Réguler l’IA dans la finance : l’équilibre de l’Inde entre innovation et risque
L’ Intelligence Artificielle (IA) est devenue la force invisible qui dirige l’écosystème financier de l’Inde. De la détection de fraude dans les banques aux conseils en investissement via des robots, en passant par le scoring de crédit basé sur l’IA dans les startups fintech, les algorithmes prennent de plus en plus de décisions auparavant réservées aux banquiers et conseillers financiers expérimentés.
La promesse de l’IA dans la finance
Les banques et les fintechs soutiennent que l’IA ne se limite pas à l’efficacité, mais favorise également l’inclusion. Par exemple, des entreprises comme BharatPe et ZestMoney ont expérimenté des modèles de scoring de crédit alternatifs basés sur l’IA pour intégrer les emprunteurs novices dans le système de crédit formel, ce qui est crucial dans un pays où près de 190 millions d’adultes sont non bancarisés (données de la Banque mondiale).
De même, la branche de prêt de Paytm et les offres BNPL de Cred reposent fortement sur des algorithmes d’apprentissage automatique pour accélérer l’octroi de prêts et réduire les défauts de paiement. Sur les marchés boursiers, l’IA est utilisée dans le trading algorithmique, où des bots peuvent analyser des motifs de données en quelques millisecondes pour prendre des décisions d’investissement.
Les avantages sont clairs : des décisions plus rapides, des coûts réduits et une portée élargie.
Les dangers de la finance algorithmique
Néanmoins, la même technologie présente des risques. Les modèles d’IA, souvent considérés comme des « boîtes noires », peuvent être biaisés ou inexacts. Par exemple, un système de scoring de crédit basé sur l’IA peut discriminer involontairement des emprunteurs issus de certaines régions géographiques ou de milieux économiques si les données d’entraînement sont biaisées.
À l’échelle mondiale, les régulateurs s’attaquent déjà à cette problématique. La Réserve fédérale des États-Unis a exprimé des inquiétudes concernant le prêt basé sur l’IA qui renforce les inégalités, tandis que l’Acte sur l’IA de l’Union européenne classe le scoring de crédit comme une IA « à haut risque », soumise à des règles plus strictes.
En Inde, la RBI a signalé des préoccupations concernant les « modèles sombres » dans les applications de prêt numérique, et la SEBI a renforcé les règles concernant le trading algorithmique pour garantir la transparence et éviter la manipulation du marché.
Le dilemme réglementaire de l’Inde
Le défi pour les régulateurs indiens est unique : le pays est à la fois un terrain de jeu pour l’innovation fintech et un écosystème financier fragile où des erreurs peuvent affecter des millions d’utilisateurs numériques novices.
La RBI a déjà émis des directives sur le prêt numérique, stipulant que les décaissements de prêts doivent se faire uniquement par le biais d’entités régulées et non via des portefeuilles tiers, en réponse à plusieurs prêteurs basés sur des applications utilisant des algorithmes pour facturer des taux d’intérêt prédateurs.
Parallèlement, la SEBI a renforcé son contrôle sur les plateformes de trading algorithmique pour s’assurer que les investisseurs de détail ne tombent pas dans le piège de stratégies basées sur l’IA non testées promettant des rendements irréalistes.
Le Ministère de l’Électronique et des Technologies de l’Information (MeitY) étudie apparemment l’Acte sur l’IA de l’UE pour rédiger son propre cadre de gouvernance de l’IA, ce qui pourrait avoir un impact direct sur les acteurs fintech.
L’équilibre est clair : une réglementation trop faible risque des abus financiers ; une réglementation excessive pourrait étouffer l’innovation et nuire à l’ambition de l’Inde de devenir un hub mondial de la fintech.
Points de tension dans le monde réel
En 2022, plusieurs emprunteurs indiens ont signalé que des applications de prêt numérique utilisaient des modèles basés sur l’IA pour harceler les débiteurs avec des tactiques de recouvrement agressives, ce qui a conduit la RBI à interdire aux acteurs non régulés d’accéder aux données des bureaux de crédit.
À l’échelle mondiale, l’allocation de ligne de crédit basée sur l’IA d’Apple Card a été critiquée aux États-Unis après des allégations de biais de genre, montrant que même les grandes entreprises technologiques peuvent trébucher dans le domaine de l’IA financière.
Sur le marché boursier indien, la SEBI a dû avertir les courtiers proposant des outils de « retour garanti » alimentés par l’IA, les qualifiant de trompeurs et dangereux pour les investisseurs de détail.
La voie à suivre : co-régulation ?
Les experts estiment que l’Inde pourrait évoluer vers un modèle de co-régulation, où les régulateurs établissent des garde-fous, mais les entreprises fintech s’auto-régulent en garantissant la transparence algorithmique et les tests de biais.
Certaines startups adoptent déjà cette direction. Lendingkart affirme auditer régulièrement ses modèles d’IA pour prévenir les biais, tandis que Groww a adopté des mesures de conformité internes plus strictes pour rester du bon côté des normes de la SEBI.
Avec les discussions du G20 mettant la gouvernance de l’IA à l’ordre du jour mondial, l’Inde — en tant que marché fintech de premier plan et économie numérique à la croissance la plus rapide au monde — est en position de façonner des normes qui équilibrent innovation et protection des consommateurs.
L’IA dans la finance n’est plus une vision futuriste ; elle est déjà là, influençant des décisions qui touchent des millions d’Indiens chaque jour. Mais avec un grand pouvoir vient une grande responsabilité. Pour les régulateurs indiens, l’équilibre consistera à garantir que l’IA serve d’outil d’autonomisation financière, et non d’exploitation.
Les années à venir définiront probablement si l’Inde devient un leader mondial dans la finance responsable alimentée par l’IA — ou un exemple à éviter d’algorithmes non contrôlés.
