Les entreprises de services financiers ne manquent pas d'idées en matière d'IA. Dans les secteurs des services bancaires, de l'assurance, de la gestion de patrimoine et des marchés financiers, les équipes explorent l'IA générative, l'automatisation, l'analytique et l'IA agentique. Ces technologies peuvent améliorer l'efficacité, l'expérience client, la gestion des risques et la prise de décision.
Mais si beaucoup d'organisations ont lancé des projets pilotes ou des validations de concept, elles sont moins nombreuses à les avoir menés jusqu'à la production. Le problème tient rarement au fait que la technologie ne fonctionne pas. Le plus souvent, c'est que le projet pilote n'a pas été conçu pour répondre aux questions qui comptent vraiment: quelle valeur d'affaires a été démontrée? La solution peut-elle fonctionner avec nos données et nos systèmes? Comment sera-t-elle encadrée? Qui en est responsable? Et l'analyse de rentabilité est-elle assez solide pour justifier un investissement supplémentaire?
Pour les institutions financières, le passage de la phase pilote à la production doit être un choix délibéré dès le départ. Un projet pilote d'IA réussi ne devrait pas se contenter de démontrer que l'IA peut produire un résultat. Il devrait démontrer qu'elle apporte une valeur réelle à l'organisation et que cette application précise de l'IA peut être utilisée de façon responsable à l’échelle de l’entreprise.
Commencer par l’enjeu à résoudre, pas par l'idée d'IA
L'une des erreurs les plus courantes consiste à partir de l'outil plutôt que du résultat visé. « Que pouvons-nous faire avec l'IA? » peut créer une certaine effervescence, mais ne résulte pas toujours en valeur créée pour l’entreprise.
Un meilleur point de départ est le suivant : Quel enjeu mérite qu'on s'y attaque, se mesure assez bien pour qu'on en démontre les gains, et reste assez circonscrit pour tenir dans un projet pilote?
Dans le secteur des services financiers, les bons candidats à un projet pilote d'IA sont souvent liés à des points de friction visibles, notamment :
- La révision manuelle de la conformité ou des risques;
- L’intégration lente de nouveaux clients;
- Le traitement de grands volumes de documents;
- Les flux de travaux inefficaces de production de rapports;
- Le traitement manuel des transactions;
- Les goulots d'étranglement au service à la clientèle;
- Les lacunes en matière de détection ou de surveillance de la fraude;
- Les difficultés liées à la gestion des connaissances internes.
Les meilleurs cas d'usage ne sont pas toujours les plus innovants. Ce sont ceux où l'IA peut manifestement améliorer la rapidité, l'exactitude, la constance, les coûts, l'expérience client ou la productivité des employés.
Cela rejoint les thèmes du Rapport d'Alithya sur le secteur des services financiers 2026, qui met en lumière l'attention que portent les institutions financières à l'expérience client, à l'IA, à l'automatisation, à l'analytique et aux investissements technologiques stratégiques dans leur planification pour l'année à venir. La valeur ne vient pas du fait de multiplier les expériences en IA, mais de l'appliquer là où elle peut contribuer à résoudre de véritables enjeux d'affaires.
Concevoir le projet pilote comme s'il allait passer en production
Un projet pilote ne devrait pas être développé comme une démonstration ponctuelle. Il devrait plutôt être conçu comme la première étape encadrée pour créer une nouvelle capacité de production.
Cela ne veut pas dire que chaque projet pilote doit être vaste ou complexe. En fait, les meilleurs projets pilotes ont souvent une portée restreinte. Mais même un petit projet pilote devrait mettre à l'épreuve les réalités qui seront cruciales plus tard : la performance par rapport à des cibles mesurables, la qualité des données, l'adoption par les utilisateurs, la sécurité, l'intégration et la gouvernance.
Avant le lancement, les équipes devraient avoir clarifié :
- Qui est responsable du résultat d'affaires;
- Quel processus ou quelle décision l'IA viendra soutenir;
- Quelles données sont nécessaires;
- Quelle supervision humaine est requise;
- Quels risques doivent être gérés;
- Quelles preuves justifieraient d'aller de l'avant.
Ces clarifications sont particulièrement importantes dans le cas de l'IA agentique. Puisqu'elle peut prendre en charge des flux de travaux en plusieurs étapes ou fonctionner avec une plus grande autonomie, les organisations doivent définir clairement les permissions, les limites, les mécanismes d'escalade et la supervision.
L'objectif n'est pas de ralentir l'innovation, mais bien de la rendre utilisable et porteuse de valeur.
Démontrer la valeur, la faisabilité et la confiance
Pour qu'un projet pilote débouche sur une analyse de rentabilité crédible, il doit démontrer trois choses : la valeur, la faisabilité et la confiance.
La valeur signifie que le projet pilote a amélioré quelque chose qui compte pour l’entreprise. A-t-il réduit le travail manuel, amélioré les délais de traitement, augmenté le volume traité, réduit le nombre de corrections, aidé les employés à prendre de meilleures décisions ou amélioré l'expérience client?
La faisabilité signifie que la solution peut fonctionner dans l'environnement réel de l'organisation. Un modèle peut bien performer dans un test encadré, mais la production impose des contraintes variées : données inégales, systèmes patrimoniaux, contrôles d'accès, exigences de conformité, transferts opérationnels et gestion du changement.
La confiance signifie que la solution peut être comprise, surveillée, gouvernée et contrôlée. Dans le secteur des services financiers, la confiance est essentielle. L'IA doit être assez transparente pour que les parties prenantes comprennent comment elle soutient les décisions, et assez encadrée pour répondre aux attentes en matière de confidentialité, de sécurité, de risque et de réglementation.
Beaucoup de projets pilotes stagnent parce qu'ils ne testent que la performance technique. Ils démontrent que le modèle fonctionne, mais pas que l'entreprise peut s'y fier pour améliorer ses opérations.
Bâtir l'analyse de rentabilité pendant que le projet pilote se déroule
L'analyse de rentabilité ne devrait pas être produite une fois le projet pilote terminé. Elle devrait être développée tout au long du projet, à partir des données recueillies en cours de route.
Cela commence par des mesures de référence. Sans un portrait clair de la performance actuelle, il est difficile de démontrer que l'IA a produit une amélioration significative.
Parmi les indicateurs utiles :
- Le temps de traitement avant et après l'apport de l'IA;
- Le nombre de documents, de dossiers ou de demandes traités par employé;
- Les taux d'erreur ou le volume de reprises;
- Le coût par transaction;
- Les délais de réponse aux clients;
- Le temps épargné par les employés
- L'adoption par les utilisateurs et leur satisfaction.
L'analyse de rentabilité doit aussi tenir compte de ce qu'exigera la production. Déployer l'IA à grande échelle ne se résume pas au modèle : cela suppose généralement des pipelines de données, des intégrations, des révisions de sécurité, de la surveillance, du soutien, de la formation, de la gouvernance et de la gestion du changement.
Une analyse de rentabilité solide devrait répondre aux questions suivantes : quelle valeur le projet pilote a-t-il démontrée, quel investissement faut-il pour le déployer à grande échelle, quels risques subsistent, qui en sera responsable, et qu'est-ce qui pourra être réutilisé pour de futures initiatives en IA?
Les meilleurs projets pilotes ne livrent pas qu'un seul cas d'usage. Ils créent des modèles réutilisables qui rendent les initiatives d'IA à venir plus rapides, plus sûres et plus efficaces.
Comment Alithya aide les institutions financières à faire passer l'IA en production
Alithya aide les institutions financières à concevoir leurs initiatives d'IA et d'IA agentique en gardant la production à l'esprit dès le départ. Concrètement, nous aidons les équipes à identifier les bons cas d'usage, à évaluer la maturité de leurs données, à définir des indicateurs de réussite, à intégrer la gouvernance à la livraison et à bâtir l'analyse de rentabilité nécessaire pour transformer un projet pilote en retombées mesurables.
Nos équipes réunissent des expertises en science des données, en stratégie d'IA, en infonuagique, en automatisation, en intégration de données, en cybersécurité et dans le secteur des services financiers, afin d'aider les organisations à se moderniser de façon responsable.
Alithya aide les institutions financières à développer des capacités en IA auxquelles elles peuvent se fier, qu'elles peuvent déployer à grande échelle et maintenir dans le temps pour améliorer et faire croître leurs activités. Communiquez avec nos experts du secteur pour trouver la voie à suivre.