IA Bancaire : Comment la France peut-elle combler son retard ?

Un retard confirmé mais nuancé

Le secteur bancaire français fait face à un constat préoccupant. Selon une étude de Bloomberg publiée en juillet 2025, seulement environ 10% des entreprises françaises (tous secteurs confondus) utilisent des technologies liées à l'IA, un taux inférieur à la moyenne européenne de 13%. Ce retard est particulièrement sensible dans un secteur où l'intelligence artificielle est déjà considérée comme « le principal moteur de croissance » selon un rapport de la Banque de France. Pourtant, la situation française présente des paradoxes intéressants qui méritent d'être analysés en détail.

Des atouts souvent sous-estimés

Contrairement aux idées reçues, la France possède des atouts considérables dans le domaine de l'IA bancaire. L'étude Digital Banking Experience (DBX) de Sopra Steria révèle que 15% des clients bancaires français utilisent l'IA générative au moins une fois par jour, ce qui représente le taux le plus élevé d'Europe ! Cette forte adoption témoigne d'une réelle appétence pour les solutions automatisées.

Autre point fort : la confiance. Les banques françaises bénéficient d'un niveau de confiance supérieur (56%) dans la protection des données personnelles par rapport aux assurances (27%) ou aux organisations gouvernementales (25%). Dans un domaine où la confiance est primordiale, cet avantage concurrentiel ne doit pas être négligé.

Enfin, la France se distingue par son adoption marquée des systèmes de paiement par carte de crédit (53%), surpassant notamment l'Allemagne (31%), ce qui démontre une certaine modernité des habitudes bancaires.

Les faiblesses structurelles

Malgré ces points forts, le retard français se manifeste dans plusieurs domaines clés. L'usage des paiements numériques reste plus faible en France (68%) que dans d'autres pays européens comme l'Espagne (84%) ou l'Allemagne (87%). Il est important de clarifier la distinction : les paiements par carte de crédit (53%) représentent un type spécifique de paiement numérique, mais l'ensemble des paiements numériques inclut également les virements, les portefeuilles électroniques et autres formes de transactions dématérialisées. La persistance des chèques (26%) et des paiements en espèces (58%) souligne une transition numérique plus lente.

La France est également à la traîne en matière d'adoption des cryptomonnaies, avec 76% des Français déclarant ne jamais avoir acheté de cryptomonnaies ni avoir l'intention de le faire. Ce frein, lié à la volatilité et au manque de connaissances, place la France en dernière position en Europe.

Enfin, les PME françaises restent prudentes face à l'IA, ce qui ralentit sa diffusion dans l'économie réelle. Ce contraste entre l'adoption par les grands groupes et la réticence des plus petites structures crée une fracture numérique préoccupante.

Les causes profondes du retard français

Plusieurs facteurs expliquent ce décalage avec les concurrents américains. Comprendre ces causes est essentiel pour élaborer une stratégie de rattrapage efficace.

Un environnement réglementaire complexe

Les banques françaises évoluent dans un cadre réglementaire exigeant qui peut ralentir l'innovation. L'Autorité de Contrôle Prudentiel et de Résolution (ACPR) a publié un programme de travail pour 2025 visant à la simplification réglementaire et à l'amélioration de la qualité des données, reconnaissant implicitement ces freins. Dans sa revue de juillet 2025, l'ACPR décrit les impacts sur ses missions du développement rapide de l'intelligence artificielle dans l'industrie financière. Cette complexité réglementaire, bien que protectrice pour les consommateurs, peut freiner l'agilité des banques françaises face à des concurrents évoluant dans des cadres plus souples. L'ACPR se prépare d'ailleurs au contrôle de l'IA dans le secteur financier, soulignant la complexité de son intégration dans un environnement déjà fortement régulé.

Défis de compétences et d'adoption

Si 15% des clients sont des utilisateurs intensifs, 29% des Français n'ont recours à l'IA qu'une fois par mois ou moins, selon l'étude DBX de Sopra Steria. Cela révèle un manque de familiarité avec la technologie et un besoin de transparence sur ses usages. Côté entreprises, le déficit de compétences spécialisées en IA est un frein majeur. Une étude de DFM.fr sur l'état des lieux de l'IA dans les PME françaises en 2025 souligne que l'IA progresse plus vite dans les jeunes entreprises que dans les structures plus anciennes. Bien que le gouvernement recense plus de 1 000 startups IA en 2025 (le double de 2021) selon le rapport gouvernemental « Faire de la France une puissance de l'IA », la pénurie de talents qualifiés reste un obstacle majeur à l'adoption massive de l'IA dans le secteur bancaire.

Des investissements et infrastructures insuffisants

La France accuse un retard dans le développement des infrastructures IA par rapport à ses rivaux mondiaux. Selon une étude du Shift Project sur l'IA, les données et le calcul, la France accuse un retard par rapport à ses rivaux mondiaux dans le développement des infrastructures IA. Les investissements massifs des géants américains (GAFAM) dans les data centers et la recherche créent un écart difficile à combler à court terme. Cet écart est particulièrement visible dans le secteur bancaire, où les capacités de traitement de données et de calcul sont essentielles. De plus, la rentabilité des banques françaises devrait rester inférieure à celle de leurs homologues européennes jusqu'à la fin 2025, selon Fitch Ratings, ce qui limite leur capacité à investir massivement dans des technologies coûteuses comme l'IA.

La stratégie de rattrapage : leviers et initiatives

La France n'est pas désarmée face à ce retard. Plusieurs leviers peuvent lui permettre de combler son écart avec les concurrents américains.

Accélérer sur la réglementation et la souveraineté

L'Europe et la France prennent l'IA au sérieux. L'AI Act européen offre un cadre qui peut devenir un atout de confiance. La Banque de France travaille sur des sujets stratégiques comme la tokénisation des actifs et les impacts juridiques de l'IA, comme l'indique son rapport sur les impacts juridiques et réglementaires de l'intelligence artificielle en matière bancaire et financière. Lors du Forum Fintech ACPR-AMF d'octobre 2025, le gouverneur de la Banque de France, François Villeroy de Galhau, a souligné l'importance de la souveraineté dans des domaines comme le numérique et l'intelligence artificielle. Cette approche réglementaire structurée, bien que plus lente, pourrait à terme devenir un avantage concurrentiel en offrant un cadre de confiance pour les investissements en IA.

Miser sur la confiance et l'éducation

Les banques françaises partent d'un bon point : la confiance des clients. Elles doivent jouer un rôle clé dans l'éducation financière aux nouvelles technologies. Pour les cryptomonnaies par exemple, elles peuvent proposer des services éducatifs et des solutions sécurisées pour lever les freins. Selon l'étude DBX de Sopra Steria, l'intérêt pour les actifs numériques existe – notamment en tant qu'investissement (53%) ou pour réduire les frais de transfert (34%) – mais leur adoption reste freinée par des préoccupations liées à la volatilité (47%) et au manque de connaissances sur le sujet. Cette approche pédagogique est essentielle pour accélérer l'adoption de nouvelles technologies.

Renforcer les partenariats et l'écosystème

La collaboration est essentielle. La Fédération Bancaire Française (FBF) mène des études interbranches sur les métiers et compétences de l'IA. Des partenariats public-privé et le soutien à l'écosystème des startups peuvent catalyser l'innovation. Le marché de l'IA dans la banque de détail en France est d'ailleurs estimé en forte croissance, passant de 3,2 milliards de dollars en 2024 à 15,6 milliards d'ici 2033, selon une étude de marché publiée sur LinkedIn. Cette croissance représente une opportunité considérable pour les banques françaises qui parviendront à développer des partenariats stratégiques avec des entreprises technologiques innovantes.

Perspectives : la France peut-elle réellement rattraper son retard ?

Oui, mais le chemin est exigeant. Le retard n'est pas une fatalité, mais il nécessite une accélération massive et coordonnée. À court terme, les banques françaises peuvent capitaliser sur leur confiance et l'adoption de l'IA générative par les clients pour lancer des services à forte valeur ajoutée. À moyen terme, la simplification réglementaire et les investissements dans les compétences et les infrastructures seront décisifs. À long terme, la souveraineté numérique et la capacité à créer des champions européens de l'IA bancaire détermineront si la France peut non seulement rattraper son retard, mais aussi peser sur la scène mondiale.