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D’ici fin 2025, au moins 40 % de la population mondiale sera soumise à au moins une application de l’IoB, selon les prévisions de Gartner. Le marché de l’Internet des Comportements était évalué à 456,50 milliards de dollars en 2024 au niveau mondial et devrait atteindre 3 804,80 milliards de dollars d’ici 2034 – représentant un taux de croissance annuel composé stupéfiant de 23,62 %, qui illustre l’adoption explosive de l’IoB dans des applications concrètes.
Pour bien distinguer, IoB (Internet of Behaviors) repose sur la compréhension, la prédiction et l’influence des comportements humains grâce à l’analyse de données. Alors que IoT (Internet of Things) décrit le réseau d’objets physiques équipés de capteurs et de logiciels pour se connecter et échanger des données sur Internet.
Le secteur bancaire, des services financiers et des assurances (BFSI) détient 24 % de la part du marché mondial de l’IoB, ce qui en fait le premier adopteur de cette technologie transformatrice. Plongeons plus profondément dans l’IoB et explorons comment l’IA alimente ses applications révolutionnaires dans la finance.
Qu’est-ce que l’IoB et comment l’IA le renforce ?
L’IoB a été identifié pour la première fois par Gartner en 2021 comme une technologie émergente qui donne du sens aux données recueillies par les dispositifs IoT, combinées à des comportements humains spécifiques. Contrairement à l’IoT, qui se limite à collecter des données, l’IoB interprète ces informations pour comprendre et influencer les schémas comportementaux.
L’IA agit comme le cerveau derrière l’IoB, transformant les données comportementales brutes en informations exploitables. Les algorithmes d’apprentissage automatique analysent d’énormes ensembles de données provenant de multiples sources : modèles de transactions, utilisation d’appareils, données de localisation, habitudes de dépenses et interactions numériques. Ces systèmes utilisent à la fois l’apprentissage supervisé (entraîné sur des modèles connus) et non supervisé (découverte de nouvelles anomalies comportementales) pour créer des profils complets.
Le traitement en temps réel est l’endroit où l’IA excelle véritablement. Les systèmes IoB modernes peuvent analyser instantanément des milliards de points de données, identifiant des schémas impossibles à détecter pour l’humain. Par exemple, bunq, une néobanque basée aux Pays-Bas qui dessert plus de 17 millions d’utilisateurs dans l’UE, utilise l’IA accélérée par NVIDIA pour renforcer la détection de fraude, accélérant l’entraînement des modèles par 100 et le traitement des données par 5.
L’intégration va au-delà de la simple collecte de données. Des plateformes IoB alimentées par l’IA comme Sardine, qui opère dans plus de 70 pays, combinent intelligence des appareils, biométrie comportementale et apprentissage automatique pour créer des modèles sophistiqués d’évaluation des risques, capables de s’adapter en temps réel aux menaces émergentes.
Qu’en est-il des applications de l’IoB dans la banque et la finance ? Est-il réellement faisable d’utiliser l’IoB ?
Principales applications de l’IoB dans la Banque & Finance
Détection et prévention des fraudes
L’IoB excelle dans la compréhension des schémas et la détection des fraudes dans les systèmes bancaires grâce à la reconnaissance des comportements. L’IA analyse le comportement des clients pour identifier les activités inhabituelles avec une précision inédite. Par exemple, si Jean dépose régulièrement 1 000 $ par semaine provenant de son activité freelance mais commence soudainement à recevoir plusieurs dépôts de 1 000 $ tous les deux jours de sources différentes, les systèmes d’IA peuvent immédiatement signaler cette anomalie.
Des implémentations mondiales démontrent déjà des résultats remarquables :
- Standard Bank Group, la plus grande banque d’Afrique en termes d’actifs, a mis en place le service de détection de fraude basé sur l’IA de Swift, qui identifie les schémas suspects en temps réel.
- Royal Bank of Scotland a empêché des pertes de plus de 9 millions de dollars pour ses clients grâce à l’IA d’analyse comportementale.
- EBA CLEARING a lancé un pilote paneuropéen de détection de fraude avec neuf banques réparties dans six pays, couvrant des outils de prévention en temps réel, y compris l’analyse comportementale.
Services financiers personnalisés
L’IoB permet des services et produits financiers hautement personnalisés grâce à l’analyse des données comportementales pour une évaluation dynamique du risque de crédit.
- Révolution du scoring de crédit : L’IA analyse les comportements pour fournir des évaluations nuancées.
- Recommandations de produits : Les informations comportementales guident les conseils financiers personnalisés.
Amélioration de l’expérience client
L’IA renforce l’engagement via la personnalisation omnicanal, prédisant les besoins des clients avant qu’ils ne se manifestent.
Exemple : Orange et Intent HQ en Espagne ont créé “Market Explorer”, une solution analytique basée sur l’IA et le Big Data pour des services bancaires personnalisés.
Support proactif : détecter les anomalies avant qu’elles ne deviennent un problème pour le client.
4. La technologie derrière l’IoB en Banque
L’IoB est une combinaison de technologies avancées qui travaillent ensemble pour rendre les comportements humains lisibles :
- Modèles d’apprentissage automatique (supervisés et non supervisés).
- Systèmes de traitement en temps réel pour détecter des fraudes instantanément.
- Plateformes d’analytique comportementale : Featurespace, Feedzai, Temenos.
- IA agentique pour automatiser les processus KYC/AML.
Avantages & Défis
Avantages
- Précision : réduction des faux positifs jusqu’à 50 %.
- Réduction des coûts : automatisation des analyses.
- Satisfaction client : moins de blocages injustifiés.
- Avantage compétitif : personnalisation + sécurité renforcée.
Défis
- Vie privée : inquiétudes liées au suivi massif.
- Conformité réglementaire : complexité transrégionale.
- Faux positifs : équilibre entre sécurité et expérience.
- Biais algorithmiques : risque de discrimination.
Perspectives & Implications
- Asie-Pacifique : croissance rapide grâce aux smart cities.
- Europe : innovation encadrée par la régulation (RGPD).
- Afrique : adoption croissante via de grandes banques.
- Évolution technologique : passage de pilotes expérimentaux à intégration stratégique.
- Transformation sectorielle : la banque du futur anticipera les besoins et offrira des solutions proactives.
Conclusion
L’Internet des Comportements représente un changement de paradigme dans la compréhension et le service des clients bancaires. En combinant la puissance analytique de l’IA et les données comportementales, les institutions financières peuvent offrir des services plus sûrs, personnalisés et efficaces.
Pour les consommateurs : meilleure protection contre la fraude, produits plus pertinents, expérience bancaire plus fluide.
Pour les institutions : avantage concurrentiel, gestion des risques améliorée, efficacité accrue – à condition de protéger la vie privée, assurer l’équité et maintenir la transparence.
La transformation est déjà en cours. La question n’est pas de savoir si l’IoB transformera la banque, mais à quelle vitesse et avec quelle responsabilité cette évolution se produira.
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