Guide du rôle transformatif de l'IA agentique pour la LCB-FT

La réglementation sur la lutte contre le blanchiment d’argent et le financement du terrorisme (LCB-FT) devenant de plus en plus complexe et contraignante pour les établissements financiers, les technologies de pointe jouent désormais un rôle central dans leurs activités.

L’IA agentique est la toute dernière frontière en matière de conformité LCB-FT. Cet article explore le fonctionnement de l’IA agentique, ses principaux cas d’utilisation pour garantir la conformité des établissements financiers et la manière dont ce type d’IA aide l’équipe Conformité à se conformer à la réglementation tout en facilitant la croissance de l’établissement qui a recours à cette technologie.

Qu’est-ce que l’IA agentique ?

L’IA agentique désigne des systèmes d’IA (également appelés agents d’IA ou agents intelligents) capables d’agir de manière autonome avec peu ou pas d’intervention humaine, de poursuivre des objectifs spécifiques de manière indépendante et de prendre des décisions en fonction du contexte. Les principales caractéristiques de l’IA agentique sont : 

• L’autonomie : Les agents d’IA prennent des décisions liées à leur programmation, aux connaissances qu’ils ont acquises et à des données environnementales. 
• Un comportement orienté vers un objectif : Poursuivant des résultats définis, ces agents peuvent adapter leur comportement pour atteindre leurs objectifs plus efficacement. 
• Une capacité d’apprentissage : Les agents utilisent l’apprentissage automatique (Machine Learning) pour améliorer leurs performances au fur et à mesure. 
• L’Interaction entre plusieurs agents : Dans le but d’exécuter des processus complexes, il est possible de configurer des systèmes agentiques qui faciliteront la communication entre différents agents et outils qui ne s’appuient pas sur l’IA. 

En quoi l’IA agentique diffère-t-elle de l’IA générative ?

L’IA générative (GenIA) concerne les systèmes d’IA qui créent du contenu (texte, images, code, …) en s’appuyant sur des modèles appris à partir de grands ensembles de données. Quant à l’IA agentique, elle prend des décisions seule et exécute des tâches. Contrairement à la GenAI, elle peut donc prendre des décisions et avoir un raisonnement indépendant sans instructions préalables. 

Principales applications de l’IA agentique pour la conformité LCB-FT : 4 exemples

Ces fonctionnalités sont une véritable source de valeur pour l’équipe Conformité car elles lui permettent d’automatiser certaines tâches, dont des flux de travail de bout en bout afin d’améliorer sensiblement les performances opérationnelles. l’IA agentique peut être notamment utilisée pour les processus LCB-FT suivants : 

1. Surveillance des transactions et reconnaissance de caractéristiques autonomes

Élément crucial de la conformité LCB-FT, la surveillance des transactions assure la détection et l’investigation de caractéristiques transactionnelles ayant un lien potentiel avec des activités criminelles En effet, les agents d’IA peuvent analyser en temps réel les transactions par rapport à des seuils de risque et au comportement financier attendu de la part des clients et déclencher immédiatement des alertes en cas de transactions suspectes. 

Tandis que les systèmes plus anciens peuvent générer un gros volume de faux positifs, les agents qui surveillent les transactions sont capables d’exploiter les renseignements qui leur sont communiqués pour adapter des règles trop sensibles ou en développer de nouvelles qui permettront d’identifier de nouvelles méthodes de criminalité. 

Cependant, les systèmes de surveillance qui sont traditionnellement utilisés, notamment ceux s’appuyant sur des processus manuels, mobilisent beaucoup trop de ressources de conformité et augmentent l’exposition d’un établissement aux risques en générant un grand nombre de résultats incomplets et/ou inexacts. En automatisant le processus, l’IA agentique améliore à la fois la précision et l’efficacité de la surveillance des transactions. 

2. Amélioration de la KYC et de l’obligation de vigilance

L’efficacité des procédures liées à la connaissance de la clientèle (KYC) et à l’obligation de vigilance à l’égard de la clientèle (CDD) est critique. En effet, vous devez veiller à ce que chaque futur client avec lequel vous souhaitez travailler présente un niveau de risque acceptable pour votre activité, sans pour autant augmenter le taux d’abandon de la part des clients potentiels en raison d’une phase d’entrée en relation d’affaires pénible.

Les agents d’IA peuvent rationaliser les opérations de KYC et de CDD en collectant les informations d’identification communiquées par les clients et en les vérifiant par rapport à la documentation appropriée. Ils peuvent ensuite filtrer les informations des clients par rapport à des bases de données telles que des listes de sanctions, de médias défavorables ou de personnes politiquement exposées (PPE) en exploitant tout rapprochement pertinent permettant d’identifier les risques posés par un client.

Si, lors du processus d’évaluation des risques défini par votre établissement, un client correspond à un seuil de risque spécifique, les agents d’IA peuvent alors lancer une opération de vigilance accrue (EDD) de leur propre initiative. Procéder de la sorte permet d’intégrer facilement les clients qui présentent des risques moindres, le tout sans gaspiller de précieuses ressources de conformité. Pour les cas à plus haut risque, les agents peuvent déclencher des alertes qui seront soumises à l’examen d’analystes humains chargés de la Conformité, ces derniers consacrant ainsi leur temps à la prise de décisions pour des dossiers sensibles.

Après la phase d’entrée en relation d’affaires, les agents d’IA peuvent surveiller en continu les données de risque d’un nouveau client, ce qui permet de prendre des décisions fondées sur les données pour chaque client.

3. Évaluation des niveaux de risques et définition de seuils pilotées sur l’IA

Une évaluation des risques statique et fondée sur des règles strictes peut réduire sensiblement les performances opérationnelles en contraignant les analystes à passer beaucoup de temps à surveiller des clients ou des transactions légitimes en raison d’alertes déclenchées par des règles rigides. 

En revanche, les systèmes agentiques peuvent tenir compte de différents facteurs contextuels afin de créer des seuils dynamiques pour évaluer les risques lors du filtrage des clients ou des paiements et de la surveillance des transactions. Pour ce faire, ils peuvent s’appuyer sur des critères tels que la localisation du client, sa profession, l’historique de ses transactions ou encore les alertes déjà émises à son sujet. L’IA agentique est capable d’identifier les faux positifs avant de transmettre les dossiers aux analystes, ce qui permettra à ces derniers de se concentrer sur les véritables menaces. 

4. Automatisation de la détection des activités suspectes et de la génération de SAR

Lorsqu’une activité suspecte a été détectée à partir de ces seuils de risque dynamiques, l’IA agentique peut pré-renseigner des déclarations d’activités suspectes (SAR) avec toutes les informations nécessaires.

Dans la mesure où les autorités réglementaires exigent généralement que ces déclarations soient remplies selon un format codifié, les agents d’IA peuvent garantir la cohérence de ces déclarations et éviter aux analystes de synthétiser manuellement de nombreuses alertes et de recopier des données d’un système vers un autre. 

L'IA agentique dans le cadre de la conformité LCB-FT

Découvrez comment tester et mettre en œuvre l'IA agentique dans votre organisation pour développer votre activité tout en simplifiant la conformité.

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Principaux avantages de l’IA agentique pour la conformité LCB-FT

Dans notre rapport sur l’état de la criminalité financière en 2025, des responsables de la conformité du monde entier ont déclaré être notamment pénalisés par un manque de visibilité en temps réel concernant les risques qu’ils encourent (selon 45 % des personnes interrogées), par des règles de surveillance des transactions trop rigides (41 %) et par une gestion défaillante des dossiers (35 %).

Quels sont les principaux freins à votre stratégie actuelle de détection d’opérations financières illicites ?

L’IA agentique permet de relever un grand nombre de défis de conformité auxquels vous êtes confrontés et vous offre de nombreux avantages parmi lesquels : 

• Une réduction des faux positifs : L’IA agentique peut réduire le taux de faux positifs en améliorant la précision des recherches et en définissant des seuils de risque dynamiques. 
• Des performances opérationnelles accrues : En automatisant les tâches simples et les flux de travail complexes, les agents d’IA réduisent sensiblement la charge de travail manuelle, ce qui permet à vos analystes Conformité de se consacrer à des activités à valeur ajoutée. Grâce à leurs capacités d’analyse des données et de traitement des alertes, les agents d’IA peuvent mener à bien des enquêtes de manière beaucoup plus rapide. 
• Des déclarations rationalisées : Grâce à l’accélération des contrôles de conformité et aux déclarations SAR pré-remplies, vous pouvez vous acquitter de vos obligations de signalement et démontrer votre conformité aux régulateurs, le tout de manière proactive. 
• De l’évolutivité : En automatisant les principaux processus LCB-FT, les agents d’IA vous permettent de gérer des volumes de clients et de transactions toujours plus importants sans qu’il soit nécessaire d’augmenter vos dépenses de conformité en conséquence. Même s’ils ne pourront jamais remplacer les analystes humains, les agents d’IA contribueront néanmoins à augmenter votre taux d’acquisition de clients sans devoir embaucher toujours plus d’analystes afin d’examiner ces derniers.
• Une optimisation continue : Les agents d’IA apprennent de leurs expériences passées, s’adaptent aux nouvelles circonstances et agissent selon vos objectifs et indicateurs de performance (KPI), ce qui permet à votre équipe Conformité d’améliorer sans cesse ses performances.

Relever les défis de l’adoption de l’IA agentique

Comme toute technologie émergente, l’IA agentique exige un certain niveau de préparation pour être déployée efficacement. Voici notamment les facteurs à prendre en compte pour adopter un système d’IA agentique. 

1. La conformité réglementaire et l’explicabilité pour la LCB-FT pilotée par l’IA

Toujours au stade des balbutiements au niveau mondial, la réglementation sur l’IA n’est pas encore régie pas une approche à la fois internationale et concertée. Toutefois, l’explicabilité s’est imposée comme une contrainte réglementaire majeure pour utiliser l’IA, les autorités financières reconnaissant le potentiel transformatif de l’IA pour garantir la conformité tout en rappelant clairement la nécessaire transparence des systèmes utilisés.

Malgré cela, notre enquête annuelle auprès de décideurs dans le domaine de la conformité rapporte que 91 % d’entre eux ont déclaré ne pas avoir de réticence à sacrifier l’explicabilité sur l’autel d’une automatisation accrue. Cette approche est non seulement risquée mais également inutile. Les autorités de régulation comptent aussi sur les établissements financiers pour leur expliquer le raisonnement qui régit les opérations de conformité automatisées, ce qui fait de l’utilisation de l’IA explicable (XAI) une priorité. Pour y parvenir, il convient d’utiliser des agents d’IA qui génèrent automatiquement des journaux d’audit à la fois détaillés et accessibles dans le cadre des enquêtes menées.

Lors du déploiement de solutions de conformité fondées sur l’IA, dans quelle mesure accepteriez-vous de sacrifier l’explicabilité au profit d’une automatisation et d’une efficacité accrues ?

2. La résolution des problèmes liés aux biais, à la confidentialité des données et à la transparence du modèle

Plutôt que d’envisager l’IA agentique comme une solution miracle capable de résoudre immédiatement tous les problèmes de conformité, vous devez vous assurer de la bonne qualité des données sous-jacentes. Si les informations utilisées par les modèles d’IA sont biaisées ou non représentatives, les résultats peuvent en pâtir, ce qui engendre des problèmes d’exactitude et d’impartialité. C’est ainsi qu’en janvier 2024, le Département des services financiers de l’État de New York (NYDFS) s’est inquiété des biais algorithmiques au sein des technologies financières, soulignant la nécessité de s’appuyer sur des processus de prise de décision automatisés à la fois équitables et précis.

En plus de respecter les exigences de la réglementation LCB-FT , vous devez vous conformer aux réglementations en matière de confidentialité des données. C’est ainsi que le RGPD en Europe impose des obligations strictes en termes de protection des données. Toutefois, garantir l’explicabilité et la transparence des modèles sans compromettre les données des clients peut constituer un vrai défi.

C’est pourquoi vous devriez vous mettre en quête de fournisseurs capables de démontrer la conformité de leurs solutions à des réglementations telles que le RGPD et des normes internationales reconnues comme ISO 27001. Il est également recommandé d’établir une liste de fonctionnalités à prendre en compte lorsque vous évaluez la capacité d’un fournisseur à protéger des données et notamment : 

• Les logiciels natifs pour le cloud
• Des fonctionnalités de chiffrement
• Une formation et un support dédiés à la sécurité de l’information
• L’authentification de l’identité
• Des mots de passe configurables et des permissions d’après le profil

3.  L’intégration aux systèmes LCB-FT internes et aux flux de travail opérationnels

La capacité de l’IA agentique à transformer la LCB-FT repose sur sa capacité à aider les établissements financiers à atteindre leurs objectifs métier et de conformité en même temps. Par conséquent, les outils de conformité agentiques les plus efficaces sont ceux qui offrent des fonctionnalités d’intégration qui minimisent les temps d’arrêt et qui n’imposent pas de revoir votre pile technologique en profondeur.

Les solutions fondées sur une architecture modulaire et qui autorisent une intervention humaine permettent de rationaliser leur déploiement et d’améliorer les flux de travail existants. La qualité des données sous-jacentes reste également cruciale pour intégrer des agents d’IA. En effet, des données de mauvaise qualité (inexactes, obsolètes, incomplètes ou dupliquées) peuvent générer des faux positifs ainsi que des explications trompeuses concernant les décisions prises, ce qui réduit à néant l’intérêt de l’IA agentique.

Pour remédier à cette situation, vous pouvez par exemple vous mettre en quête d’un fournisseur RegTech qui associe des fonctionnalités d’IA agentique avec les meilleures données disponibles et investir également dans la gouvernance des données pour garantir le bon fonctionnement de votre système.

L’avenir de l’IA agentique en matière de prévention de la criminalité financière

L’IA est déjà utilisée dans de nombreuses situations afin de prévenir la criminalité financière, que ce soit pour analyser les données des clients lors du processus de filtrage ou pour détecter des transactions suspectes. Grâce à une IA agentique qui effectuera ce travail de manière plus rapide et plus efficace, les établissements pourront redimensionner leurs opérations tout en améliorant leur conformité à la réglementation.

« Les systèmes agentiques sont à la pointe de la technologie. Ils sont capables de prendre des décisions et de gérer les résultats de manière autonome, une caractéristique qui semblait encore inenvisageable il y a encore un ou deux ans. Mais tout cela est désormais possible grâce à l’IA agentique, une technologie qui commence à être déployée par les établissements qui sont bien décidés à repousser les limites de l’innovation. »

Guy Huber, Responsable de la société de conseils en services financiers FS Vector à l’occasion de notre webinaire sur la réglementation de l’IA et de l’avenir de la LCB-FT

Tandis que la criminalité financière prolifère et se complexifie et qu’il est de plus en plus difficile de la détecter, la réglementation LCB-FT à l’échelle mondiale durcira probablement les exigences opérationnelles auxquels les établissements devront se soumettre pour garder la main. Votre capacité à introduire de manière stratégique des agents d’IA à vos opérations de conformité vous permettra de satisfaire à ces exigences et de développer votre activité, sans devoir pour autant augmenter vos ressources de conformité. Plus largement, les améliorations que les agents d’IA apportent au niveau des informations tirées des données et des performances opérationnelles renforceront la capacité à détecter les opérations financières illicites, plus particulièrement au niveau transfrontalier, là où des données incohérentes et des ressources contraintes ne permettent pas de mener des enquêtes dignes de ce nom.

Cependant, même si l’IA agentique est un puissant outil qui permet de renforcer la conformité LCB-FT, elle doit accompagner les équipes humaines chargées de la conformité plutôt que les remplacer. Cela vaut aussi bien pour des raisons réglementaires que commerciales. En effet, la réglementation LCB-FT permet aux régulateurs de tenir les directeurs de la conformité pour responsables des failles de conformité, ce qui rend indispensables les systèmes autorisant une intervention humaine afin que les établissements restent auditables. En parallèle, l’IA agentique est surtout efficace lorsqu’elle sert à exécuter des tâches à faible risque tout en confiant à des experts humains les enquêtes pointues et la prise de décisions concernant les politiques. L’avenir de la prévention de la criminalité financière passe par un modèle hybride où humains et agents d’IA travaillent de concert.

Évoluer vers une infrastructure LCB-FT propulsée par l’IA

Alors que la technologie continue de transformer les services financiers, adopter l’automatisation et l’IA agentique pour vos opérations de conformité peut vous conférer un avantage concurrentiel non négligeable. ComplyAdvantage propose des solutions LCB-FT propulsées par l’IA à des milliers d’établissements financiers avant-gardistes afin que ces derniers puissent détecter les risques de criminalité financière, remplir leurs obligations réglementaires et transformer la conformité en moteur de croissance. 

Voici quelques fonctionnalités d’IA novatrices fournies par ComplyAdvantage : 

• Des mises à jour en temps réel des données sur les risques : Nos renseignements propriétaires sur les risques fournissent des données qui proviennent directement des autorités réglementaires et qui sont actualisées par des systèmes automatisés. L’équipe Conformité utilise ces informations pour filtrer efficacement les listes de sanctions, de médias défavorables et de personnes politiquement exposées (PPE).
• La résolution des entités : Nos systèmes d’IA analysent les données pour évaluer la manière dont les entités sont identifiées et reliées à des points de données essentiels. Nous utilisons cette fonctionnalité pour créer des vues consolidées des risques clients au sein d’un seul et même profil.
• Une meilleure détection des risques dans le cadre de la surveillance des transactions : Notre solution de surveillance des transactions détecte les caractéristiques cachées au sein d’un comportement client suspect pour vous permettre d’obtenir des renseignements sur les nouvelles typologies criminelles et d’examiner les alertes sans délai. Lorsque les ensembles de règles existants ne sont pas capables de détecter des comportements spécifiques, nos ressources d’IA prennent le relais et avec une grande précision.
• Une optimisation continue des performances : Grâce à des tableaux de bord analytiques exhaustifs et à des renseignements sur les performances qui sont disponibles en temps réel, vous êtes en mesure d’apprécier les performances de votre équipe Conformité et d’apporter les changements nécessaires à ses flux de travail.