Banque d'Angleterre : l'IA agentique redéfinit la finance

La Banque d'Angleterre face à l'IA agentique dans la finance

La Banque d'Angleterre est actuellement en train d'évaluer si les réglementations existantes sont suffisantes pour encadrer l'utilisation de l'intelligence artificielle agentique dans le secteur financier. Cette technologie, qui inclut des systèmes capables d'opérer sans intervention humaine directe, est déjà présente dans des domaines tels que les paiements, le trading, la cybersécurité et les opérations financières. Sarah Breeden, vice-gouverneure de la Banque, a exprimé ses préoccupations lors du Forum de la Banque centrale européenne au Portugal. Elle a souligné que les cadres réglementaires actuels n'ont pas été conçus pour gérer des agents autonomes capables de prendre des décisions indépendantes dans ces secteurs clés.

Breeden a insisté sur le fait que la supervision humaine ne peut pas être la solution pour chaque action entreprise par ces systèmes. Les cadres réglementaires doivent évoluer pour prendre en compte les capacités des agents autonomes dans les opérations financières. Elle a mis en avant que s'appuyer sur une surveillance humaine constante n'est pas pratique, étant donné la nature indépendante de ces systèmes.

L'essor de l'IA agentique dans les processus financiers

L'IA agentique se distingue par sa capacité à prendre des décisions et à exécuter des tâches de manière autonome. Dans le secteur financier, ces systèmes sont déjà intégrés dans des processus tels que les recommandations de produits et les opérations de trading. Contrairement aux outils de trading automatisés traditionnels, ces systèmes peuvent poursuivre des objectifs de manière indépendante, nécessitant moins de supervision humaine.

Sarah Breeden a mis en avant les avancées récentes des modèles d'IA, notamment dans l'identification des vulnérabilités cybernétiques. Ces systèmes peuvent enchaîner des actions à grande échelle et à grande vitesse, ce qui représente un changement significatif dans leurs capacités. Elle a expliqué que ces systèmes, s'ils sont formés sur des données similaires ou conçus autour d'objectifs similaires, peuvent agir de manière similaire.

Un rapport du Cambridge Centre for Alternative Finance de 2026 révèle que 81 % des entreprises de services financiers utilisent l'IA à divers degrés, et 52 % d'entre elles adoptent déjà l'IA agentique. Cependant, la majorité des applications actuelles se concentrent sur des fonctions internes comme l'automatisation des processus et la gestion des connaissances, avec une utilisation dans le trading encore limitée à des tâches à faible risque.

Les risques de résilience cybernétique selon la BoE

La résilience cybernétique est une préoccupation majeure pour la Banque d'Angleterre en ce qui concerne l'IA agentique. Breeden a décrit un "changement de paradigme" dans les capacités cybernétiques, nécessitant une approche des risques à l'échelle du système financier plutôt qu'au niveau des entreprises individuelles.

Les outils d'IA peuvent renforcer les défenses cybernétiques, mais ils présentent également des risques s'ils tombent entre de mauvaises mains. Breeden a souligné que les modèles open-source pourraient rapidement rattraper les modèles fermés les plus avancés, ce qui inquiète les autorités malgré les restrictions sur la publication de certains modèles.

Le FMI a également mis en garde contre les risques cybernétiques liés à l'IA, soulignant que les attaques peuvent se propager rapidement et affecter plusieurs institutions simultanément. Breeden a suggéré que les autorités devraient se préparer à des perturbations massives plutôt qu'à des interruptions isolées, en envisageant des tests de résistance pour évaluer l'impact potentiel de telles situations.

La Banque d'Angleterre envisage des exigences de reprise plus strictes pour les systèmes essentiels, comme permettre à une banque de prendre en charge les fonctions d'une autre en cas de panne. D'autres options incluent la mise en place de systèmes de secours pour assurer la continuité des services critiques.

Les mesures de protection du marché en discussion

Les régulateurs examinent également des mécanismes de protection pour limiter les perturbations causées par des modèles d'IA défectueux. Breeden a mentionné l'importance de garde-fous, de coupe-circuits et d'interrupteurs d'arrêt pour contrôler le trading sur les marchés.

Elle a averti que les systèmes autonomes pourraient amplifier la volatilité s'ils réagissent de manière similaire aux mêmes signaux de marché, surtout si leurs objectifs s'éloignent des buts initiaux ou des politiques publiques.

La Banque d'Angleterre a reconnu que les règles actuelles semblaient suffisantes pour gérer les risques liés à l'IA, mais les développements récents ont révélé des lacunes dans ces cadres.

Une perspective mondiale sur la régulation de l'IA

Le Conseil de stabilité financière a récemment souligné les défis posés par les agents d'IA pour la supervision humaine, appelant à des mesures de protection plus strictes. En juin, le FSB a proposé 12 pratiques pour une adoption responsable de l'IA dans le secteur financier, couvrant la gouvernance, la gestion des risques et les questions de cybersécurité.

Ces pratiques ne visent pas à établir une norme internationale contraignante, mais à encourager les entreprises à définir des rôles clairs lors de l'utilisation de l'IA, en particulier dans des fonctions critiques.

Sarah Breeden a conclu en affirmant que l'objectif de la Banque d'Angleterre est de garantir la résilience des entreprises financières à mesure que les systèmes autonomes se généralisent. La révision des contrôles au niveau des entreprises et des mesures de protection à l'échelle du marché est en cours pour s'assurer que ces systèmes ne compromettent pas la stabilité financière.