L’intelligence artificielle, buzz ou opérationnelle ? Les deux. Répéter qu’on en parle beaucoup sans la « voir à l’œuvre » est abusif. Aujourd’hui, dans le domaine des paiements, elle est bel et bien opérationnelle dès lors qu’il s’agit de se prémunir du risque de défauts, en optimisant les périodes de prélèvements. En revanche, d’autres avancées, comme une sécurisation accrue ou une connaissance client plus approfondie (KYC), sont en cours de développement. Il est temps de partir à la rencontre des acteurs les plus en pointe.

« L’amélioration de notre compétitivité passe par l’utilisation de la data, et le big data doit répondre aux préoccupations concrètes de nos clients et à des cas d’usages issus de nos métiers. » Les propos sont signés Yves Tyrode, directeur général en charge du digital pour le Groupe BPCE lorsqu’il a salué le lancement de la chaire Data Engineering et intelligence artificielle pour la banque et l’assurance. Une chaire Télécom ParisTech, créée en partenariat avec le groupe BPCE devenue officiellement la 14 e chaire de l’École. « Rester en prise avec les besoins de l’entreprise est le rôle d’une école telle que Télécom ParisTech », a professé Yves Poilane, directeur de l’établissement. Par le biais de ParisTech, les futurs data scientists auront la possibilité de travailler sur les donnée s du groupe : « Pourvivre, cette chaire a besoin de l’usage. Au sein du groupe BPCE, nous croulons sous les cas d’ usages encore inexploités », explique Yves Tyrode. En France, l’exploitation des données par les banques en reste à la phase d’expérimentation. Régulation oblige, elles se manipulent avec grand e précaution.
Pour autant, l’analyse et l’exploitation des données sont d’ores et déjà érigés au rang de science et bon nombre d’ingénieurs devraient se diriger à l’avenir vers des postes de « scientifiques de la donnée », les fameux data scientists dont on nous promet que l’on va se les arracher sous peu au sein d’une industrie de plus en plus pourvoyeuse d’emplois.« En discutant avec les grandes banques américaines, nous constatons qu’elles ont trois ou quatre ans d’avance du côté de l’utilisation et à l’analyse des données. Toutes parlent aujourd’hui d’amélioration de la compétitivité et de la productivité grâce à l’usage des datas », témoigne Yves Tyrode.

Acteurs bancaires vs, nouveaux entrants

Pour autant, les acteurs bancaires des paiements apparaissent aujourd’hui un peu en retrait, notamment dans leurs offres à destination des commerçants : « Les établissements bancaires classiques proposent aujourd’hui des solutions limitées qui « processent » principalement des cartes de paiement et des virements. D’autres acteurs innovants offrent des solutions plus variées et locales, comme cagnotte, « paypal » espèces, mobile, etc.) », explique Renaud Sibel, CEO de Nexway. Le fournisseur de solutions de paiements numérisés à destination des acteurs du commerce a d’ores et déjà plongé dans l’intelligence artificielle. « Chez Nexway, Il existe aujourd’hui trois cas d’usage de l’intelligence artificielle dans les paiements : l’optimisation du taux de conversion, notamment par la personnalisation des moyens de paiement proposés et l’évaluation du risque de fraude, le smart routing qui oriente la transaction vers les meilleurs prestataires de paiement et le smart replay qui optimise le moment du paiement de renouvellement », détaille Renaud Sibel. Parmi ces avancées, celles qui favorisent un accroissement des revenus pour les commerçants restent les plus plébiscitées : « Bien sûr, la gestion des fraudes demeure un vrai enjeu pour les commerçants, mais ils sont également très intéressés par les process d’optimisation de la conversion ainsi que par le smart replay qui améliore le taux de renouvellement des abonnements automatiques de l’ordre de 2 à 5 % », souligne le CEO.
À l’instar de Nexway, d’autres acteurs ont opéré une percée importante dans le secteur. Une progression portée par l’évolution de la législation qui autorise dorénavant d’autres acteurs à se positionner sur les moyens de paiements. Parmi eux, les banques issues du commerce, telles qu’Oney Groupe, filiale d’Auchan Holding ou encore de Banque Casino, filiale du groupe Casino.

«Toutes les banques tradition elles planchent aujourd’hui sur l’intelligence artificielle»
Pour Olivia Bernanose et Thierry Dinard, experts au sein du cabinet de conseil Syrtals, les établissements bancaires traditionnels développent aujourd’hui de nombreuses innovations labellisées intelligence artificielle.
« Toutes les banques fonctionnent de la même façon : leurs solutions émanent de briques, c’est-à-dire qu’elles vont chercher à l’extérieur les logiciels et solutions dont elles ont besoin », souligne Olivia Bernanose. Pour autant, toutes planchent sur les améliorations permises par l’intelligence artificielle : « Il faut bien avoir à l’esprit qu’aujourd’hui tous les paiements sont revus à l’aune des mesures de lutte contre le financement du terrorisme. Ce qui aboutit à de très nombreux’ falsepositive (positif à tort). Or, dans 95 % des cas, le virement est confirmé par la banque. Les établissements bancaires travaillent donc aujourd’hui sur des outils de machine learning capables d’automatiser ces acceptations », explique Thierry Dinard. Plus largement, l’intelligence artificielle est de plus en plus utilisée par les établissements bancaires qui voient en cette technologie le moyen d’automatiser les process. Outre-Atlantique, la banque Chase utilise l’IA pouranalyseren permanence la régulation et constater que les contrats restent conformes. En France, les experts du cabinet de conseil soulignent l’avancée de certaines acteurs bancaires à ‘instar d’Orange Bank, de Crédit Mutuel Arkéa ou de BNP Paribas.

Ces deux acteurs se donnent pour ambition de proposer des parcours clients plus fluides, plus simples, tout en garantissant des degrés élevés de sécurisation.
Les deux acteurs font appel à l’intelligence artificielle pour la mise en place du paiement fractionné. Objectif affiché : fidéliser des e-commerçants en leur proposant des solutions innovantes qui fluidifient le parcours client grâce à l’IA. « Nous avons observé une forte progression de l’utilisation du paiement fractionné via notre offre 3x 4x Oney par laquelle les commerçants proposent à leurs clients le paiement de leurs achats en plusieurs fois. Nos enquêtes de satisfaction révèlent que 75 % des clients n’auraient pas choisi de réaliser leur achat sans cette offre.
Elle a connu un très beau succès en France, avec plus de 70 commerçants et e-commerçants qui ont rejoint la communauté des 300 partenaires Oney », se félicite Jean-Pierre Viboud, directeur général du groupe.

L’e-commerce, terrain d’expérimentation de l’IA

« Faute d’innovation, les banques perdent des parts de marché sur les petits comptes de commerçants, nombreux à préférer Prestashop à l’agence bancaire. Nous constatons un criant manque d’innovation sur le secteur : il n’existe aucune différenciation des offres bancaires pour les grands ou les plus petits comptes », critique Nicolas Weissleib, cofondateur et directeur général de PayGreen, une fintech spécialisée dans les solutions de paiements à destination des commerçants (il vient d’opérer une levée de fonds d’un million d’euros). Un constat partagé par Grégoire Bourdin, CEO de HiPay Group : « Les banques traditionnelles s’occupent très peu des e-commerçants. Lesquels ont besoin d’encaisser des paiements hors les frontières hexagonales. Certaines banques sont particulièrement efficientes sur certains pays, à l’instar, par exemple, de BNP Paribas avec l’Italie. En revanche, rares sont les banques à proposer de façon facilitée des transactions transfrontalières avec la même fluidité dans l’ensemble des pays. Chez HiPay, nous adressons ce marché des e-commerçants. Grâce aux réseaux que nous avons tissés avec nos partenaires internationaux, nous sommes à même de les accompagner dans de nombreux pays.» HiPay a développé une panoplie de solutions IA, avec HiPay Sentinel, solution de lutte contre la fraude et les impayés, associée à la technologie d’intelligence artificielle imaginée en interne (Smart Décision).
« Nous avons mis en place un moteur des coring qui évalue 80 données de paiements. Ces coring combinatoire, qui prend en compte des données telles que la géographie de l’IR nous donne la possibilité d’évaluer le niveau de risque d’une transaction », détaille Grégoire Bourdin. La fintech a également développé une technologie de machine learning : « les interventions du marchand sont enregistrées par le système qui pourra ensuite reconnaître des interventions similaires et ne plus solliciter l’intervention humaine », précise Grégoire Bourdin. Le groupe commercialise un outil d’analyse à destination des commerçants intitulé HiPay Intelligence. Directement reliée à Google Analyses, la plate-forme délivre une vision complète et détaillée du parcours des consommateurs. Il devient alors possible au commerçant de régler avec précision le tunnel d’achat.

Des mauvais payeurs qui se heurte à une intelligence…

Tout autre utilisation de l’intelligence artificielle aujourd’hui en phase de démocratisation, l’optimisation des processus de paiements grâce à l’analyse de data. En clair, ponctionner le compte bancaire du client au bon moment du mois afin de se prémunir des impayés. Parmi les premiers entrants sur cette technologie, Payboost, la filiale de Véolia qui a développé une solution de gestion de la chaîne de paiement, très rapidement rejointe sur ce créneau par la fintech Slim Pay. « Grâce à la technologie mise en place, nous pouvons identifier le meilleur moment pour débiter le client. Les services proposés par Payboost ne se limitent pas à ce type d’optimisation des prélèvements. Nous prenons en charge l’ensemble de la chaîne de paiement, depuis la facturation jusqu’à la comptabilité. Contraire ment à un acteur comme Slim Pay, notre offre combine technologie et service. Autre différence notable, nous ne sommes pas établissement de paiement : notre rôle consiste donc à ajouter de l’intelligence dans les flux de paiements et à externaliser la comptabilité », plaide David Laval, directeur marketing de Payboost. Avec sa plate-forme, la marque entend séduire les fournisseurs de services (eau, gaz, électricité, bailleurs sociaux ou encore services publics tels que crèches et cantines). Pour y parvenir, il s’appuie sur un argument de poids : réduire les frais d’encaissement de facture de 35 à 40 % et limiter les impayés, tout en maintenant de bonnes relations entre fournisseurs et consommateurs. Car l’innovation majeure mise en avant par la fintech, on l’a compris, est d’allier bigdata et intelligence artificielle afin d’optimiser la date de prélèvement, en fonction de la solvabilité du client. La plate-forme s’ accompagne d’un terminal omnicanal en marque blanche ainsi que d’une fonction de prérecouvrement. Lorsqu’un prélèvement est rejeté, une nouvelle demande est passée pour éviter le recours systématique aux cabinets
de recouvrements. Si, depuis ses débuts en 201 6, PayBoost compte Véolia comme client principal (et traite 14 millions de factures), le groupe se donne, à terme, pour ambition de traiter 50 millions de factures chaque année.
Pour ce faire et grâce aux algorithmes mis en place, seuls 50 collaborateurs suffiront.
Pan sur l’emploi.

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Point Banque
Rédacteur en chef : Olivier Magnan
Rédaction : J o Cohen, Çhloé Consigny, Audrey Déjardin, Thomas Martin; Véronique Pierron