Une étude Riverbed révèle que 92 % des décideurs du secteur des services financiers s'accordent à dire que l'amélioration de la qualité des données est essentielle au succès de l'IA

Riverbed, le leader en AIOps pour l'observabilité, a publié les résultats de l'industrie des services financiers de son enquête mondiale, « L'avenir des opérations informatiques à l'ère de l'IA », qui examine le niveau de préparation à l'IA dans le secteur des services financiers. Les résultats mettent en évidence un écart de mise en œuvre croissant alors que les organisations passent de l'ambition en matière d'IA à l'impact dans le monde réel. Alors que près de tous les décideurs des services financiers (92 %) conviennent que l'amélioration de la qualité des données est essentielle au succès de l'IA, les progrès restent inégaux : seulement 12 % des initiatives d'IA ont atteint un déploiement complet à l'échelle de l'entreprise, tandis que 62 % substantiels restent encore en phase pilote ou de développement, soulignant les défis de l'opérationnalisation de l'IA dans l'une des industries les plus réglementées et sensibles aux risques au monde.

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Consultez l'infographie des services financiers ici : riverbed.com/aiops-survey25/

Cependant, le secteur des services financiers continue de démontrer une forte confiance dans la valeur de l'IA et des AIOps, avec 89 % des organisations déclarant que le ROI de leurs investissements AIOps a atteint ou dépassé les attentes, renforçant la réputation du secteur pour une adoption technologique disciplinée et axée sur la valeur. Près de deux tiers (62 %) des répondants expriment également un degré élevé de confiance dans leur stratégie d'IA. Pourtant, malgré cet optimisme, les organisations de services financiers continuent d'être affectées par les lacunes de mise en œuvre de l'IA. Au milieu des pressions croissantes pour optimiser les opérations, renforcer la conformité, atténuer les risques et offrir des expériences numériques supérieures, cette industrie est de plus en plus contrainte par la préparation des données, la complexité opérationnelle et la capacité à faire évoluer l'IA au-delà des initiatives pilotes.

« Les organisations de services financiers sont parmi les adoptants d'IA les plus sophistiqués et disciplinés, et nos recherches montrent qu'elles voient déjà de solides rendements », a déclaré Jim Gargan, Chief Marketing Officer, chez Riverbed. « Cependant, le secteur opère sous des pressions uniques, notamment un examen réglementaire rigoureux, une tolérance zéro pour les temps d'arrêt et un besoin critique de précision des données. Ce qui est clair, c'est que le succès dépend maintenant de la simplification de l'informatique, de la consolidation des outils et des fournisseurs d'observabilité, de l'amélioration de la qualité des données, de l'adoption de normes ouvertes comme OpenTelemetry, et de la garantie que les performances du réseau et des applications peuvent prendre en charge l'IA à grande échelle. Chez Riverbed, nous soutenons activement certaines des plus grandes organisations de services financiers au monde alors qu'elles comblent cet écart et transforment l'ambition en matière d'IA en réalité opérationnelle. »

L'ambition en matière d'IA rencontre la réalité opérationnelle

Pour les institutions de services financiers, le succès de l'IA n'est pas défini uniquement par l'expérimentation ; il dépend de la préparation opérationnelle. La recherche montre que seulement 40 % des organisations de services financiers se sentent pleinement prêtes à opérationnaliser leur stratégie d'IA. Les données restent la contrainte la plus importante, car seulement 43 % sont pleinement confiants dans l'exactitude et l'exhaustivité de toutes les données de leurs organisations, le niveau de confiance le plus bas de toutes les industries interrogées.

Surtout, le secteur comprend ce qui est en jeu. 92 % des répondants des services financiers conviennent que l'amélioration de la qualité des données est essentielle au succès de l'IA, la proportion la plus élevée de toutes les industries. Cela reflète une conscience profonde que sans données fiables et de haute qualité, les initiatives d'IA ont du mal à passer de la preuve de concept à la production.

La complexité opérationnelle pousse à la simplification

Ces défis de données sont aggravés par la complexité des environnements informatiques. Pour soutenir les services numériques, les transactions en temps réel et les charges de travail d'IA croissantes, les organisations de services financiers ont accumulé des ensembles d'outils fragmentés qui limitent la visibilité et ralentissent la prise de décision. En moyenne, les équipes informatiques disposent actuellement de 13 outils d'observabilité provenant de neuf fournisseurs différents, créant des angles morts dans les applications, les réseaux et l'expérience utilisateur.

En conséquence, 96 % des organisations de ce secteur consolident activement les outils et les fournisseurs dans les opérations informatiques, 95 % convenant qu'une plateforme d'observabilité unifiée faciliterait l'identification et la résolution des problèmes opérationnels. Notamment, 95 % envisagent de nouveaux fournisseurs dans le cadre de cette consolidation – le niveau le plus élevé parmi toutes les industries interrogées – signalant une volonté de repenser les relations technologiques de longue date en faveur d'une plateforme capable de réduire les risques, d'améliorer l'intégration et de prendre en charge l'IA à grande échelle.

Les performances des communications unifiées deviennent essentielles pour l'entreprise

Alors que les services financiers continuent de numériser l'engagement client et les flux de travail internes, les performances des outils de communications unifiées (UC) sont devenues essentielles pour l'entreprise. Les employés passent maintenant 41 % de leur semaine de travail à utiliser des outils UC, et près de deux tiers déclarent qu'ils sont essentiels pour fonctionner efficacement. Pourtant, les performances restent incohérentes. Seulement 47 % des organisations de services financiers sont très satisfaites des performances UC, tandis que 44 % signalent des problèmes réguliers dans les appels vidéo, les plateformes de messagerie et les espaces de travail collaboratifs.

Ces défis créent des contraintes opérationnelles importantes. Les problèmes liés aux UC représentent 16 % de tous les billets informatiques, prenant en moyenne 41 minutes à résoudre, près d'un billet sur cinq nécessitant plus d'une heure. Dans un secteur où la réactivité et la disponibilité affectent directement la confiance des clients, la visibilité limitée et les demandes de support élevées continuent d'entraver la productivité et l'expérience.

OpenTelemetry sous-tend l'observabilité à grande échelle

Pour surmonter la visibilité fragmentée et soutenir les opérations pilotées par l'IA, les organisations de services financiers se tournent de plus en plus vers des cadres d'observabilité ouverts et standardisés. OpenTelemetry joue un rôle critique en permettant une collecte et une corrélation cohérentes des données à travers les applications, l'infrastructure et l'expérience utilisateur, une condition préalable pour une IA digne de confiance dans des environnements complexes et réglementés.

De manière encourageante, l'enquête montre que les organisations de services financiers sont en tête de tous les secteurs dans l'adoption d'OpenTelemetry, avec 92 % exploitant déjà le cadre. Presque tous les répondants (96 %) déclarent que la corrélation interdomaine est essentielle à leur stratégie d'observabilité, tandis que 99 % conviennent qu'OpenTelemetry réduit le verrouillage des fournisseurs et augmente la flexibilité. Notamment, 97 % le considèrent comme une fondation pour les initiatives futures telles que l'automatisation pilotée par l'IA, renforçant son rôle d'facilitateur de l'évolutivité de l'IA à long terme.

Le mouvement des données d'IA et les performances du réseau prennent le devant de la scène

Alors que les initiatives d'IA mûrissent, l'attention se déplace des modèles vers le mouvement des données qui les alimentent. Les organisations de services financiers accordent une plus grande importance au mouvement des données d'IA que tout autre secteur interrogé, avec 94 % le considérant comme important pour leur stratégie globale d'IA et 37 % le décrivant comme critique et fondamental pour la façon dont elles conçoivent et exécutent l'IA.

Avec les données d'IA de plus en plus distribuées dans les environnements de cloud public, de périphérie et de colocalisation, les performances et la sécurité du réseau émergent comme des facteurs de succès décisifs, cités comme essentiels par 81 % des répondants, le plus élevé de toutes les industries. À l'avenir, 76 % des organisations de services financiers prévoient d'établir une stratégie de référentiel de données d'IA d'ici 2028, soulignant la nécessité d'architectures gouvernées et hautement performantes qui équilibrent l'innovation avec la conformité et le contrôle.

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