Agents IA antifraude : les banques françaises à la traîne malgré leurs données unifiées

Les banques françaises ont préparé le terrain pour l'intelligence artificielle, mais hésitent à lui confier leurs enquêtes antifraude. Selon le Fraud Readiness Index 2026 de l'éditeur portugais Feedzai, spécialisé dans la détection de fraudes, seuls 20 % des établissements financiers français ont expérimenté ou déployé des agents IA, contre 58,2 % aux États-Unis. Un retard surprenant au regard de leurs infrastructures de données. Dans l'Hexagone, 58,3 % des institutions déclarent avoir unifié leurs informations entre les services de lutte contre la fraude, le blanchiment d'argent, la conformité et la cybersécurité. La moyenne mondiale plafonne à 41,2 %. Réalisée auprès de 1 030 responsables de la criminalité financière dans douze pays, l'enquête met en lumière un décalage entre les fondations technologiques et leur exploitation. Les établissements français disposent d'un socle favorable à la détection des fraudes complexes, sans avoir franchi le cap de l'automatisation des investigations à la même cadence que leurs homologues étrangers.

Trois quarts des analystes accaparés par la collecte

Cette prudence tranche avec l'essor mondial de l'IA agentique. Selon Feedzai, 68 % des institutions financières interrogées expérimentent ou utilisent au moins trois cas d'usage dans leurs opérations antifraude. Ces systèmes peuvent rapprocher des informations dispersées, élaborer des règles de détection ou conduire des investigations. Leur intérêt tient notamment à la réduction des tâches préparatoires. Près de trois quarts des responsables déplorent le temps consacré par leurs analystes à collecter des données au détriment de l'examen des menaces. L'automatisation se heurte néanmoins à une difficulté majeure. La confiance dans les décisions autonomes constitue la première préoccupation de 33,8 % des répondants. Les banques doivent donc arbitrer entre la rapidité des enquêtes et la fiabilité des conclusions produites. Un enjeu sensible pour des établissements tenus de justifier leurs décisions et de maîtriser les risques d'erreur.

Les fraudeurs font payer leurs victimes

Cette recherche d'efficacité répond à une mutation des escroqueries bancaires. Dans dix des douze pays étudiés, les fraudes par virement autorisé et l'ingénierie sociale figurent parmi les principales sources de pertes. Les criminels privilégient la manipulation psychologique pour convaincre leurs victimes de transférer elles-mêmes leurs fonds. Cette méthode contourne une partie des dispositifs de surveillance centrés sur les accès frauduleux aux comptes. Les établissements doivent désormais repérer les comportements suspects avant l'exécution du paiement, au-delà de la seule analyse des transactions. Cette évolution renforce l'intérêt du partage de renseignements entre banques. Plus de 87 % des institutions interrogées se montrent favorables à cette coopération, y compris avec leurs concurrents. Sa mise en œuvre demeure toutefois tributaire des garanties de confidentialité et des procédures de validation juridique. La lutte contre ces escroqueries appelle ainsi une détection coordonnée entre établissements.

96 % des banques veulent renforcer leurs budgets

Les investissements devraient accompagner cette transformation. Selon Feedzai, 96 % des responsables interrogés anticipent une hausse des budgets consacrés à l'intelligence artificielle et à la lutte contre la criminalité financière dans les deux prochaines années. Cette volonté tranche avec les fragilités opérationnelles relevées par l'étude. Les établissements évaluent leur préparation aux nouvelles fraudes à 80,2 points sur 100, tandis que leurs capacités opérationnelles obtiennent 66,9 points selon l'indicateur construit par Feedzai. L'écart traduit les difficultés persistantes à transformer les investissements en dispositifs de détection efficaces. "Les criminels ne ciblent pas une seule banque à la fois. Le secteur ne peut donc pas se défendre banque par banque", a souligné Nuno Sebastião, cofondateur et PDG de Feedzai. En France, l'unification des données offre un premier levier. Son exploitation par les équipes antifraude et le partage des alertes entre établissements constituent les prochaines étapes.