« J’ai rédigé un rapport intitulé « A Blueprint for the AI-Native Lender » au début de l’année. Mais les rapports finissent souvent au fond des boîtes de réception. Cette série d’articles est ma tentative de développer le même argument dans un format qui aura plus de portée : divisée en trois parties, elle s’adresse directement aux responsables des opérations hypothécaires à travers l’Europe. Les idées sont les mêmes. L’urgence reste intacte. » - Geert van Kerckhoven
Tous les deux ou trois ans, quelqu'un affirme que l'intelligence artificielle va révolutionner le secteur bancaire. La plupart du temps, ce n'est pas le cas – non pas parce que cette vision était erronée, mais parce que la technologie n'était pas encore au point.
Cette fois-ci, c'est différent. Et si vous dirigez une société de crédit immobilier en 2026, vous le ressentez déjà.
Les modèles ont franchi un cap. Pas dans un seul domaine, mais dans tous simultanément. Raisonnement, vision, multimodalité, utilisation d’outils, génération de code, interprétation de textes juridiques. Chacune de ces capacités était intéressante en soi. Ensemble, elles sont révolutionnaires. Car pour la première fois, nous pouvons construire des systèmes d'IA qui ne se contentent pas de répondre à des questions ou de classer des documents : ils produisent des résultats. Ils raisonnent à partir de cas limites. Ils connaissent vos processus. Ils s'adaptent aux circonstances plutôt que de suivre des flux de travail prédéfinis.
C'est ce que nous entendons par « agentique ». Ce n'est pas un chatbot. Ce n'est pas un script d'automatisation. Ce n'est pas un millier de règles « si-alors » assemblées les unes aux autres. Un agent s'apparente davantage à un millier de flux de travail condensés en une seule intelligence – une intelligence capable de gérer la variabilité, les exceptions et les décisions qui nécessitaient auparavant la présence d'un humain derrière un bureau.
Les implications pour l'octroi de prêts hypothécaires, la prise de décision en matière de crédit et la gestion du cycle de vie des prêts sont considérables. Au cours de cette série en trois parties, je présenterai une feuille de route complète : où se trouvent les opportunités, quelles tendances se dessinent déjà et comment un prêteur véritablement proactif devrait envisager de repenser sa chaîne de valeur. Nous commencerons par le domaine où les bouleversements seront les plus visibles : le front office.
Le conseiller assisté par l'IA
L'application la plus immédiate consiste à assister les conseillers en crédit. Imaginez un conseiller en face d'un emprunteur, secondé par un agent qui a déjà intégré l'ensemble du cadre de gestion des risques du prêteur, les barèmes de taux en vigueur et les exigences réglementaires. Le conseiller pose des questions ; l'agent propose en temps réel des recommandations sur mesure et conformes à la réglementation.
C'est déjà le cas. Aux États-Unis, des plateformes telles qu'Addy AI sont formées selon les directives spécifiques à chaque prêteur – Fannie Mae, Freddie Mac, prêts non conformes aux normes (non-QM) – et fournissent des analyses en temps réel pendant les entretiens avec les emprunteurs. La Frost Bank, qui s'est relancée dans le crédit hypothécaire en plaçant la technologie au cœur de son activité, a clôturé l'année 2025 avec un encours de prêts hypothécaires de 595 millions de dollars, dépassant ses objectifs de 19 %. Une coopérative de crédit a indiqué que son assistant IA avait résolu instantanément plus de 90 % des demandes des clients, réduisant ainsi de 20 % le nombre d'appels au service d'assistance.
Mais voilà le problème : si l'agent est capable de fournir ces conseils en temps réel, en fonction de la police d'assurance, pour tous les produits, a-t-on encore besoin d'un conseiller sous cette forme ?
L'agent chargé des relations avec l'emprunteur
Cette question conduit tout naturellement à placer l'agent au service de l'emprunteur. Un modèle d'IA – disponible 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, dans toutes les langues, et d'une patience infinie – qui accompagne l'emprunteur depuis sa première demande jusqu'à la pré-approbation, en passant par l'évaluation de sa solvabilité et la collecte des documents. Il ne s'agit pas d'un simple formulaire auquel on aurait ajouté un chatbot. Il s'agit d'une véritable expérience conversationnelle qui comprend le contexte, répond à des questions précises et fait avancer le processus.
Infosys a qualifié ce système d’« agent conversationnel » : un assistant disponible en permanence qui sert de point de contact unique pour l’emprunteur, depuis la recherche des meilleurs taux jusqu’à la phase post-clôture. ServisBOT déploie déjà des assistants IA destinés aux emprunteurs qui gèrent les interactions de gestion de crédit par voix, chat ou e-mail, et accompagnent les clients tout au long de la préqualification et de la demande de prêt. En mars 2026, Mortgage Automation Technologies a lancé BIG AI, une interface de type ChatGPT spécialement conçue pour les prêts hypothécaires, prenant en charge les requêtes en langage naturel, les tableaux d'amortissement et les propositions aux clients, et s'appuyant sur les données de montage de prêts propres au prêteur.
Seuls 9 % des consommateurs américains préfèrent aujourd’hui se rendre en agence. 55 % utilisent les applications bancaires mobiles comme canal principal. Nous pensons que les Européens ne sont pas loin derrière. La tendance est claire : les emprunteurs privilégient le numérique, et les agents peuvent leur offrir une expérience qui n’est pas seulement numérique, mais véritablement intelligente.
Lorsque les emprunteurs font appel à leurs propres agents
C'est là que ça devient vraiment intéressant – et que la plupart des banques s'arrêtent de réfléchir trop tôt.
Des gens utilisent déjà ChatGPT et Claude pour obtenir des conseils en matière de prêts immobiliers. Ce n'est pas de la spéculation. Une enquête de LendingTree a révélé que 51 % des personnes interrogées se tournent vers l'IA pour obtenir des conseils financiers, 30 % d'entre elles affirmant que l'IA a influencé leur décision d'ouvrir ou de fermer un compte bancaire ou de contracter un prêt. Un sondage de Veterans United a montré que 32 % des acheteurs immobiliers utilisent des outils d'IA, et 22 % s'en servent spécifiquement pour comparer les prêteurs hypothécaires. Parmi la génération Z, 74 % ont utilisé un chatbot IA au moins une fois.
Et cela ne concerne pas uniquement les consommateurs. 82 % des courtiers en crédit immobilier ont utilisé ChatGPT ou d'autres outils d'IA au cours des trois derniers mois. Près de la moitié d'entre eux y ont recours quotidiennement.
On n'est pas à un an de voir les consommateurs faire appel à des courtiers pour souscrire un prêt immobilier. C'est déjà le cas.
Faisons maintenant un peu de projection. Aujourd’hui, un client demande à ChatGPT des conseils généraux en matière de prêt immobilier. Demain – et ce « demain » pourrait n’être que dans quelques mois, et non dans plusieurs années –, l’agent du client contacte directement votre banque. Il se renseigne sur vos taux. Il soumet une demande de préqualification accompagnée du profil financier de l’emprunteur. Il compare votre offre à celles de trois concurrents. Il négocie. Le tout de machine à machine.
En tant que banque, comment réagissez-vous à cela ?
Le moment MCP : créer des interfaces lisibles par machine
Nous pensons que les banques doivent commencer à réfléchir à des interfaces programmatiques destinées aux agents externes – l'équivalent de ce que les API ont apporté à l'open banking, mais pour les interactions entre IA.
L'infrastructure est en train de voir le jour. Le protocole MCP (Model Context Protocol) d'Anthropic, lancé fin 2024 et cédé à l'Agentic AI Foundation de la Linux Foundation en décembre 2025, fournit une norme ouverte permettant de connecter des agents IA à des systèmes externes. Le protocole A2A (Agent-to-Agent) de Google offre une autre voie. Les deux connaissent une adoption rapide : des centaines de fournisseurs d'outils et de grandes plateformes ont intégré le MCP dès sa première année d'existence.
Dans le secteur bancaire en particulier, Block (Square) a intégré le protocole MCP dans ses processus de paiement internes. Des études montrent que les banques qui mettent en œuvre des protocoles de type MCP peuvent offrir aux agents IA un accès en temps réel aux données transactionnelles, permettre une évaluation dynamique des risques et s'intégrer aux systèmes existants, tout en garantissant une sécurité conforme à la norme OAuth 2.1 et aux exigences de la directive PSD2, de la loi BSA/AML, de la loi GLBA et du règlement DORA de l'UE.
Et le cadre réglementaire est en passe d'être mis en place. La directive PSD3, qui a fait l'objet d'un accord politique provisoire en novembre 2025, normalise les API de l'Open Banking en tant que principal point d'accès pour l'échange de données, avec une gouvernance renforcée et des tableaux de bord clients pour la gestion des autorisations. Date d'entrée en vigueur prévue : deuxième ou troisième trimestre 2028. L'infrastructure réglementaire régissant la communication entre les intermédiaires et les banques est mise en place parallèlement au développement technologique.
Ce à quoi nous nous attendons – et ce à quoi les banques visionnaires devraient se préparer :
Les courtiers hypothécaires automatisés. Il ne s'agit pas de courtiers humains utilisant des outils d'IA, mais de plateformes de courtage entièrement basées sur l'IA qui contactent les banques de manière automatisée pour obtenir des devis, comparent les offres de dizaines de prêteurs en quelques secondes et proposent aux emprunteurs des recommandations optimisées. La tendance est claire : 82 % des courtiers utilisent déjà l'IA, son adoption s'accélère et les arguments économiques en faveur du remplacement de l'intermédiation humaine par une comparaison automatisée sont irréfutables. Reste à voir si cela prendra la forme de plateformes autonomes de « courtiers agents », de fonctionnalités intégrées à des assistants IA destinés aux consommateurs ou de places de marché spécialisées, mais la direction à suivre est indéniable.
Des agents représentant les consommateurs négocient directement avec les agents bancaires. Cela crée un nouveau modèle d'interaction : quelles informations souhaitez-vous divulguer à un agent externe ? Lesquelles préférez-vous garder confidentielles ? Comment fixer des tarifs compétitifs alors que chaque offre est comparée en temps réel par des algorithmes ? Les banques qui mettront en place ces interfaces dès le début – en veillant à respecter les règles de conformité – bénéficieront d'un avantage structurel dans un monde où le premier point de contact de l'emprunteur n'est plus un site web ou une agence, mais un agent agissant en son nom.
Les banques qui considèrent cela comme une utopie se retrouveront dans une situation délicate lorsqu'une part importante des demandes de prêt immobilier ne proviendra plus des internautes, mais des agents immobiliers.
Prochain épisode de cette série : je vais examiner les domaines dans lesquels l'IA offre le retour sur investissement le plus immédiat – le mid-office et le back-office – et expliquer pourquoi les changements les plus profonds dans le secteur du crédit pourraient n'avoir absolument rien à voir avec la souscription.
