Par Miguel Santos Luparelli Mathieu, Directeur de l’Innovation Produit
Si la première partie du Radar 2026 se concentrait sur les infrastructures, cette seconde partie met l’accent sur le comment et le où des décisions de confiance. L’intelligence se déplace progressivement vers le dispositif, le contexte et le comportement de l’utilisateur, redéfinissant la manière dont la sécurité numérique est construite.
Dans cette deuxième partie, nous explorons comment ces capacités avancées de l’IA transformeront la conception des applications financières, la conformité réglementaire et la relation entre les personnes, les dispositifs et les systèmes intelligents.
IA physique et décentralisation : l’intelligence se déplace vers le dispositif
L’IA physique — c’est-à-dire la capacité des dispositifs à percevoir leur contexte et leur environnement — combinée à la décentralisation de la collecte, du traitement et de la prise de décision au niveau du dispositif, façonnera la conception des applications financières à l’horizon 2026.
Des concepts tels que Device Intelligence, Contextual Awareness et Passive Behavioural Biometrics s’imposeront comme des briques fondamentales de signaux que l’IA physique utilisera pour évaluer en continu l’identité lors de l’enrôlement, de l’authentification et des transactions.
Les wallets peuvent agir comme :
- une couche de confiance externe dans des applications sectorielles autonomes,
- ou une source interne d’intelligence intégrée aux applications financières.
Par ailleurs, l’IA agentique embarquée devrait accompagner les utilisateurs tout au long de leur parcours : en guidant les processus, en renforçant la sécurité et en proposant des recommandations, sans ajouter de friction.
Impact clé
- Biométrie comportementale
- Intelligence du dispositif et du contexte
- IA agentique
Systèmes AI-native et expérience utilisateur adaptative
Les applications AI-native, conçues dès l’origine avec l’IA comme fonctionnalité centrale, ainsi que les agents IA dédiés à des tâches spécifiques et intégrés dans une IA agentique pour la prise de décision autonome, ont été les principaux moteurs d’innovation en 2025 et définiront l’expérience numérique en 2026.
La conception des applications deviendra plus simple :
- moins d’écrans,
- moins de friction,
- des interactions plus intuitives.
L’IA assistera la vérification documentaire, recommandera l’utilisation de justificatifs vérifiables, validera les attributs d’identité et générera automatiquement des narratifs pour les SARs (Suspicious Account Reports) et STRs (Suspicious Transaction Reports), renforçant ainsi la conformité tout en réduisant les taux d’abandon.
Impact clé
- Vérification et authentification de l’identité
- IA agentique
- KYC, pKYC et screening
- Automatisation des SARs et STRs
Bonus Track : au-delà de 2026
World Models : deux approches de l’intelligence artificielle
L’avenir de l’IA se dessine aujourd’hui autour de deux approches distinctes.
D’un côté, les Large Language Models (LLMs), principalement entraînés sur le langage, se distinguent par leur capacité de réponse immédiate. Selon le cadre théorique de Daniel Kahneman, ils incarnent le « pensée rapide ».
De l’autre, des chercheurs comme Yan LeCun défendent le développement des World Models : des systèmes qui apprennent à partir de données vidéo et spatiales pour comprendre le monde. Ce changement de paradigme permettrait aux machines d’atteindre une « intelligence de niveau humain », de comprendre la réalité et, selon la vision de LeCun, de constituer la véritable voie vers l’Intelligence Artificielle Générale (AGI).
Impact
- Personnalisation du KYC
- Automatisation des SARs et STRs
- pKYC adaptatif
Analytique quantique
L’analytique quantique ouvre de nouvelles perspectives pour la détection de la fraude en exploitant des principes tels que la superposition et l’intrication, notamment dans des modèles basés sur des données catégorielles et des relations complexes difficiles à identifier avec l’informatique traditionnelle.
Par exemple, dans le cadre de la modélisation du risque, une institution financière souhaitant détecter la fraude transactionnelle pourrait utiliser des algorithmes quantiques pour le prétraitement des données, afin de révéler des relations cachées entre variables et permettre aux systèmes classiques d’identifier plus efficacement des schémas de fraude.
Impact
- Surveillance des transactions
- Classification des comptes (Know Your Account)
Consommation énergétique de l’IA
La consommation énergétique de l’IA — en particulier de l’IA agentique — deviendra un facteur stratégique. L’énergie nucléaire façonne l’avenir de l’approvisionnement énergétique nécessaire à l’entraînement et à l’inférence de l’IA générative et de ses dérivés les plus impactants : les agents.
Les Domain-Specific Language Models joueront un rôle clé pour améliorer l’efficacité et la scalabilité.
Impact
- IA agentique
L’avenir de l’identité numérique sera contextuel, continu et profondément intégré à l’expérience utilisateur.
Au-delà de 2026, l’avantage compétitif ne résidera pas dans l’ajout de contrôles supplémentaires, mais dans la capacité à prendre de meilleures décisions de confiance avec moins d’intervention de l’utilisateur. Les organisations qui investiront dans une identité intelligente, éthique et énergétiquement durable seront mieux préparées à affronter la prochaine décennie du fraude, de la régulation et de l’économie numérique.