À la suite du lancement des plus récentes recherches de HCLTech, L’avenir des paiements : L’IA partout. La confiance nulle part ?, Baskaran Subramaniam, vice-président exécutif – Services financiers (Amériques) chez HCLTech, a discuté du passage rapide de l’industrie des projets pilotes d’IA à leur déploiement à grande échelle avec une valeur concrète. Pratiquement tous les dirigeants des paiements utilisent déjà l’IA d’une manière ou d’une autre dans leurs opérations, et le moment est clairement passé de la question « si » à « comment ».

Pourquoi l’IA, et où d’abord ?

L’IA domine l’ordre du jour des organisations de paiement grâce à la « rapidité, l’efficacité et l’expérience qu’elle crée pour les clients » et sa « capacité à identifier la fraude et à détecter les paiements anormaux » en temps réel. Aujourd’hui, cela englobe les vérifications de cartes basées sur la géolocalisation jusqu’à la prise de décision instantanée au point de paiement.

Cette urgence se reflète dans les données : 99 % des dirigeants du secteur des paiements appliquent déjà l’IA dans une partie de leurs opérations ou de l’expérience utilisateur, la détection de la fraude étant l’un des usages les plus fréquents.

Réduire la friction ou le risque : Trouver l’équilibre

Interrogé sur l’arbitrage entre expérience fluide et sécurité, Subramaniam a souligné qu’un véritable parcours sans friction n’existe pas. « Lorsque vous tentez de réduire les frictions, le risque peut augmenter et les régulateurs seront préoccupés », a-t-il déclaré. Les organisations ne devraient pas utiliser l’IA pour éliminer les contrôles, mais pour mieux les cibler et « identifier les risques et paiements anormaux beaucoup plus rapidement », afin que la plupart des clients circulent sans heurt alors que des schémas à risque déclenchent des vérifications intelligentes.

Les pairs du secteur abondent en ce sens. 82 % des dirigeants affirment que l’IA est la seule façon viable d’équilibrer une expérience client sans heurts avec la prévention de la fraude. Pourtant, 91 % se préoccupent de l’application de l’IA dans les paiements, soulignant l’importance de respecter les exigences de gouvernance.

Les risques varient-ils selon les régions ?

À propos des différences régionales, Subramaniam a cadré les préoccupations actuelles comme étant des dynamiques « des premiers jours » qui s’atténueront à mesure que les modèles mûriront. Les recherches soulignent que les dirigeants américains expriment une plus grande inquiétude envers l’utilisation de l’IA (50 %) qu’en Europe (41 %), le Royaume-Uni et l’Irlande se situant entre les deux (45 %). De nombreuses organisations n’ont pas non plus de balises formelles : 47 % signalent l’absence de politique d’IA, alimentant l’anxiété autour de la transparence et du contrôle.

Les outils d’IA pour lutter contre la fraude sont-ils déjà efficaces ?

En réaction à la découverte que 60 % des dirigeants considèrent les outils d’IA actuellement utilisés contre la fraude comme inefficaces, Subramaniam a évoqué une courbe de maturité typique : les modèles initiaux peuvent mal classer et rater des cas exceptionnels, mais « comme toute autre technologie… les modèles deviendront plus précis ». La tendance du marché pointe dans la même direction : les capacités agentiques progressent, mais la confiance dépendra de meilleures données, de politiques plus claires et d’un ajustement continu.

Comment adopter l’IA en toute sécurité et à grande échelle

Concernant l’adoption concrète, Subramaniam recommande de commencer petit : « prenez le processus le plus simple… testez-le en pilote », démontrez-en la valeur avec un impact minimal, puis déployez-le à des flux de travail et des moteurs décisionnels plus complexes. Cette approche par étapes reflète la réalité structurelle de nombreuses institutions : seulement 20 % sont entièrement modernisées, natives du nuage avec des systèmes de données en temps réel ; la plupart sont encore en phase de migration, ce qui n’est pas idéal pour industrialiser l’IA. Pendant ce temps, la pression des clients augmente : 87 % des dirigeants craignent de perdre des clients sans capacités instantanées.

Un chemin clair, mais exigeant pour l’avenir

La voie à suivre est claire, mais exigeante. Les organisations de paiement misent gros sur l’autonomie et la prise de décision intelligente, 52 % s’attendant à devenir des entreprises de services financiers autonomes d’ici 24 mois, mais l’ambition dépasse toujours la préparation. Les gagnants allieront la méthode « tester, prouver et évoluer progressivement » de Subramaniam à une solide gouvernance de l’IA, des plateformes de données résilientes et des contrôles transparents pour gagner la confiance. Cela permettra aux organisations de paiement d’adopter une IA qui ne fera pas que rendre les transactions plus rapides, mais orchestrera silencieusement des expériences de paiement plus intelligentes, plus sûres et véritablement modernes pour tous.