Ce que nous faisons pour la banque et l'assurance
En banque et en assurance, notre conseil part des textes que votre conformité applique déjà, et le développement entre dans vos circuits de validation, de la revue de sécurité au registre des prestataires.
Chaque proposition décrit l'outil, les données lues, l'hébergement, le fournisseur du modèle et le lieu où il traite les données, pour que votre direction des risques puisse classer le service dans son registre et décider s'il soutient une fonction critique ou importante. Comme le code et sa documentation vous reviennent, un changement de prestataire reste possible le jour où votre politique l'exige.
Conseil et stratégie IA
Nous classons vos cas d'usage selon le texte qui les gouverne : réclamations sous la recommandation ACPR 2024-R-02, scoring sous l'annexe III du règlement européen sur l'IA, prestataires sous DORA, dossiers de vigilance sous les règles de lutte contre le blanchiment. Chaque cas reçoit un niveau de risque, un porteur métier et une condition de validation, dans une feuille de route que votre comité des risques peut arbitrer.
- Classement des cas par texte applicable
- Éléments pour le registre DORA
- Feuille de route arbitrable
Développement d'agents et d'outils sur mesure
Nous développons des assistants qui lisent vos contrats et vos procédures : qualification et projet de réponse à une réclamation, fiche de synthèse d'un dossier professionnel, comparaison de garanties entre deux contrats. Chaque proposition de l'outil cite la clause ou la pièce source, et l'historique des échanges est journalisé dans votre environnement pour le contrôle permanent.
- Projets de réponse sourcés
- Journalisation pour le contrôle permanent
- Déploiement dans votre environnement
Automatisation des processus
Nous automatisons les dépouillements qui précèdent une décision humaine : tri des courriers entrants, extraction des pièces d'un dossier, calcul des échéances réglementaires, préparation des tableaux de suivi du contrôle interne. Aucune réponse ne part vers un client sans la validation d'un gestionnaire, et les automatisations tournées vers le client n'ont jamais accès aux dossiers de vigilance.
- Tri et routage des courriers
- Échéances réglementaires calculées
- Périmètres de données cloisonnés
L'IA dans la banque et l'assurance : où se crée la valeur ?
Le secteur banque-assurance manipule des volumes considérables de documents structurés et non structurés : dossiers de crédit, contrats, conditions générales, déclarations de sinistre, échanges de relation client. La pression réglementaire y est forte (LCB-FT, DDA, Solvabilité II, RGPD, recommandations ACPR) et la marge se joue de plus en plus sur le coût de traitement et la qualité du conseil. L'IA générative crée de la valeur là où l'humain passe aujourd'hui un temps disproportionné à lire, résumer, vérifier et reformuler : analyse documentaire, pré-instruction de dossiers, contrôle de cohérence, rédaction de réponses encadrées. La valeur n'est pas dans le remplacement de la décision (qui reste humaine et tracée) mais dans l'accélération de la chaîne qui mène à cette décision.
Les difficultés que nous adressons
Pré-instruction des dossiers de crédit et de souscription chronophage : lecture de pièces hétérogènes, recoupements manuels, ressaisies dans plusieurs outils.
Conformité LCB-FT et KYC sous tension : revue des alertes, collecte de justificatifs, rédaction des comptes rendus de vigilance, traçabilité exigée par l'ACPR.
Relation client coûteuse à industrialiser : réponses encadrées par la réglementation, ton maîtrisé, devoir de conseil et de mise en garde à documenter.
Données extrêmement sensibles qui ne doivent ni quitter le système d'information ni alimenter un modèle public, ce qui freine l'adoption d'outils grand public.
Des prestations concrètes pour la banque et l'assurance
Agents de synthèse de dossiers de crédit et de souscription
Un agent qui lit les pièces d'un dossier (bilans, relevés, contrats, justificatifs), en extrait les éléments clés et produit une fiche de synthèse structurée pour le chargé d'affaires ou le souscripteur, avec citation des sources. La décision reste humaine et tracée.
Automatisation de la conformité LCB-FT et du KYC
Des automatisations qui pré-trient les alertes, collectent et vérifient les justificatifs, rapprochent les informations et rédigent un projet de compte rendu de vigilance que l'analyste valide. Chaque étape est journalisée pour répondre aux exigences de traçabilité.
Copilote de relation client et de réponse encadrée
Un copilote interne qui propose des réponses conformes au devoir de conseil et au cadre réglementaire, branché sur vos conditions générales et votre base de connaissances, avec garde-fous sur les formulations sensibles.
Analyse et comparaison de contrats et de garanties
Un outil qui compare des contrats, repère les clauses sensibles, met en regard garanties et exclusions, et signale les écarts par rapport à un référentiel interne, utile en assurance comme en banque de financement.
Traitement et qualification des déclarations de sinistre
Une automatisation qui qualifie les déclarations entrantes, identifie les pièces manquantes, oriente vers le bon circuit de gestion et prépare une première analyse pour le gestionnaire de sinistres.
Assistant de reporting réglementaire et de contrôle interne
Un assistant qui aide à constituer et relire les éléments de reporting (Solvabilité II, contrôle interne, contrôle permanent), en rapprochant des sources internes et en produisant des brouillons structurés à valider.
Secret bancaire, conformité et traçabilité
La banque opère sous secret bancaire (article L511-33 du code monétaire et financier), l'assurance sous ses propres obligations de confidentialité, et toutes deux sous la supervision de l'ACPR et le règlement DORA sur la résilience opérationnelle numérique. Les données de crédit, de sinistre et de relation client ne peuvent ni alimenter un modèle public ni sortir d'un périmètre maîtrisé. Nous concevons les solutions pour rester dans votre système d'information ou dans un hébergement souverain, avec journalisation des accès, validation humaine sur les décisions et pistes d'audit. La conformité RGPD, LCB-FT et le cadre de l'AI Act sont des critères de conception, pas une couche ajoutée après coup.
En banque et en assurance, le premier projet rentable est celui dont la règle est déjà écrite
La quasi-totalité des banques et des assureurs dispose désormais de cas d'usage d'IA en production, selon une enquête de l'ACPR menée en 2025 et citée le 9 septembre 2026 par Denis Beau, premier sous-gouverneur de la Banque de France. Côté marchés, l'AMF relève en février 2026 que 90 % des 100 acteurs qu'elle a interrogés utilisent l'IA ou prévoient de le faire dans les douze mois. Reste à choisir les cas que votre conformité peut défendre devant le superviseur, en commençant par celui dont le gain se mesure le plus tôt.
DORA fait entrer le fournisseur du modèle dans votre registre
Le règlement (UE) 2022/2554, dit DORA, s'applique depuis le 17 janvier 2025. Son article 28 impose de tenir un registre de tous les accords portant sur des services TIC (technologies de l'information et de la communication) fournis par des tiers, en distinguant ceux qui soutiennent des fonctions critiques ou importantes. L'autorité compétente doit être informée en temps utile de tout projet d'accord de ce type. L'API d'un modèle de langage, son hébergeur et le prestataire qui maintient l'outil y figurent.
L'article 30 fixe le contenu minimal du contrat : description des services, régions ou pays où les données sont traitées et stockées avec l'obligation de prévenir avant tout changement, restitution des données en cas de défaillance ou de résiliation, assistance en cas d'incident, coopération avec les autorités compétentes. Pour un service qui soutient une fonction critique, s'ajoutent des droits illimités d'accès, d'inspection et d'audit. Le choix du fournisseur se fait donc avec votre direction juridique, contrat en main, avant la première ligne de code.
Le secret bancaire et les règles d'externalisation organisent le recours au prestataire
Pour une banque, l'article L. 511-33 du code monétaire et financier soumet au secret professionnel les dirigeants et les salariés des établissements de crédit et des sociétés de financement. Le même article autorise la communication d'informations couvertes à un prestataire auquel l'établissement confie des fonctions opérationnelles importantes, à charge pour lui de les garder confidentielles. L'arrêté du 3 novembre 2014 sur le contrôle interne demande en outre d'informer l'ACPR des externalisations de prestations essentielles, par une extraction annuelle du registre.
Un assureur relève d'autres textes. L'article L. 354-3 du code des assurances lui laisse l'entière responsabilité de ses obligations quand il externalise, et lui impose d'informer l'ACPR, préalablement et en temps utile, de son intention d'externaliser une fonction ou une activité importante ou critique. Le secret de l'article L. 511-33 ne le vise pas : sa confidentialité se construit à partir du RGPD et de ses engagements contractuels. Nous écrivons la note d'externalisation dans le format que votre établissement utilise déjà.
Le score de crédit et la tarification santé deviennent des systèmes à haut risque
L'annexe III du règlement (UE) 2024/1689 vise les systèmes qui évaluent la solvabilité des personnes physiques ou établissent leur note de crédit, hors détection de fraude, et ceux qui évaluent les risques et fixent les prix en assurance vie et en assurance maladie. L'omnibus numérique de juillet 2026 (règlement 2026/1744) a repoussé ces obligations au 2 décembre 2027. L'ACPR sera chargée de surveiller ces systèmes à compter de cette date, a précisé Denis Beau en septembre 2026.
Le déployeur d'un tel système évalue d'abord son incidence sur les droits fondamentaux, avant la première utilisation (article 27). Un outil qui prépare une fiche de synthèse peut rester hors du haut risque comme tâche préparatoire (article 6), s'il ne profile pas le client et si son fournisseur documente l'appréciation. La solvabilité d'une société n'entre pas dans le point 5 b, qui vise les personnes physiques ; celle d'un entrepreneur individuel ou d'un dirigeant caution y entre.
Les réclamations offrent un premier projet dont le cahier des charges existe
La recommandation ACPR 2024-R-02 du 2 juillet 2024 décrit le processus attendu. Le professionnel accuse réception d'une réclamation écrite sous dix jours ouvrables, répond de façon claire et argumentée sous deux mois au plus, mentionne dans chaque réponse le médiateur compétent et la façon de le saisir, enregistre réclamations et réponses. Au moins une fois par an, une synthèse des dysfonctionnements identifiés remonte aux instances de gouvernance.
Chaque étape se prête à un assistant : distinguer une réclamation d'une simple demande d'information selon les exemples de l'annexe, retrouver le contrat et la clause en cause, préparer un projet de réponse qui cite cette clause et mentionne le médiateur, calculer les échéances. Le gestionnaire valide et signe. Les indicateurs existent déjà dans votre registre (délai moyen, réponses hors délai, réclamations requalifiées), ce qui permet de mesurer le gain sur vos propres chiffres.
La lutte contre le blanchiment impose un cloisonnement strict des données
L'article L. 561-18 du code monétaire et financier rend confidentielle la déclaration de soupçon adressée à Tracfin et interdit d'en révéler l'existence, le contenu ou les suites au client comme à un tiers. Un assistant qui lit le dossier d'un client pour répondre à sa réclamation ne doit donc jamais avoir accès aux dossiers de vigilance. La séparation se règle dans les droits d'accès et dans la composition des corpus, avant toute question de prompt (la consigne donnée au modèle).
Côté analystes, l'outil aide à préparer un examen renforcé : il rassemble les pièces, résume les flux et rédige un projet de note que l'analyste complète et signe. La décision de déclarer reste humaine, et la trace de chaque étape alimente le contrôle permanent. Ces deux outils, celui du client et celui de la conformité, n'ont ni le même corpus ni les mêmes utilisateurs, et nous les livrons comme deux applications distinctes.
| Outil | Texte | Ce que le projet doit prévoir |
|---|---|---|
| Projet de réponse à une réclamation | Recommandation ACPR 2024-R-02 | Accusé de réception sous dix jours ouvrables, réponse sous deux mois, mention du médiateur |
| Appel à l'API d'un modèle de langage | DORA, articles 28 et 30 | Inscription au registre, lieux de traitement au contrat, restitution des données |
| Score de crédit d'un particulier | Règlement (UE) 2024/1689, annexe III, point 5 b | Haut risque à compter du 2 décembre 2027, avec analyse d'impact (article 27) |
| Tarification en assurance vie ou maladie | Règlement (UE) 2024/1689, annexe III, point 5 c | Mêmes obligations, à la même date |
| Fiche de synthèse d'un dossier de société | Annexe III, point 5 b, limité aux personnes physiques | Hors champ tant qu'aucun dirigeant ni aucune caution n'est évalué |
| Préparation d'un examen de vigilance | Code monétaire et financier, article L. 561-18 | Corpus et droits d'accès séparés des outils tournés vers le client |
Mise en situation : un assureur de dommages outille ses réclamations écrites
Prenons un assureur de dommages de taille régionale. Son service réclamations reçoit chaque jour des courriers et des courriels qui mêlent vraies réclamations, demandes de pièces et relances de sinistres. Les gestionnaires répondent à la main, en cherchant les conditions générales et particulières du contrat dans deux outils différents. La direction veut tenir le délai de deux mois de la recommandation de l'ACPR et nourrir sa synthèse annuelle sans ressaisie.
- Extraire douze mois de réclamations écrites, avec leurs réponses et leur qualification dans le registre, comme jeu de référence.
- Traduire l'annexe de la recommandation en règles de qualification : expression d'un mécontentement, demande de geste commercial, simple demande d'information.
- Construire l'assistant : il qualifie le message, retrouve le contrat, propose un projet de réponse qui cite la clause et mentionne le médiateur, puis calcule les deux échéances.
- Rejouer les réclamations de l'année et comparer, avec les gestionnaires, les qualifications et les projets de l'assistant aux réponses envoyées à l'époque.
- Mettre en service avec la validation de chaque réponse par un gestionnaire, puis brancher les qualifications sur la synthèse annuelle des dysfonctionnements.
Ce que vous obtenez. Le gestionnaire part d'un projet sourcé au lieu d'une page blanche, et la conformité dispose d'une qualification homogène des réclamations. Le gain se mesure sur les indicateurs du registre, relevés avant et après la mise en service : délai de réponse, part des réponses sous deux mois, réclamations requalifiées. Aucun chiffre n'est annoncé avant cette mesure.
Les pièges à connaître
Le contrat d'un fournisseur de modèle doit contenir les clauses de l'article 30 de DORA, dont les lieux de traitement des données. Un pilote lancé avec une clé souscrite en ligne oblige à refaire le choix du fournisseur si ces clauses manquent au moment de l'inscription au registre.
Une déclaration de soupçon ne doit jamais transparaître dans une réponse au client. La séparation se règle dans les droits d'accès de l'assistant ; une consigne de prudence dans le prompt ne suffit pas.
Le jour où la fiche d'un particulier comporte un score, l'outil devient un système à haut risque, avec analyse d'impact pour le déployeur et obligations lourdes pour le fournisseur.
Le secret de l'article L. 511-33 et l'extraction annuelle du registre d'externalisation concernent la banque. L'assureur informe l'ACPR avant d'externaliser une fonction importante ou critique, selon l'article L. 354-3 du code des assurances.
Un client qui écrit à l'assistant doit savoir qu'il échange avec une machine : l'article 50 du règlement européen sur l'IA l'impose depuis le 2 août 2026, sauf si c'est évident pour une personne normalement attentive. Le message d'accueil le dit, et un conseiller reprend la main sur demande.
Cabinet de conseil banque et assurance : ce qu'un cabinet IA fait que les grands cabinets ne font pas
Un cabinet de conseil secteur bancaire classique accompagne la stratégie, la digitalisation des banques et les programmes de transformation, sur des missions longues et des équipes nombreuses. Masteria intervient sur un périmètre plus étroit et plus concret : les processus où l'IA générative rend du temps aux équipes de la banque de détail, de la bancassurance ou de la banque de financement, avec une mise en œuvre qui reste dans votre système d'information.
Banque de détail et bancassurance : le conseiller augmenté
Préparer un entretien, synthétiser un dossier, répondre de façon encadrée à une réclamation, comparer des garanties : les cas de la banque de détail et de la bancassurance tiennent dans le quotidien du conseiller. Nous outillons ces gestes sans réinventer le parcours client ni exposer le secret bancaire.
Digitalisation des banques : là où l'IA prend le relais
La digitalisation a dématérialisé les parcours ; restent les tâches qu'elle n'a pas supprimées : lire, qualifier, contrôler, rédiger. L'IA générative traite ces tâches sur des documents non structurés, en gardant la décision et la traçabilité côté humain.
Chatbot bancaire : encadré, ou pas du tout
Un chatbot bancaire qui répond librement engage la banque. Le nôtre répond depuis vos documents et vos règles, refuse hors périmètre, journalise chaque réponse et bascule vers un conseiller quand la question l'exige. C'est la condition pour qu'il passe la conformité et la DSI.
Big data banque et données de référence
Les banques ont des données en volume ; l'IA générative en demande peu, mais de fiables : fiches client cohérentes, contrats accessibles, historiques exploitables. Nous cadrons ce socle avec la direction des données avant tout cas d'usage, en nous appuyant sur vos plateformes existantes.
Pour la banque de financement et d'investissement, les cas portent sur l'analyse documentaire (due diligence, contrats, reporting) et suivent la même exigence de cloisonnement. Deux points d'entrée : le conseil en intelligence artificielle. le conseil data et IA pour préparer le socle.
Détacher des développeurs IA dans vos équipes
Quand les données de crédit, de sinistre ou de relation client ne doivent pas quitter votre système d'information, nous pouvons détacher un ou plusieurs développeurs IA dans vos équipes, sur site ou en environnement maîtrisé, pour développer derrière votre pare-feu et au contact de vos contraintes de sécurité et de conformité.
Un développeur détaché s'intègre à votre chaîne de mise en production : poste fourni par la banque ou l'assureur, accès ouverts au cas par cas, revue de code et recette menées par vos équipes. Dès que la prestation devient un service continu, comme la maintenance d'un outil en production, elle relève en principe des services informatiques visés par DORA et entre dans votre registre d'informations : nous fournissons les éléments nécessaires à son enregistrement dès la signature.
Voir notre méthode et nos modèles d'engagementAncrer les usages après le déploiement
Nous formons les gestionnaires de réclamations à relire un projet de réponse contre le contrat, les conseillers à préparer un entretien avec un assistant autorisé, les équipes de conformité à contrôler la traçabilité d'un outil. Depuis l'omnibus numérique, l'article 4 du règlement européen sur l'IA demande à chaque déployeur de prendre des mesures pour la maîtrise de l'IA de son personnel : une session documentée, avec son programme et sa liste de présence, fait partie des preuves que votre conformité peut produire.
Chaque session réunit un service autour de ses propres pièces : courriers types, conditions générales, procédures, avec des exemples dépouillés de toute donnée client. La journée intra coûte 1 980 € HT par groupe, et l'OPCO de la banque ou de l'assurance peut la financer, la certification Qualiopi de Masteria couvrant ses actions de formation.
Découvrir les formations IAQuestions fréquentes — IA pour la banque et l'assurance
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IA pour le juridique
Analyse de contrats, recherche jurisprudentielle et rédaction assistée, dans le respect strict du secret professionnel.
Voir le secteurIA pour le secteur public
Demandes usagers, rédaction administrative et recherche réglementaire, dans un cadre de souveraineté et de commande publique.
Voir le secteurIA pour les services et le conseil
Production de livrables, synthèse documentaire et propositions commerciales, branchées sur le savoir du cabinet.
Voir le secteurUn cabinet spécialisé IA, indépendant des éditeurs
Masteria, cabinet spécialisé en intelligence artificielle fondé à Lyon en 2022 par Mathias Nizan, n'a qu'un seul métier : l'IA. Les missions et les formations sont menées par Mathias et par un réseau d'intervenants indépendants, expérimentés et pédagogues, qui connaissent le secteur. L'indépendance vis-à-vis des éditeurs garantit une recommandation qui suit votre intérêt, pas un catalogue. Nos études de cas et notre revue de presse montrent ce travail en situation.
Sources et références officielles
Pour vérifier nos engagements (certification qualité, financement) et approfondir l'outil concerné :
- Qualiopi, Ministère du Travail : la certification qualité qui rend nos formations finançables.
- Les OPCO, Ministère du Travail : le fonctionnement du financement de la formation par votre opérateur de compétences.