Face à l’IA, tout le monde n’est pas logé à la même enseigne. D’après le Hub Institute, BNP Paribas devrait voir sa productivité croître de +3,96 % à +5,20 % par an sur dix ans alors que le groupe Crédit Agricole, par exemple, affiche un potentiel de productivité inférieur (+3,3 %/an), reflet d’une exposition technologique et d’une rentabilité des projets IA encore en phase de structuration.
Revue de banques
Le groupe BNP Paribas déploie notamment des outils d’IA dans la gestion du crédit, l’automatisation des reportings réglementaires, la détection des fraudes et l’optimisation des portefeuilles. L’automatisation des back-offices, en particulier, permettrait de réallouer les ressources humaines vers des fonctions à plus forte valeur ajoutée. L'étude estime que, chez BNP Paribas, 55 % à 60 % de ses tâches sont exposées à l’intelligence artificielle et la moitié de celle-ci peut être automatisée rentablement. Les économies sur les coûts de main-d'œuvre pourraient ainsi atteindre 35 %.
Société Générale affiche un profil comparable. Jusqu’à 55 % de ses activités pourraient être automatisées grâce à l’IA, avec un gain de productivité potentiel évalué à +4,2 % par an. Le groupe utilise des modèles d’IA pour traiter les réclamations clients, filtrer les alertes de conformité ou encore prédire les risques de défaut de paiement. Ici encore, la moitié des tâches exposées à l’IA peuvent être automatisées rentablement, permettant une économie d’environ un tiers sur le coût des facteurs de production (essentiellement le travail).
Dans l’assurance, AXA mobilise l’intelligence artificielle pour améliorer l’analyse des risques, accélérer le traitement des sinistres ou personnaliser ses offres. L’étude estime que près de 50 % des tâches sont exposées à l’IA chez AXA. Les gains de productivité potentiels sont évalués entre +2,9 % et +3,6 % par an. Ce différentiel s’explique notamment par une rentabilité plus modérée de l’automatisation (qui ne peut s’appliquer que dans 45 % des tâches) et conséquemment des économies limitées à 30 %. De nombreuses tâches ne sont pas encore automatisables, notamment dans la relation client et la gestion de cas complexes.
Une transformation à encadrer
L’étude souligne ces disparités comme des indicateurs d’opportunités différenciées, mais aussi de vulnérabilités à moyen terme. Certains groupes ont massivement digitalisé leurs process dès les années 2010, facilitant l’intégration de l’IA, tandis que d’autres ont reculé devant la transformation numérique.
L’analyse met en évidence une adoption déjà avancée dans des domaines comme le scoring de crédit, la conformité réglementaire ou le service client automatisé. Ce sont des tâches bien structurées, répétitives, et fortement numérisées – idéales pour une automatisation partielle ou complète via des modèles d’IA.
Si les perspectives sont encourageantes, les auteurs du rapport appellent à la prudence. L’adoption de l’IA suppose des investissements initiaux importants, une gestion attentive des compétences internes et un dialogue renforcé avec les régulateurs.
Un levier d’efficience, pas une solution miracle
La transformation ne sera pas instantanée : elle repose sur une intégration progressive, la formation des équipes et un pilotage rigoureux des projets. À défaut, les effets attendus pourraient être retardés ou partiellement neutralisés par des résistances organisationnelles.
Dans la banque comme dans l’assurance, l’IA apparaît comme un levier crédible pour améliorer l’efficience opérationnelle. Mais son adoption reste conditionnée à une approche équilibrée, combinant innovation technologique et responsabilité sociale.
Les entreprises les plus avancées – celles qui parviennent à articuler automatisation et maintien de la qualité relationnelle – seront probablement les mieux positionnées dans un secteur où la pression sur les coûts et la compétitivité internationale ne cessent de croître.
Part de la richesse créée via la masse salariale par secteur du CAC 40 • Hub Institute
Pour en savoir plus :