Face à des concurrents plus rapides et moins coûteux, des DSI projettent de concentrer l’IA sur quelques processus à fort impact. Des retours d’expérience montrent des gains concrets, tandis que la sélection et l’ajustement des modèles deviennent des décisions clés. En parallèle, l’architecture pour superviser des agents et l’implication des directions financières cadrent l’ambition.
Des résultats mesurables mais une architecture encore rare
Travelers a développé TravelersLLM, un modèle d'assurance propriétaire ajusté à partir d'un modèle à poids ouverts, et l'a entraîné sur des documents internes avant de l'utiliser en souscription. Mojgan Lefebvre indique que des data scientists et des experts métier ont mené des milliers de tests pour évaluer ce système. Parallèlement, seuls 24 % des répondants à l'enquête Infotech 2027 Global IT Leadership déclarent disposer d'une architecture permettant de superviser des flux de travail agentiques. Lorsque ces flux sont exécutés à grande échelle, des différences de précision, de rapidité ou de coût peuvent devenir déterminantes.
La concurrence place la CX en tête et force à simplifier les processus
Des startups spécialisées dans l’IA mettent sur le marché des services à la fois plus rapides ou à moindre coût, ce qui devrait faire de l’expérience client une priorité essentielle à l’horizon 2027. Manish Jain, fondateur de Strategic Horizon Research, constate que des jeunes pousses issues de l’IA parviennent à des valorisations de 1 milliard de dollars en près de trois ans et demi, tout en employant environ deux fois moins de collaborateurs qu’auparavant. Chez OneDigital, Mike Sullivan prévoit que la concurrence ira directement solliciter les clients actuels, considère l’IA comme un risque systémique et craint de voir apparaître des propositions rivales à des tarifs réduits de moitié. Interrogée après une référence aux néobanques, Mojgan Lefebvre reconnaît la qualité des expériences numériques proposées par certains assureurs et estime que cette concurrence incite Travelers à poursuivre l'amélioration technologique pour rester performante en technologie comme en assurance. Améliorer la CX implique aussi de revoir les processus internes. Les startups peuvent concevoir des services autour de l'IA dès le départ, tandis que les entreprises établies doivent composer avec des procédures, validations et systèmes plus complexes. Chez JPMorganChase, l'équipe de Vrinda Menon analyse les flux de travail, notamment dans le domaine du prêt, pour recenser les actions et validations nécessaires et supprimer des étapes. Menon souligne que certains processus datent des années 1990 ou du début des années 2000, et son équipe examine désormais les parcours de bout en bout, jusqu'à remettre en question la nécessité de certaines tâches.
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Choisir et ajuster les modèles selon la tâche
L'intégration d'agents IA dans davantage de flux de travail rendra plus fréquentes les décisions sur le choix du modèle à employer en 2027. Les dirigeants devront arbitrer entre modèles avancés et modèles spécialisés ajustés pour des tâches précises. Vrinda Menon cite des exemples comme la classification d'informations ou l'identification de la nature d'une demande client, où des modèles plus petits, adaptés au langage et aux catégories de l'entreprise, sont pertinents. Elle estime qu'il est presque indispensable d'ajuster les modèles et rappelle qu'une intelligence de pointe n'est pas nécessaire pour tous les produits. Selon elle, les agents doivent aussi pouvoir accéder au savoir-faire accumulé par les employés et aux pratiques des métiers lorsqu'ils traitent une tâche, comme une demande de prêt.
Du foisonnement de pilotes à quelques grands paris encadrés
Des DSI prévoient de réduire la dispersion des expérimentations en 2027 pour concentrer leurs efforts sur un nombre limité de processus critiques. Vrinda Menon décrit un paysage saturé de pilotes et recommande de se recentrer sur deux ou trois grands paris par organisation, une position exprimée lors d'un panel avec Mojgan Lefebvre à la conférence GAI World 2026. Étendre le rôle des agents IA suppose cependant de disposer de systèmes de supervision, alors que 42 % des leaders financiers interrogés par Deloitte estiment que leurs ambitions en matière d'IA agentique dépassent les capacités actuelles de leur organisation. Ce décalage pourrait ralentir l'expansion et encourager des choix de périmètre plus restreints. La sélection des chantiers passera par une réduction des expériences soutenues. Travelers illustre les gains possibles en ayant réduit le temps d'enregistrement des soumissions de deux heures à deux minutes et en ciblant entre cinq et dix domaines prioritaires, selon sa directrice de la technologie et des opérations, Mojgan Lefebvre.
Budgets et conduite du changement pèsent sur les priorités 2027
L'implication des directions financières et commerciales dans les décisions de dépenses liées à l'IA fait partie des priorités avancées pour 2027. Des réseaux de champions de l'IA sont envisagés pour accompagner l'évolution des pratiques des collaborateurs. Globalement, les DSI visent des gains plus importants avec des investissements plus sélectifs, concentrés sur des processus bien identifiés et des modèles adaptés aux tâches. Gill Haus, DSI de la banque de consommation et communautaire chez JPMorganChase, défend l'idée d'utiliser l'IA pour réinventer le travail plutôt que de simplement automatiser les méthodes existantes.
