Banque : en 2026, la vraie révolution de l’IA n’est pas dans les modèles, mais dans les données
L’intelligence artificielle (IA) s’est imposée comme un levier stratégique incontournable dans le secteur bancaire. Détection de fraude, crédit instantané, personnalisation des offres : les cas d’usage ne manquent pas. Pourtant, derrière cet engouement, une réalité s’impose progressivement. Malgré des investissements massifs, les retours concrets restent souvent en deçà des attentes. Ce décalage tient à une idée reçue : croire que la performance de l’IA repose avant tout sur la qualité des modèles, quand en réalité le principal frein est ailleurs et il réside dans la donnée. Des données encore trop fragmentées pour créer de la valeur Depuis plusieurs années, les banques ont perfectionné leurs algorithmes. Toutefois, elles continuent d’opérer avec des systèmes fragmentés, où les informations sont dispersées entre le core banking, les plateformes de paiement, le CRM, les outils KYC/AML et d’autres sources externes. Une fragmentation qui…















