Outils d'IA déployés dans la supervision bancaire

La Banque de France a mis en œuvre cinq applications d'intelligence artificielle en 2025 et au début de 2026, axées sur la supervision bancaire, la lutte contre le blanchiment d'argent et l'aide aux particuliers. Ces outils s'inscrivent dans une initiative plus large, antérieure à la diffusion massive de l'IA conversationnelle, qui comprend plus de soixante expérimentations en intelligence artificielle et science des données depuis 2015.

Un premier assistant IA aide les superviseurs

L'un de ces outils aide les superviseurs bancaires en répondant à leurs questions et en produisant des synthèses à partir des données pertinentes pour leur travail. Selon un rapport publié en octobre 2026, cette application aurait permis à chaque utilisateur de gagner environ deux heures par semaine.

D'autres assistants traitent les demandes internes et des clients

Deux autres assistants IA gèrent des tâches liées aux documents. L'un répond aux questions internes en matière de ressources humaines, tandis que l'autre appuie les agents du service client qui traitent les demandes individuelles, en particulier celles liées au surendettement et au droit au compte bancaire. Le taux de fiabilité de ces outils serait supérieur à 90 %.

L'IA améliore la détection du blanchiment d'argent

La quatrième application aide à repérer les transactions suspectes dans la lutte contre le blanchiment d'argent et le financement du terrorisme. Les premiers résultats font état d'une baisse significative des fausses alertes générées automatiquement, ce qui améliore l'efficacité du processus.

Cartographier les produits financiers grâce à l'IA

Le cinquième outil cartographie les produits financiers structurés afin d'aider à analyser les expositions et à produire des statistiques descriptives. L'institution affirme que ses analyses sont fiables à un niveau de 95 %, ce qui contribue à des rapports financiers plus précis et à une prise de décision plus éclairée.

L'IA utilisée pour la détection d'anomalies et l'analyse de données

Des algorithmes servent également à détecter des anomalies dans les relevés bancaires, à fusionner des bases de données et à analyser la perception du public concernant l'inflation. Une expérimentation menée en 2026 a porté sur la reconstitution des structures de groupes d'entreprises à partir de sources de données variées, ce qui renforce la précision de la surveillance financière.

Le traitement du langage naturel au service des contrôles réglementaires

Pour l'Autorité de contrôle prudentiel et de résolution (ACPR), le traitement du langage naturel permet d'examiner plus efficacement les documents réglementaires. Ces technologies peuvent repérer des schémas inhabituels et orienter les inspections vers les dossiers complexes qui nécessitent une analyse approfondie.

L'IA dans le plan stratégique de la Banque

La Banque de France a intégré l'IA à son plan stratégique 2026-2028, dans le but de transformer les processus internes et d'élargir l'accès des personnels aux outils d'IA. Toutefois, les résultats obtenus à ce jour ne portent que sur les applications identifiées et ne permettent pas d'évaluer de manière complète les gains de productivité.

Les risques opérationnels du déploiement de l'IA

Les applications bancaires faisant appel à l'IA traitent des données financières et personnelles sensibles, ce qui comporte des risques tels que les erreurs factuelles, les biais, la baisse de performance lorsque les données évoluent, la difficulté à expliquer les décisions de l'IA et les fuites potentielles d'informations confidentielles. La fiabilité de ces outils dépend fortement de la qualité des données d'entrée et de la supervision humaine.

Création d'un groupe consultatif interne sur l'IA

Un groupe consultatif interne sur l'IA, constitué en 2025, réunit des experts juridiques, informatiques, éthiques et en protection des données. Il a rendu une vingtaine d'avis en un an sur des projets d'IA existants, afin de garantir le respect des réglementations internes et européennes en matière d'IA.

Une supervision alignée sur les réglementations européennes

La Banque de France indique que sa supervision de l'IA s'inscrit dans le cadre de l'Union européenne en matière d'intelligence artificielle, qui se met en place progressivement selon le niveau de risque. L'ACPR adapte ses méthodes d'audit aux systèmes d'IA utilisés dans les évaluations financières, comme l'appréciation de la solvabilité ou la tarification des assurances.

Évaluations futures des performances de l'IA

À mesure que les outils d'IA se généralisent dans les missions réglementaires et de service public, la Banque de France prévoit d'évaluer leur efficacité à long terme, notamment la qualité des réponses, la réduction des alertes inutiles, le temps gagné et la capacité des personnels à vérifier les résultats produits par l'IA.