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L’IA ne profite pas aux banques canadiennes. Vraiment?
Ce qui fonctionne avec l’IA, l’infonuagique et la modernisation bancaire
Les banques canadiennes sont respectées dans le monde entier pour leur résilience et devraient bien résister aux nouveaux vents contraires. Mais pour continuer à prospérer, elles devront accélérer leur modernisation et l’adoption de nouvelles technologies – et elles le savent. Selon notre dernière Enquête mondiale auprès des PDG, 42 % des dirigeants du secteur canadien des services financiers affirment que leur principale préoccupation est de déterminer si leur organisation se transforme assez rapidement pour l’IA.
Malgré les efforts ciblés et les dépenses en technologie, la plupart des banques ne voient pas de résultats. Notre Enquête auprès des PDG a révélé que, parmi les répondants du secteur canadien des services financiers, moins d’un sur dix déclare que son organisation a déployé l’IA à l’échelle requise dans ses diverses fonctions, ce qui les place loin derrière leurs homologues mondiaux – bien au-delà de 10 % – dans des domaines tels que le soutien administratif et les produits destinés aux clients. Les PDG du secteur canadien des services financiers affirment, dans une proportion de 73 %, que l’IA a eu peu ou pas d’incidence sur les revenus au cours de l’année écoulée, et 60 % en disent autant pour les coûts.
Cependant, certaines banques sont en train de prouver que l’IA peut produire des résultats en quelques semaines, et non en quelques années. Elles ne se limitent pas à adopter l’IA – elles la déchaînent face à des défis qui, traditionnellement, les freinent dans leur élan. Et les percées sont réelles.
Paysage bancaire canadien en 2026 : bases solides, pressions croissantes
Les banques canadiennes reposent sur des bases solides. Leurs modèles de revenus diversifiés ont fait leurs preuves, le crédit se normalise et l’efficience du capital continue de s’améliorer. Mais le défi, ce n’est pas la résilience – c’est plutôt la pertinence.
Les jeunes clients veulent des expériences numériques et automatisées. Les startups fintech leur proposent des architectures infonuagiques et des capacités IA que les systèmes hérités ne peuvent égaler. Et à mesure que le Canada se tourne vers un système bancaire ouvert, la pression concurrentielle ne fera que s’intensifier.
La technologie est désormais le levier clé des banques pour s’adapter : elle structure la stratégie, différencie la performance et permet de transformer l’ambition en croissance à grande échelle. Les banques prévoient une hausse du rendement des capitaux propres et des marges d’ici 2029. Atteindre de tels objectifs exigera toutefois une approche radicalement différente de la mise en œuvre technologique.
Systèmes hérités, silos de données : freins à la modernisation
L’arrivée d’Internet a transformé le secteur bancaire, et les institutions financières ont eu bien des années pour s’adapter. Avec l’IA, ce ne sera pas le cas.
Les freins à l’accélération sont ancrés dans la structure même des banques. Des systèmes hérités, qui datent parfois de plusieurs décennies, continuent de soutenir les opérations clés. Les données qu’ils contiennent sont cloisonnées, analogiques ou stockées dans des formats obsolètes. Résultat : plus de la moitié (53 %) des PDG du secteur canadien des services financiers affirment que même leur principal outil d’IA n’a pas accès à l’ensemble de leurs documents et données. Et lorsque les banques sont passées à l’infonuagique, nombre d’entre elles ont conservé – voire ajouté – des processus manuels et des niveaux d’approbation, réduisant à néant les gains de rapidité et d’évolutivité attendus.
Les freins sont aussi le produit des modes de prise de décision que les banques ont développés au fil du temps. La discipline qui fait la force des banques canadiennes – gouvernance rigoureuse, gestion prudente des risques et allocation mesurée du capital – peut en contrepartie limiter leur capacité à évoluer rapidement. Et un bilan de rendements stables peut rendre plus difficile la justification des lourdes dépenses initiales que la modernisation exige. Sans surprise, 42 % des PDG du secteur canadien des services financiers affirment que leur organisation a un accès limité au capital pour financer de nouvelles initiatives.
Au sein des banques, des priorités concurrentes aggravent le problème. Souvent, des unités d’affaires financent des projets technologiques qui profitent à l’ensemble de l’organisation, créant hésitation et inefficience. La rotation des dirigeants entraîne souvent une réévaluation ou un redémarrage des projets, ce qui fait perdre des mois de momentum.
Là où l’IA fait la différence
Qu’est-ce qui différencie les banques qui obtiennent des résultats?
Ces banques commencent non pas par la technologie, mais par un problème opérationnel – une échéance réglementaire, un processus manuel qui n’est pas adaptable, un cadre de risque qui ne suit pas le rythme. Ensuite, elles ont recours à l’IA pour le résoudre. Il s’ensuit non seulement un projet technologique réussi, mais aussi un résultat commercial mesurable.
Notre travail auprès des banques canadiennes nous a permis d’observer ce phénomène de première main. Trois exemples illustrent à quoi cela ressemble en pratique.
Pour l’une des grandes banques canadiennes, maintenir les procédures opérationnelles était un énorme défi. Chaque mise à jour de produit ou ajustement de processus nécessitait un remaniement, et les employés passaient des heures à rédiger la documentation manuellement.
La banque a appliqué l’IA générative aux procédures de rédaction et de mise à jour, ce qui lui a permis de réduire le temps de rédaction manuelle de plus de 85 %. La documentation était produite avec une grande précision, à une fraction du temps et du coût. Au lieu de rédiger des ébauches, les équipes se sont concentrées sur la validation et l’amélioration des procédures. Ce qui a commencé par un défi de rédaction s’est soldé par des améliorations plus larges aux processus opérationnels.
Dans une autre banque canadienne, le service des finances subissait des pressions croissantes. Les attentes réglementaires évoluaient, les volumes d’opérations augmentaient, et la demande pour des analyses financières accélérées et plus intelligentes était en hausse. Parallèlement, les processus critiques exigeaient beaucoup de ressources et de temps, la préparation des documents manquait d’uniformité dans le style et l’approche, et l’extraction des données pour la production de rapports était un processus complexe, en grande partie manuel.
La banque a commencé par trois cas d’utilisation de l’IA générative : automatisation de la création de rapports d’analyse et de résumés des transcriptions de conférences téléphoniques sur les résultats, simplification de la rédaction des commentaires des rapports de gestion, et extraction et traitement des données des documents financiers pour l’analyse par les pairs. Chacun a généré des résultats mesurables – réduction des délais d’exécution, amélioration de la précision, et possibilité pour les équipes de se concentrer sur des tâches à plus grande valeur.
Depuis la mise en œuvre de ces premiers cas d’utilisation, la banque a étendu son utilisation de l’IA à l’ensemble de ses opérations financières. Elle élabore maintenant une feuille de route de l’IA agentique qui l’aidera à passer de la résolution de problèmes individuels à la mise en place d’une plateforme de réinvention continue.
Ailleurs, l’IA ne se limite pas à résoudre des problèmes opérationnels : elle plaide en faveur d’une adoption accrue.
Les banques canadiennes ont la responsabilité d’établir et de tenir à jour des schémas de processus détaillés pour la gestion des risques et la conformité réglementaire. Or, dans les faits, ce travail est si lourd qu’il est difficile de le mener à bien de façon exhaustive ou dans les délais. Une banque a utilisé l’IA pour accélérer le processus de schématisation, et les résultats ont dépassé les attentes. La solution a comparé les processus existants aux normes de l’industrie, identifié des opportunités à forte valeur ajoutée pour l’automatisation et l’IA agentique, et projeté les économies de temps et de coûts connexes. En fait, elle a créé le dossier argumentaire pour sa propre expansion.
Pour les banques qui peinent à évaluer et à prioriser leurs investissements technologiques, cela change la donne. L’IA n’est plus seulement un outil à déployer : elle aide désormais à décider où la déployer en priorité.
L’IA crée déjà de la valeur pour les banques canadiennes
Laissez-nous vous montrer où elle pourrait en créer pour la vôtre
Mettre l’IA au service des banques canadiennes
Ce ne sont pas des victoires isolées. Elles reflètent une tendance dans le secteur canadien des services financiers : lorsque les banques partent d’un problème opérationnel, qu’elles instaurent la confiance dans la solution et agissent avec discipline, la technologie fait son œuvre.
La confiance, en particulier, est un dénominateur commun. Sur le plan opérationnel, cela signifie aligner les systèmes, les personnes et les processus, afin d’assurer une performance constante et de faciliter la prise de décision. Sur le plan numérique, il s’agit d’assurer l’intégrité de l’IA et des données grâce à des garde-fous qui permettent d’innover et d’évoluer en toute sécurité.
Les leçons tirées de ces victoires sont claires :
Bâtir pour la suite
Les banques qui obtiennent des résultats aujourd’hui s’attaquent à des problèmes immédiats. Mais les capacités qu’elles développent au fil du temps – confiance, discipline et rapidité – s’inscriront dans la durée, bien au-delà de tout initiative ponctuelle. L’IA agit, avec d’autres forces majeures, comme moteur d’une énorme valeur en mouvement dans l’économie mondiale. Les organisations les mieux placées pour la saisir sont celles qui sont en train de développer ces capacités fondamentales.
Comment PwC Canada peut aider
Saisir la valeur de l’IA et de l’infonuagique exige de nouvelles façons de travailler. Nous en avons fait l’expérience concrète, en codéveloppant des solutions avec des organisations – laboratoires d’innovation, centres d’excellence et modèles de cocréation.
C’est ainsi que nous travaillons avec les banques canadiennes. Nous nous considérons également comme un « client zéro », adoptant en interne des outils d’IA et d’automatisation avant de les commercialiser. Cette approche nous permet de bien comprendre les défis auxquels vous faites face et de renforcer la confiance à l’égard des solutions que nous proposons.
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Construisons la suite – ensemble
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