L’analyse de risque crédit est l’un des domaines où l’IA générative a trouvé ses premières applications concrètes dans la finance. Trois banques européennes de premier plan ont accepté de documenter leurs expériences pour cette enquête.
HSBC : réduction du temps d’analyse, pas du risque humain
HSBC a déployé en 2023 un système d’assistance à l’analyse des dossiers PME. Le modèle lit les bilans, les relevés de compte et les rapports sectoriels pour produire un résumé structuré en moins de deux minutes.
Résultat mesuré : le temps moyen d’instruction d’un dossier est passé de 4,2 heures à 1,8 heure. La banque précise toutefois que la décision finale reste systématiquement humaine. Le modèle ne produit pas de score, il synthétise.
BNP Paribas : scoring augmenté pour les grandes entreprises
BNP Paribas a opté pour une approche différente, en intégrant un LLM dans son processus de scoring pour les entreprises cotées. Le modèle analyse les rapports annuels, les transcriptions de calls investisseurs et les articles de presse économique pour produire un signal qualitatif qui vient compléter les indicateurs financiers classiques.
Les équipes internes décrivent une amélioration de la détection anticipée des signaux de stress financier, sans chiffre publié à ce stade.
ING : prudence et périmètre restreint
ING a démarré par un pilote limité à trois marchés (Pays-Bas, Belgique, Espagne), sur un portefeuille de PME. Le constat après 18 mois est plus nuancé : le modèle performe bien sur les secteurs qu’il connaît bien (retail, industrie manufacturière), mais produit des analyses insuffisantes sur des secteurs moins documentés dans ses données d’entraînement.
La banque a décidé de maintenir le pilote mais de ne pas le déployer en production généralisée avant une refonte de sa base de données d’entraînement.
Ce qu’on retient
Les trois expériences convergent sur un point : l’IA est utile comme outil de synthèse et de détection de signaux, pas encore comme outil de décision autonome dans le crédit. La qualité des données d’entraînement reste le facteur limitant principal.