Les banques traditionnelles face aux transformations

Cet article est le premier d’une série de quatre articles sur les enjeux des banques traditionnelles dans un environnement changeant, et leurs évolutions.

EN RÉSUMÉ

> Face à l’émergence de nouveaux acteurs (FinTech et néobanques), le paysage bancaire évolue vers une convergence entre innovation technologique, personnalisation des services et exigences éthiques, facteurs clé de différenciation et de compétitivité.

> Afin d’entretenir une relation de confiance avec leurs clients, l’éthique, l’innovation et l’expérience client demeurent des enjeux stratégiques centraux pour les banques traditionnelles.

> Les innovations technologiques présentent de nouveaux défis en termes de confiance : la transparence des opérations, la protection des données personnelles et le maintien d’interactions humaines sont déterminants.

Le secteur bancaire traditionnel traverse des transformations profondes, nourries par l’essor des technologies numériques, l’intelligence artificielle et l’émergence des FinTech. Ces évolutions redéfinissent l’offre de services, mais aussi la manière dont les banques interagissent avec leurs clients. Dans ce contexte, la nécessité d’entretenir une relation de confiance, renforcée par des exigences réglementaires croissantes en matière de transparence et de protection des données, sont devenus des éléments stratégiques centraux pour les banques.

Dans un environnement concurrentiel marqué par l’agilité et l’arrivée de nouveaux acteurs, les institutions bancaires sont nombreuses à s’interroger sur la manière de concilier innovation technologique, éthique et qualité de la relation client. Sur la base des recherches récentes nous identifions des leviers d’adaptation qui se situent à l’intersection de la technologie, de l’humain et de la responsabilité sociale, et qui conditionnent la capacité des banques à maintenir la confiance et la fidélité de leurs clients.

Cet article identifie les enjeux stratégiques auxquels sont confrontées les banques et propose des pistes concrètes en vue d’une proposition de valeur pour leurs clients. L’examen s’organisera en trois parties : les innovations technologiques, les défis sociétaux, et enfin le rôle de l’éthique dans les interactions et les réponses aux attentes des clients.

Les (nouveaux) enjeux stratégiques du secteur bancaire

Dans une étude bibliométrique approfondie portant sur 20 ans de recherches sur les services financiers BtoC, Molina-Collado et al. (2021) identifie les grandes thématiques structurantes de ce champ et propose une cartographie évolutive de la production scientifique de la période. Cette analyse constitue certes une base méthodologique précieuse pour les chercheurs, afin d’identifier les nouveaux terrains d’exploration et creuser certains sujets à travers des recherches qualitatives approfondies. Mais cette étude permet également de poser un cadre afin d’apporter des analyses ciblées pour les praticiens et décideurs en marketing bancaire et en innovation financière.

Ces dernières décennies, la recherche en services financiers pour les consommateurs finaux s’appuie sur les piliers que sont la satisfaction, l’innovation, la RSE, l’intelligence artificielle et l’acceptation utilisateur. Ces éléments se traduisent en 3 enjeux stratégiques majeurs que nous explorons par la suite.

L’éthique et la responsabilité sociale comme levier de différenciation

La responsabilité sociétale des entreprises (RSE) est un champ stratégique, notamment dans son lien avec la confiance des consommateurs et la réputation des acteurs. Cela inclut les pratiques éthiques dans le crédit, la transparence des produits, l’inclusion financière et la gestion responsable des données personnelles. Ces dimensions deviennent des critères de choix différenciants pour les clients, et une réponse à la méfiance croissante vis-à-vis des institutions financières, surtout après la crise de 2008. Le thème de la RSE ouvre ainsi la voie à des stratégies de marque fondées sur des valeurs durables, capables de renforcer la légitimité des acteurs bancaires face aux nouveaux entrants du numérique.

Les questions éthiques ont récemment glissé vers des enjeux non seulement en lien avec la RSE mais également sur l’utilisation des algorithmes. Si les premiers travaux autour du machine learning dans le secteur étaient portés sur la performance algorithmique, après les débuts de leur déploiement les recherches et intérêts des acteurs s’élargissent vers des considérations d’usage, de gouvernance et d’impact.

L’innovation et la technologie comme moteurs de transformation

Depuis 2010, l’émergence de FinTechs, du mobile banking, de l’IA et des blockchains redessine les priorités. Le thème de l’innovation prend de l’ampleur, associé à la notion d’acceptation technologique par les consommateurs (les modèles TAM, UTAUT dont on parle souvent dans nos articles). Ce pivot marque une transition vers un paradigme techno-centré dans les services financiers. Les travaux récents mettent l’accent sur l’expérience utilisateur, la sécurité perçue et l’intention d’usage. Les études notent aussi un intérêt croissant pour la personnalisation algorithmique des offres, qui redéfinit les stratégies marketing des établissements bancaires, et fait de l’innovation non plus un levier concurrentiel secondaire, mais une condition de survie dans un secteur en mutation.

Voici les principales transformations technologies évoquées dans les différentes études :

Intelligence artificielle et machine learning : des technologies transformationnelles

Le secteur de la finance n’échappe pas à la transformation globale de l’économie et l’intégration croissante des outils d’IA. D’autant plus que le secteur s’appuie fortement sur la donnée. Le big data et l’automatisation de processus représentent clairement une opportunité pour ces acteurs.

L’IA comprend un nombre large et croissant de technologies, domaines et applications, elle s’améliore progressivement et expand ses capacités au fil du temps. Nous basant sur les travaux d’Acemoglu et Restrepo (2020), « d’une manière générale, l’IA fait référence à l’étude et au développement d’agents (machines) intelligents, qui sont des machines, des logiciels ou des algorithmes qui agissent intelligemment en reconnaissant et en répondant à leur environnement ». Cela fait référence principalement aux techniques d’apprentissage automatique et profond, au traitement automatique du langage naturel (NLP), l’analyse prédictive et la reconnaissance d’images (computer vision).

Les recherches et applications en IA et machine learning appliquée à la finance accroissent fortement depuis les années 2017-2018, avec pour principaux moteurs du potentiel transformateur de l’IA en finance, des applications en risk management, automated trading, chatbots et service client, détection de fraude, et crédit scoring (Bahoo et al., 2024).

Ces évolutions portées par les technologies d’IA révèlent une transformation profonde des services financiers, et ce non seulement sur le plan technique (ce que la technologie rend possible) mais également en matière de pratiques (les nouveaux services proposés), de culture organisationnelle (les dynamiques internes pour s’adapter) et de stratégie client (comment adresser la nouvelle expérience client). C’est ainsi que les 3 domaines d’évolution du secteur financier, à savoir l’éthique, l’innovation et la relation client, sont fortement impactés par les technologies d’IA.

On peut identifier notamment 5 domaines centraux qui sont impactées par l’intégration de l’IA dans le secteur bancaire :

• Risk management et credit scoring : ces techniques visent à améliorer la précision et la réactivité des décisions de prêt, à travers des modèles prédictifs d’évaluation du risque crédit.
• Fraud detection : ce domaine mobilise des algorithmes de détection d’anomalies pour sécuriser les transactions en temps réel. L’IA y est utilisée pour repérer les comportements suspects dans les paiements, avec un niveau de granularité impossible à atteindre manuellement.
• Algorithmic trading et robot-advisory : concerne les outils d’IA qui automatisent les décisions d’investissement, ou personnalise les conseils aux particuliers. Les recherches dans ce domaine croisent finance quantitative, IA et optimisation des portefeuilles.
• Natural language processing (NLP) et service clients : les chatbots. Le NLP est utilisé pour améliorer l’interaction avec les clients et ce notamment via des chatbots, des assistants vocaux ou des systèmes de réponse automatisée.
• Ethique, transparence et explicabilité : ce dernier cluster, plus récent mais croissant, souligne les risques d’opacité algorithmique, de biais dans les décisions automatisées, et de régulation. Il s’ancre dans la montée des préoccupations éthiques dans les services financiers comme en témoigne ce rapport récent de l’Autorité de contrôle prudentiel et de résolution.

Les implications pour les acteurs du secteur consistent désormais à soulever les défis conséquents à l’intégration de l’IA, dont les principaux sont identifiés de la manière suivante : explication et transparence des algorithmes, gouvernance des données, hybridation humain-machine dans la relation client.

Enfin, la maturité des technologies d’apprentissage automatique et l’explosion des données disponibles ont favorisé l’émergence des FinTechs, terme qui regroupe l’ensemble des entreprises technologiques qui portent un objectif d’innovation sur le fonctionnement des activités financières et bancaires.

Open banking et open finance

L’utilisation des données en finance évolue rapidement. L’exploration de données et l’apprentissage automatique jouent un rôle crucial dans la prévision des stocks, la gestion de portefeuille, l’analyse des risques d’investissement et la détection des fraudes. En parallèle, les analystes financiers font progressivement recours à des données externes pour alimenter leurs analyses, afin d’améliorer la précision des prévisions et les réactions des marchés.

Au-delà des nombreuses opportunités pour les institutions financières, la collecte, analyse et exploitation des données représente un certain nombre de défis d’un point de vue du client, qui vont se poser aux organisations et représenter des contraintes techniques et organisationnelles. On peut citer notamment la nécessité de prendre en compte les considérations éthiques, les biais potentiels et la sécurité des données.

OPEN BANKING > L’open banking fait référence au partage des données collectées par les institutions bancaires sur leurs clients avec d’autres sociétés. Cela se fait à travers des interfaces de programmation d’application (API) qui facilitent la communication entre deux systèmes informatiques. Dans le contexte bancaire, suite à la DSP 2, l’Open Banking a rendu obligatoire pour les établissements bancaires la mise à disposition gratuite pour leurs clients d’API capables de collecter en toute sécurité et avec l’aval du client, des données bancaires et de proposer des services financiers complémentaires.

OPEN FINANCE > Alors que l’open banking a ouvert et démocratisé le partage des données bancaires, l’Open Finance, comme son nom l’indique, consiste en une ouverture de ces données au-delà des simples activités bancaires traditionnelles. L’Open Finance fait en effet référence à l’ouverture de données pour les services financiers au sens large, dont font partie l’assurance, l’épargne les crédits, les investissements, les retraites… allant de cette manière au-delà de l’Open Banking. Si le sujet ne fait pas encore l’objet de réglementation spécifique (comme l’open banking), il s’intègre d’une part dans les réglementations sur le partage de données personnelles (RGPD, Data Act, etc.), ainsi que dans le projet de règlement européen FIDA (Financial Data Access).

La satisfaction client et la confiance comme piliers historiques, revisités dans le contexte technologique

La satisfaction client, associée à la confiance, constitue un thème dominant de recherche et de préoccupation des acteurs du secteur bancaire. Ces dimensions portent notamment sur les interactions client–banque, notamment dans les services physiques, et sur la fidélisation. Cela illustre une orientation relationnelle forte du marketing bancaire, avant que les technologies disruptives ne s’imposent. Cette base relationnelle reste pertinente, mais elle évolue vers une gestion multicanal où la confiance doit aussi être conquise dans des environnements numériques.

L’IA favorise non seulement l’innovation des modèles économiques (open banking, fintech…) mais elle peut potentiellement transformer les relations clients en favorisant la finance numérique personnalisée. Les modèles d’interaction client se transforment, par exemple les chatbots deviennent un canal majeur, mais leur acceptation dépend de leur qualité relationnelle et de leur transparence. Des recherches démontrent que les chatbots IA peuvent devenir des vecteurs d’attachement à la marque, de confiance et d’engagement durable, lorsqu’ils adoptent un ton agréable, personnalisé, et qu’ils se montrent efficaces et interactifs envers les demandes des clients.

Dans ce sens, la maîtrise des risques éthiques et réglementaires autour de l’IA devient un facteur de réputation et de conformité stratégique, notamment dans le contexte de la réglementation européenne. La responsabilité algorithmique gagne du terrain, avec des interrogations sur l’explainable AI (dont on vous parle dans cet article) et les obligations de transparence. Ainsi, avec l’intégration des technologies d’IA et le niveau de complexité croisant des systèmes d’information bancaires, on observe un recentrage sur la valeur client, la confiance, la conformité réglementaire et l’acceptabilité sociale de l’IA.

Les (nouveaux) enjeux stratégiques du secteur bancaire

1/ (Re)centrer la stratégie de marque sur la satisfaction et la confiance

Les recherches confirment que, dans un contexte d’innovation technologique ou pas, la satisfaction client et la confiance demeurent les deux piliers de la performance des marques dans les services financiers. Cela implique que, malgré la montée en puissance des technologies, les banques ne doivent pas négliger les fondamentaux relationnels : clarté des offres, qualité du service client, transparence des conditions, traitement éthique des réclamations. Les institutions doivent intégrer ces valeurs dans leur communication et leurs promesses de marque. Par exemple, une promesse d’accessibilité ou d’accompagnement humain dans un univers digitalisé peut devenir un facteur de différenciation.

2/ Intégrer l’innovation dans l’identité de marque

Les études mettent en évidence le rôle croissant de l’innovation, perçue comme facteur d’attractivité. Pour rester compétitives, les marques financières peuvent faire de la technologie un levier de valeur pour leurs clients, et non seulement un outil d’efficacité. Cela peut se traduire dans des interfaces fluides, permettant une expérience client valorisante : autonomie, personnalisation, sécurité. Cela suppose de traduire l’innovation en bénéfices tangibles dans les discours marketing, par exemple, en alignant les innovations techniques avec les besoins émotionnels du client (ex : “une app bancaire qui vous connaît vraiment”). L’innovation centrée sur le client, et non pas sur le produit, permet aux marques de bâtir un capital d’innovation crédible, au même titre que la solidité ou la proximité.

3/ Adopter une approche éthique sur ses activités

Le développement du thème de la RSE comme axe stratégique appelle les marques financières à adopter une posture sur ces sujets, notamment dans un contexte de méfiance envers le secteur bancaire traditionnel. Cela ne concerne pas des sujets généraux mais les activités des banques à proprement parler ainsi que la gestion responsable et éthique des données client. Les études montrent que les marques qui intègrent de manière authentique des engagements sociaux et environnementaux dans leurs activités, comme la lutte contre le surendettement ou le soutien à des projets durables, renforcent leur légitimité et leur capital de confiance. Ces engagements mesurables permettent aux marques de répondre aux attentes croissantes des consommateurs pour plus de responsabilité dans la gestion des services financiers.

---

CONCLUSION

Ces dernières décennies, le secteur bancaire a connu une transformation profonde, sous l’effet conjugué des innovations technologiques, de l’évolution des comportements des consommateurs et des attentes croissantes en matière d’éthique et de transparence, en particulier nourries par une certaine méfiance à l’égard des institutions financières. Les analyses récentes montrent que trois axes dominent aujourd’hui la réflexion stratégique : l’innovation technologique, la relation client et la responsabilité éthique. L’innovation, portée par l’intelligence artificielle, la digitalisation des services et l’automatisation des processus, permet aux banques d’améliorer la précision des décisions et de personnaliser l’expérience client. Mais cette modernisation ne peut se faire au détriment de la dimension humaine : la satisfaction, la confiance et la proximité demeurent les fondements de la fidélité bancaire. En parallèle, les exigences éthiques se renforcent : la transparence des algorithmes, la protection des données et la responsabilité sociétale deviennent des conditions de légitimité autant que des leviers concurrentiels. Ainsi, le secteur bancaire se trouve à un carrefour où il doit concilier performance technologique, proximité relationnelle et exemplarité éthique. Pour maintenir la confiance des consommateurs, les leviers d’adaptation reposent sur une intégration de l’innovation centrée sur la création de valeur pour le client, une gouvernance éthique des données, et une revalorisation du lien humain dans un univers hybride.

---

BIBLIOGRAPHIE

Bahoo S., Cucculelli M., Goga X., Mondolo J. (2024), Artifical intelligence in Finance: a comprehensive review through bibliomtric and content analysis, SN Business & Economics, 4(2). 

Molina-Collado A., Salgado-Sequeiros J., Gomez-Rico M., Aranda Garcia E., De Maeyer P. (2021), Key themes in consumer financial services research from 2000 to 2020 : a bibliometric and science mapping analysis, International Journal of Bank Marketing, vol.39 No. 7, pp.1446-1478 

Norton, L. W. (2025). Artificial intelligence and organizational strategy: Ethical and governance implications. Consulting Psychology Journal, 77(2), 131–141. https://doi.org/10.1037/cpb0000280 

Xia, Z., & Shannon, R. (2025). Navigating the Digital Frontier: Exploring the Dynamics of Customer–Brand Relationships Through AI Chatbots. Sustainability, 17(5), 2173. https://doi.org/10.3390/su17052173