Les banques africaines multiplient les dépenses en intelligence artificielle, mais près d’un tiers ne mesurent pas leur retour sur investissement. Une étude récente révèle un écart croissant entre les dépenses technologiques et la justification de leur valeur, alors que les établissements financiers du continent cherchent à moderniser leurs infrastructures.

Selon une enquête menée auprès de 277 dirigeants bancaires dans 37 pays africains, 83,2 % des banques prévoient d’augmenter leurs investissements en IA au cours de l’année à venir. Pourtant, seulement 67,1 % des institutions évaluent formellement la rentabilité de ces dépenses. Plus surprenant encore, 82 % des banques sans cadre d’évaluation ROI envisagent néanmoins d’augmenter leurs budgets IA, suggérant que de nombreux établissements s’engagent financièrement sans avoir prouvé l’efficacité des projets en cours.

Cette tendance illustre une nouvelle phase dans l’adoption de l’IA en Afrique, où les banques passent de la phase expérimentale à celle du déploiement. La pression des conseils d’administration et des investisseurs pour justifier les dépenses technologiques s’intensifie. « La question n’est plus de savoir s’il faut investir dans l’IA, mais quelle est la rentabilité de ces investissements », souligne le rapport. Les coûts croissants du cloud, les pressions sur les changes et les règles de localisation des données poussent les banques à adopter une approche plus rigoureuse de leurs investissements numériques.

Des retours positifs pour ceux qui mesurent leur ROI

Les banques qui évaluent leurs retours sur investissement en IA sont largement récompensées. Parmi celles disposant d’un cadre ROI formel, 85,1 % déclarent que leurs projets AI ont atteint ou dépassé les projections financières initiales, tandis que plus de la moitié estiment que les retours ont dépassé leurs attentes. Seuls environ 15 % des établissements jugent que leurs investissements en IA n’ont pas généré la valeur escomptée.

Le problème ne réside donc pas dans l’IA elle-même, mais dans la manière dont les banques la gouvernent et l’évaluent. Les institutions collaborant avec des fournisseurs tiers mesurent leurs retours à un taux plus de deux fois supérieur à celles développant des solutions en interne (71,7 % contre 31 %), un écart qualifié de « prime du partenaire » par le rapport.

Un déficit d’évaluation au plus haut niveau

Paradoxalement, les dirigeants responsables de l’approbation des dépenses technologiques sont parmi les moins susceptibles de mesurer leur succès. Les services financiers enregistrent le taux d’évaluation le plus élevé (82 %), suivis par les équipes technologie et innovation (63,1 %). En revanche, la direction exécutive ne mesure le ROI que 50 % du temps, tandis que les équipes risques et conformité affichent un taux encore plus faible (48,1 %), malgré leur implication dans la mise en œuvre des systèmes IA.

L’architecture legacy, frein majeur

Le principal obstacle interne reste l’intégration avec les systèmes existants. La moitié des répondants citent cette problématique comme leur défi majeur. En moyenne, 55,7 centimes de chaque dollar IT est consacré à la maintenance des systèmes legacy, alors que près de la moitié des répondants jugent ces mêmes systèmes capables de supporter l’IA. Cette contradiction pourrait constituer un angle mort pour le secteur.

« Les banques africaines n’ont pas un problème d’IA, mais un problème d’architecture », déclare Aymen Daoud, vice-président régional pour l’Afrique chez Backbase. « Les établissements qui traitent l’intégration comme une priorité avant de déployer des agents dépenseront moins, se conformeront plus facilement et resteront compétitifs lorsque les modèles actuels seront remplacés par la prochaine génération. »

Des cas d’usage prometteurs

La détection de fraude et la surveillance des transactions se révèlent les applications les plus impactantes de l’IA, suivies par le scoring de crédit et l’évaluation alternative pour les clients aux dossiers incomplets. Cette dernière application pourrait offrir une voie crédible pour intégrer davantage de populations non bancarisées en Afrique subsaharienne dans le système financier formel.

Malgré ces défis, 86,9 % des répondants se déclarent positifs ou très positifs sur le rôle de l’IA dans la banque africaine au cours des deux prochaines années. Cette confiance reflète un optimisme persistant malgré les lacunes actuelles en matière de gouvernance et d’évaluation.