Réglementation de l’IA dans les services financiers : Transformer les principes en pratique
Résumé
À l’approche de 2026, le secteur des services financiers au Royaume-Uni se trouve à un moment décisif dans son parcours en matière d’IA. Ce qui a commencé par des projets pilotes prudents s’est transformé en déploiements généralisés, poussant les régulateurs à affiner leur attention sur la gouvernance et les risques. Les récents témoignages de la FCA devant le Comité du Trésor sur l’IA dans les services financiers soulignent l’équilibre délicat entre la promotion de l’innovation et la protection des consommateurs et de la stabilité financière.
En décembre 2025, la FCA a réaffirmé qu’elle n’introduirait pas de règles spécifiques à l’IA, citant l’évolution rapide de la technologie. Au lieu de cela, elle se concentre sur une approche basée sur des principes, encourageant les entreprises à innover tout en intervenant uniquement en cas d’échecs graves non traités. Cette position indique un passage vers une surveillance adaptative et une relation collaborative entre régulateurs et industrie.
Une approche réglementaire incrémentale, non prescriptive
Malgré l’attention politique croissante sur le développement sûr de l’IA avancée, les régulateurs financiers britanniques ont résisté aux appels à un livre de règles spécifique à l’IA. La FCA a confirmé que son approche reste neutre sur le plan technologique, fondée sur des principes et axée sur les résultats.
La FCA n’a pas l’intention d’introduire des règles prescriptives pour l’IA, mais intégrera la surveillance de l’IA dans les normes de conduite et de prudence actuelles, en mettant l’accent sur l’équité, la transparence et la responsabilité. Cette position reflète un choix délibéré : soutenir l’innovation sans freiner la croissance, tout en se réservant la possibilité de renforcer les attentes à travers des directives plutôt que par la législation.
Adoption de l’IA : de l’expérimentation à la performance
Le rythme d’adoption a considérablement augmenté. Une enquête menée par la Banque d’Angleterre et la FCA a montré que 75 % des entreprises utilisent déjà l’IA, avec 10 % supplémentaires prévoyant de l’adopter dans les trois prochaines années. Les modèles de base, y compris les modèles de langage, représentent 17 % des cas d’utilisation.
Les institutions financières commencent à voir des gains de productivité mesurables grâce à l’IA, et plus de la moitié prévoient d’augmenter leurs investissements dans ce domaine en 2026.
Cas d’utilisation courants
- Détection de fraude et prévention des escroqueries : L’IA est utilisée pour traiter de grands volumes de données afin d’analyser la fraude plus rapidement et plus précisément.
- Conformité AML/KYC : Des projets collaboratifs améliorent la détection du blanchiment d’argent grâce à des analyses avancées.
- Modélisation des menaces en cybersécurité : Les entreprises utilisent l’IA pour détecter et répondre plus efficacement aux cyberattaques.
- Automatisation du service client : L’automatisation des services clients a connu une croissance exponentielle, avec des assistants numériques gérant des millions d’interactions.
Risques émergents
- Transparence et explicabilité : Les entreprises doivent articuler comment les modèles d’IA prennent des décisions.
- Responsabilité : La responsabilité des résultats liés à l’IA reste au sein du régime de responsabilité existant.
- Surveillance des risques systémiques : Une adoption généralisée de l’IA pourrait amplifier les chocs sur le marché.
Conclusion
Les régulateurs ne sont pas seulement des observateurs, mais aussi des utilisateurs de l’IA. Ils intègrent l’IA dans leurs propres opérations pour devenir des régulateurs plus intelligents. Cela inclut l’utilisation de l’IA prédictive pour l’assistance et la gestion des requêtes des consommateurs. Les développements futurs dans ce domaine continueront d’influencer la réglementation et l’adoption de l’IA dans les services financiers.
