La Banque de France détaille cinq outils d’IA en service, dont un assistant qui fait gagner deux heures par semaine aux contrôleurs
La Banque de France a exposé la manière dont elle utilise l’intelligence artificielle au quotidien, en décrivant cinq outils prioritaires déployés en 2025 et au début de 2026 dans un article de son Bulletin n° 266, publié le 27 octobre. Le texte, signé par Jérôme Coffinet, directeur adjoint des données et des services analytiques, et Jean-Brieux Delbos, expert processus data à la direction générale des ressources humaines, a été repris par Revue Banque et ActuIA.
Trois de ces cinq outils sont des assistants conversationnels. L’un aide les contrôleurs des établissements de crédit dans leurs analyses, un autre répond aux questions des agents en matière de ressources humaines, et un troisième épaule les agents qui instruisent les demandes des particuliers, comme les dossiers de surendettement ou le droit au compte. Les deux derniers repèrent les opérations atypiques dans la lutte contre le blanchiment et le financement du terrorisme, et cartographient les produits financiers structurés.
La banque fait état de premiers résultats. L’assistant des contrôleurs fait gagner environ deux heures par semaine à chaque utilisateur, les assistants RH et d’accueil donnent de bonnes réponses dans plus de 95 % et 90 % des cas, et l’analyse des produits structurés atteint 95 % de fiabilité. Un sondage interne mené en 2025 montrait que 45 % des répondants utilisaient des assistants conversationnels grand public moins d’un an après leur mise à disposition, et le plan stratégique 2026-2028 prévoit d’étendre l’IA à l’ensemble des agents.
Ce que cela change concrètement
Pour une banque centrale, ces chiffres dépassent la seule question de l’efficacité. Jean-Brieux Delbos a expliqué à Revue Banque qu’être solide en matière d’IA relève aussi de la crédibilité, car cela nourrit la confiance du public et des marchés dans la politique monétaire. L’institution étudie également les effets économiques plus larges de la technologie, notamment à travers une étude montrant un recul des embauches de jeunes en CDI dans les métiers exposés à l’IA.
Des garde-fous accompagnent ce déploiement. La banque a créé l’an dernier un Groupe Conseil IA chargé de vérifier la conformité de ses usages avec l’AI Act européen, et Jérôme Coffinet décrit le rôle ambivalent de l’IA en cybersécurité : elle peut renforcer les défenses, mais les criminels peuvent aussi s’en servir pour déceler des failles. Les banques commerciales cherchent le même équilibre, comme l’a montré le Crédit Agricole en associant Mistral à sa plateforme d’IA avec la cybersécurité comme axe majeur.
Le travail de la banque en apprentissage automatique n’est pas nouveau. Elle a expérimenté le machine learning et le deep learning entre 2015 et 2023, et a mis certains outils en production dès 2021 pour détecter des anomalies dans les déclarations réglementaires des banques. Ce qui change, c’est la diffusion des assistants génératifs auprès de l’ensemble des agents. Reste à voir si l’assistant des contrôleurs modifiera la conduite des inspections, comment la banque mesurera les erreurs à mesure que l’usage progresse, et ce qu’elle publiera sur ses contrôles au titre de l’AI Act.