réaliser en quelques secondes seulement des tâches qu’une équipe d’humains mettrait plusieurs heures voire jours à accomplir.
Le flux de travail hautement rationalisé et bien plus efficace qui en résulte améliore le filtrage opéré par les humains qui peuvent ainsi consacrer plus de temps à des tâches de plus grande valeur. Les enquêtes et les rapports sont bouclés selon des normes plus rigoureuses, l’efficacité opérationnelle s’en trouve renforcée et moins de ressources sont utilisées. Toutes les parties prenantes y gagnent, qu’il s’agisse des établissements financiers, des autorités réglementaires ou répressives ou encore des victimes de crimes connexes à la criminalité financière. Les établissements peuvent également redimensionner leurs opérations de conformité sans augmenter leurs effectifs de manière linéaire afin que leur croissance ne soit pas accompagnée de lacunes réglementaires et de pénalités plus importantes.
Notre enquête sur l’état de la criminalité financière indique 4 avantages majeurs que les établissements financiers qui adoptent l’IA agentique ou prédictive constatent déjà ou attendent, à savoir :
1. Une efficacité accrue
54 % des établissements répondants associent l’IA agentique ou prédictive à des performances supérieures. Pour le contexte, 41 % d’entre eux ont adopté au moins l’une de ces technologies pour le filtrage et l’entrée en relation d’affaires avec les clients tandis que 41 % s’appuient sur au moins l’une de ces technologies pour rationaliser leurs enquêtes sur les dossiers. En pratique, des équipes d’agents d’IA peuvent procéder à des enquêtes rigoureuses, méthodiques et de bout en bout dans le cadre du devoir de vigilance à l’égard de la clientèle (CDD). Pour ce faire, ces agents extraient et compilent des données essentielles sur les clients avant de les soumettre à un analyste humain qui aurait mis des heures à les rassembler manuellement sans l’assistance de l’IA.
L’efficacité de ce processus dépend étroitement de la fraîcheur des données. En effet, les performances des agents d’IA sont tributaires des informations qu’ils consomment. Si un agent traite des données tierces obsolètes car datant de 24 heures, les décisions qu’il prend de manière autonome sont déjà désuètes. En connectant les flux travail agentiques directement à la source, là où les sanctions sont actualisées en moins d’une minute, vous éliminez l’« écart d’exécution et permettez aux agents d’utiliser des données en temps réel tout en atténuant le besoin d’intervention manuelle ainsi que les risques liés à des informations obsolètes.
Les alternatives à cette formule sont à la fois onéreuses et contre-productives, qu’il s’agisse d’utiliser le même nombre d’analystes humains pour effectuer chacun de ces contrôles ou confier l’ensemble de la charge de travail manuelle à une équipe réduite, ce qui engendrera néanmoins des coûts en termes de précision et de temps.
2. Des délais de résolution raccourcis
38 % des responsables interrogés déclarent que l’IA agentique ou prédictive permet de résoudre les alertes plus rapidement. Recourir à l’IA est donc tout à fait justifié puisqu’une enquête suite à une alerte exige traditionnellement une procédure manuelle réalisée par un humain et qui peut prendre plusieurs heures ou jours.
À contrario, les équipes d’agents d’IA supervisées par un humain peuvent exécuter plus vite les étapes répétitives liées à un tel flux de travail. Tout en maintenant une architecture où l’humain reste dans la boucle, les établissements financiers utilisent des collègues numériques qui opèrent à grande vitesse et qui sont capables de remonter les dossiers complexes à des experts humains. Plutôt que de s’en remettre à des processus manuels traditionnels, recourir à des agents d’IA permet de rendre le processus de résolution plus rapide et plus fiable.
3. Une précision supérieure
Pour 38 % des répondants qui utilisent ou envisagent d’utiliser l’IA agentique et prédictive, ce type d’IA garantit une plus grande précision et un moindre volume de faux positifs. Rationaliser ne signifie pas prendre des raccourcis et une solution de conformité vraiment évolutive doit permettre d’améliorer les processus.
Tandis que l’IA prédictive peut améliorer l’exactitude de l’alerte initiale, l’IA agentique renforce ce niveau de précision en bouleversant la nature de l’intervention humaine. En effet, plutôt que de laisser l’analyste humain démarrer une enquête ex nihilo, l’agent d’IA lui fournit une synthèse des risques prédigérée qui est le fruit du croisement de plus d’une centaine d’attributs via une évaluation probabilistique. Procéder ainsi élimine la fatigue cognitive liée à la collecte manuelle de données tout en permettant aux analystes de se concentrer sur des enquêtes de plus grande valeur. Lorsqu’une équipe d’analystes humains n’est pas soumise à des quotas de résolution d’alertes de faible niveau, sachant que 82 % peuvent être résolues via ces algorithmes, elle peut prendre des décisions plus pertinentes qui produiront des rapports plus clairs et une traçabilité mieux documentée.
4. Une expérience et une satisfaction supérieures pour les clients
51 % des répondants constatent déjà, ou comptent sur, une plus grande satisfaction des clients grâce à l’utilisation de l’IA agentique ou prédictive. En effet, une entrée en relation d’affaires médiocre ou lente peut entraîner des coûts importants pour un établissement financier. Des processus inadaptés peuvent conduire au rejet de clients potentiellement légitimes ou générer des délais d’attente beaucoup trop longs avant l’entrée en relation d’affaires. Ces processus peuvent également affecter la fidélisation des clients ou la réputation d’un établissement auprès de clients potentiels lorsque d’autres clients éconduits en partagent l’expérience.
Historiquement, les équipes Conformité ont toujours dû se soumettre à un processus de connaissance de la clientèle (KYC) obéissant à une procédure réglementaire stricte. Un établissement financier avait donc le choix entre embaucher plus de personnel ou accepter une entrée en relation d’affaires plus lente, avec le risque que de bons clients potentiels se détournent de lui. Cependant, grâce à l’IA agentique, un seul et même analyste dispose de ressources équivalentes à celles de dizaines de collègues humains et ne dépend pas de processus manuels laborieux. Les enquêtes dans le cadre de la CDD peuvent donc être plus précises et plus rapides, ce qui permet d’accélérer et de lisser autant que possible l’entrée en relation d’affaires.
De l’automatisation interne à l’IA agentique
Précisons que chacun des scénarios évoqués ci-dessus entraîne une amélioration sensible du retour sur investissement (ROI) et facilite donc des analyses de rentabilité solides. L’IA agentique et la modernisation des processus de conformité LCB peuvent faciliter la vie des équipes chargées de lutter contre la criminalité financière tout en diminuant les coûts et en augmentant les revenus des établissements financiers. Lorsqu’ils doivent défendre un projet de modernisation de leurs processus, les responsables Conformité peuvent avancer avec assurance l’argument selon lequel une meilleure conformité offre un avantage concurrentiel qui permet d’économiser de l’argent, d’augmenter le chiffre d’affaires, d’améliorer la réputation et de favoriser de meilleurs partenariats commerciaux.
Notre enquête a mis en lumière les conséquences fâcheuses de l’écart d’exécution actuel : plus de 5 minutes continuent d’être nécessaires à près de 8 établissements sur 10 (soit 79 %) pour résoudre une seule alerte liée aux sanctions lors de la phase critique d’entrée en relation d’affaires avec un client. Dans un monde numérique qui exige des résultats immédiats, des opérations manuelles qui durent 5 minutes peuvent entraîner des heures de retard. Délaisser l’automatisation interne au profit de l’IA agentique permet de transformer la procédure. En automatisant les étapes de remédiation routinières, les établissements peuvent faire de la fonction Conformité un moteur de croissance à grande vitesse, et non plus considérer ces opérations comme un poids financier incontournable qui permet d‘éviter des amendes réglementaires.
Vers un modèle de conformité humain + agentique
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Obtenir une démoPublié initialement 17 mars 2026, mis à jour 17 mars 2026
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