Les gestionnaires de comptes des grandes banques passent trop de temps sur des tâches administratives et pas assez avec leurs clients. L’intelligence artificielle (IA) agentique promet de bouleverser cette équation en automatisant la prospection, la qualification de leads et la préparation de rencontres, avec des gains de revenus pouvant atteindre 15 % par gestionnaire.
Depuis des années, les gestionnaires de relations bancaires peinent à atteindre leur plein potentiel. Systèmes défaillants, pistes de vente de piètre qualité, surcharge administrative : autant d’obstacles qui les empêchent de consacrer du temps à ce qui compte vraiment, soit leurs clients. Mais une solution émerge.
Selon une nouvelle étude de McKinsey, l’IA agentique, cette technologie capable d’agir de façon autonome plutôt que de simplement générer du contenu, transforme déjà le travail des équipes commerciales dans les institutions financières de pointe.
Un levier de transformation
L’étude, intitulée « Agentic AI is here. Is your bank’s frontline team ready? », s’appuie sur un sondage mené auprès de 406 banquiers, gestionnaires et responsables des ventes aux États-Unis et au Canada.
Le constat est clair :
- la pression sur les marges,
- le ralentissement de la croissance
- et la hausse des coûts forcent les banques à repenser leur modèle opérationnel.
Dans ce contexte, l’IA agentique apparaît moins comme un simple outil de productivité que comme un véritable levier de transformation du travail de première ligne.
Les chiffres avancés sont éloquents. Lorsque l’IA agentique est déployée de bout en bout sur un seul domaine, par exemple la prospection, McKinsey observe des hausses de revenus par conseiller allant de 3 % à 15 %, combinées à une réduction de 20 % à 40 % des coûts de service. Des gains mesurables obtenus en quelques mois, et non sur plusieurs années.
Contrairement aux outils d’IA générative déjà répandus, qui se limitent souvent à produire du contenu à la demande, les agents intelligents peuvent interpréter des objectifs, les découper en sous-tâches, interagir avec des systèmes internes, exécuter des actions et ajuster leur comportement en fonction des résultats. Dans les équipes commerciales, cela se traduit par une automatisation de flux de travail complexes que les banques tentaient, sans réel succès, d’optimiser depuis des décennies.
Éliminer des irritants
Le rapport met en lumière un malaise bien connu sur le terrain. Plus de la moitié des répondants (53 %) citent le manque de pistes commerciales de qualité comme principal frein à la croissance. À cela s’ajoutent des tâches administratives chronophages et des outils mal intégrés. Plusieurs conseillers interrogés se décrivent davantage comme des « commis à la saisie de données » que comme des partenaires stratégiques de leurs clients. Résultat : un taux de roulement élevé, oscillant entre 15 % et 35 % dans plusieurs institutions.
C’est précisément sur ces irritants que l’IA agentique promet d’intervenir. En prospection, par exemple, des agents peuvent croiser des données structurées et non structurées, registres d’entreprises, transactions, signaux de marché, afin de générer des listes de clients potentiels hiérarchisées et mises à jour en continu. McKinsey indique que les banques ayant adopté ce type de cartographie intelligente du marché ont vu leur pipeline croître d’environ 30 %, avec des revenus en hausse de 10 %. Dans un établissement commercial, les conseillers utilisant des listes générées par l’IA auraient même doublé leur taux de conversion.
Des prospects mieux qualifiés
L’apport ne se limite pas à l’amorce du cycle de vente. Les agents peuvent aussi assurer le suivi automatisé des pistes commerciales, en répondant aux demandes, en envoyant des contenus personnalisés et en planifiant des rencontres dès que l’intérêt est confirmé. Les premiers projets pilotes montrent un doublement, voire un triplement, du nombre de pistes qualifiées, ainsi qu’une amélioration mesurable des taux de conversion.
La préparation des rencontres clients, souvent citée comme un gouffre de temps, est un autre terrain d’application. En agrégeant automatiquement les données issues des systèmes internes, des courriels et des rapports, les agents génèrent des dossiers clients et des notes de rencontre en quelques minutes. Certaines banques ont ainsi réduit de 25 % le temps consacré à cette préparation, libérant davantage de plages horaires pour les échanges directs avec la clientèle.
Même les décisions de tarification et de structuration des transactions peuvent être assistées par l’IA agentique. En analysant les comportements de rabais, les profils clients et la disposition à payer, des agents recommandent des conditions optimales en temps réel, tout en facilitant les approbations internes. McKinsey fait état de gains de marge de l’ordre de 10 % et d’un raccourcissement significatif des délais de conclusion des ententes.
Conseiller : un rôle plus stratégique
Au-delà des indicateurs financiers, l’étude souligne un effet plus qualitatif : la redéfinition du rôle des conseillers. « La plus grande valeur de l’IA n’est pas le temps qu’elle fait gagner, mais ce qu’elle permet de faire avec ce temps », confie un dirigeant cité dans le rapport. Délestés des tâches répétitives, les banquiers peuvent se concentrer sur la relation, le conseil et la compréhension fine des enjeux de leurs clients, des dimensions où la technologie ne remplace pas l’humain.
McKinsey prévient toutefois que capter pleinement cette valeur exige un changement d’approche. Les banques les plus avancées ne se contentent pas d’ajouter des outils à leurs processus existants : elles redessinent leurs modèles opérationnels de bout en bout, investissent dans des fondations technologiques réutilisables, encadrent l’autonomie des agents par des règles de gouvernance strictes et misent sur la requalification des équipes.
À l’heure où plusieurs institutions expérimentent encore des cas d’usage à faible impact, le message est sans équivoque. Dans un environnement concurrentiel sous tension, un potentiel de hausse de revenus pouvant atteindre 30 % constitue un argument difficile à ignorer. Pour les banques restées en retrait, conclut McKinsey, l’IA agentique n’est plus une option à étudier, mais un virage à négocier rapidement.