Le débat de l'IA bancaire ne doit pas se concentrer que sur un côté du guichet

Chaque nouvelle étude sur l'IA dans la banque pose la même question : va-t-elle remplacer le conseiller ? Pour Christophe Labarrere, intervenant en banque/finance et gestion de projet à l’Ecole supérieure de la banque à Toulouse, consultant en transformation des établissements bancaires et ancien banquier front office et siège, c'est le mauvais point d'entrée. « On ne regarde qu’un seul côté du guichet », résume-t-il. Le vrai sujet n'est pas ce que l'IA sait faire, mais ce que le client en face en fait, une question qui ouvre plusieurs problématiques largement éludées par le débat public.

La première tient à la prise de décision et, entre autre, au biais algorithmique. Une IA excelle en environnement « certain », quand les données sont abondantes et le risque statistiquement modélisable, c'est le cas de nombreux scorings bancaires. Mais face à l'incertain, un contexte économique instable, un profil client atypique, elle perd sa boussole : elle ne fait que prolonger ce qu'elle a appris du passé.

Le biais algorithmique en est un symptôme. Christophe Labarrere cite un exemple hors banque mais éclairant : une IA de recrutement, entraînée sur des CV de cadres majoritairement masculins, écartait systématiquement les candidatures féminines. Le secteur bancaire n'est pas épargné : un scoring appris sur des données historiquement biaisées peut reproduire, en l'automatisant, une discrimination invisible dans l'octroi de crédit.

« La seule façon de limiter ce biais, c'est l'humain », insiste-t-il, non pour corriger l'IA après coup, mais parce que lui seul sait décider quand les repères statistiques ne suffisent plus.

Ce constat en entraîne un autre : le déséquilibre de discernement côté client. Une IA générative répond avec la même assurance qu'elle ait raison ou tort. Or la France reste, selon l'OCDE, l'un des pays développés où le niveau de culture financière des ménages est parmi les plus faibles. Un client averti saura challenger l'outil ; un autre lui accordera une confiance aveugle et prendra une décision patrimoniale lourde sur une analyse incomplète, ignorant sa structure juridique, sa fiscalité ou ses enjeux successoraux. À force de déléguer ainsi l'analyse à la machine, clients comme conseillers risquent de perdre progressivement leur propre capacité de jugement.

Reste la question de la gouvernance, encore floue. Le règlement européen sur l'IA a classé le scoring de crédit en "haut risque", une classification rediscutée dans le cadre du "digital omnibus", qui doit remonter au Parlement européen. Preuve, selon Christophe Labarrere, que même le législateur peine à fixer où s'arrête la décision automatisée et où commence la responsabilité humaine.

Pour lui, tant que le débat reste focalisé sur l'emploi, ces problématiques resteront dans l'angle mort. La vraie priorité n'est pas de réglementer davantage l'outil, mais de réarmer le discernement de ceux qui l'utilisent, clients comme conseillers.