Une nouvelle étude internationale souligne que l’intelligence artificielle hybride devient un levier stratégique majeur pour les institutions financières, qui y voient une source de valeur décisive.
Les résultats de l’enquête menée par Finextra Research et Cloudera révèlent que 91 % des décideurs des services financiers considèrent l’intelligence artificielle hybride comme un moteur de valeur incontournable. Cette approche, qui combine cloud public, datacenters internes et infrastructures edge, répond à une exigence centrale du secteur : rapprocher les modèles d’IA des données, où qu’elles se trouvent.
Dans un contexte où les établissements doivent moderniser leurs systèmes historiques tout en garantissant la continuité de leurs services, cette architecture flexible apparaît comme la voie la plus adaptée. Elle permet d’entraîner, déployer et faire évoluer les modèles d’intelligence artificielle avec un volume de ressources adapté aux besoins, condition indispensable pour gérer les activités à forte intensité de données typiques des assurances, de la gestion de patrimoine ou encore de la conformité réglementaire.
Des ambitions élevées freinées par la fragmentation des données
Malgré une volonté d’adoption forte, les obstacles restent nombreux. L’étude indique que 97 % des entreprises du secteur travaillent encore avec des données en silos, ce qui limite fortement la capacité à déployer des modèles d’IA transverses et fiables. Cette fragmentation freine les initiatives d’Innovation et impacte directement la qualité des analyses prédictives, pourtant essentielles dans la tarification, la gestion des risques, la détection de fraude ou l’optimisation des parcours clients.
La sécurité apparaît par ailleurs comme le frein majeur. Dans un contexte de montée des cyberrisques et de renforcement des exigences réglementaires, notamment en France, la nécessité de disposer d’un cadre robuste de gouvernance des données devient centrale pour les acteurs de l’assurance. Sans dispositifs de sécurité homogènes entre les environnements, l’adoption de l’IA demeure limitée.
Une adoption qui progresse mais reste inégale
Si l’adoption globale progresse, les niveaux de maturité divergent fortement entre organisations. Près de la moitié des établissements ont dépassé la phase de test sans pour autant avoir intégré l’IA dans leurs opérations critiques. La proportion d’entreprises ayant déployé l’IA à grande échelle ne dépasse pas 26 %, laissant entrevoir un important retard pour la majorité du marché.
Ces écarts soulignent la nécessité de stratégies d’intégration plus structurées. Les organisations qui ont réussi à généraliser l’usage de l’IA partagent un point commun : une plateforme unifiée, garantissant un accès cohérent aux données et une gouvernance homogène. Cette approche permet d’assurer la qualité, la traçabilité et la sécurité indispensables à l’exploitation de modèles IA/ML (intelligence artificielle / machine learning).
Un besoin de gouvernance et d’infrastructures adaptées
Pour accompagner la montée en puissance des modèles hybrides, une gouvernance unifiée des données apparaît comme la priorité pour 84 % des dirigeants interrogés. Ce besoin se traduit par la recherche d’outils capables d’assurer la cohérence des politiques de sécurité, quel que soit l’environnement technique. Il s’agit d’un enjeu majeur pour les secteurs régulés tels que l’assurance ou la banque, où les données sensibles nécessitent un traitement extrêmement encadré.
La sécurité des données influence également directement les investissements des entreprises, un quart d’entre elles citant cet aspect comme critère déterminant dans le choix d’un fournisseur IA. Ce constat illustre la convergence entre Innovation et maîtrise du risque, au cœur des stratégies de transformation numérique du secteur.
Une transformation encore en construction pour le secteur Assurance
L’étude met en évidence une tendance forte : l’IA ne pourra atteindre son plein potentiel qu’en s’appuyant sur des infrastructures flexibles et une gouvernance solide. Pour les acteurs de l’assurance, cette exigence rejoint les priorités actuelles liées à la gestion du risque, à la performance opérationnelle et à la diversification des services. La technologie devient un pilier clé autant pour la relation client que pour la prévention, la détection de fraude ou la gestion du patrimoine.
Ce mouvement structurel souligne également l’importance des partenariats technologiques et du choix de plateformes capables d’unifier les environnements, condition indispensable pour tirer pleinement parti d’une IA hybride distribuée.