L’intelligence artificielle (IA) continue de s’imposer comme un levier stratégique pour les établissements bancaires africains. Toutefois, après une phase marquée par l’expérimentation et les investissements, le secteur entre désormais dans une étape où la rentabilité des projets devient un critère central. C’est l’un des principaux enseignements du rapport The State of AI in African Banking 2026: The Reality of Banking in the Agentic Era, publié par Backbase en partenariat avec le magazine African Banker.
Présentée comme la première évaluation systématique du retour sur investissement (ROI) de l’IA dans le secteur bancaire africain, l’étude repose sur les réponses de 277 cadres supérieurs issus de banques opérant dans 37 pays du continent. Selon les auteurs, les tensions sur les taux de change, l’augmentation des coûts des services cloud facturés en dollars et le renforcement des exigences en matière de localisation des données conduisent les conseils d’administration à s’interroger davantage sur la valeur économique des investissements dans l’IA. Le rapport indique que les budgets consacrés à cette technologie continuent de progresser, y compris parmi les établissements qui ne disposent pas encore de mécanismes formels pour mesurer leur retour sur investissement. Cette situation traduit, selon l’étude, une volonté d’investir dans l’innovation malgré des capacités d’évaluation encore incomplètes.
Les résultats mettent également en évidence des différences selon les approches retenues par les banques. Les établissements qui collaborent avec des fournisseurs spécialisés dans l’IA déclarent mesurer leur retour sur investissement dans 71,7 % des cas, contre 31 % pour ceux qui développent leurs solutions exclusivement en interne. Le rapport qualifie cet écart de « prime de partenariat ». L’IA conversationnelle demeure l’application la plus répandue, citée par près de la moitié des répondants. Toutefois, les établissements considérés comme les plus avancés déploient également des solutions destinées à la gestion du crédit, des risques et des revenus à un rythme sensiblement supérieur à celui des autres banques.
L’étude souligne néanmoins que les infrastructures technologiques existantes constituent le principal frein à l’adoption de l’IA. Plus de la moitié des personnes interrogées identifient l’intégration avec les systèmes hérités comme leur principale difficulté interne. Cette fragmentation limite notamment la disponibilité de données cohérentes, jugées indispensables pour mesurer précisément les performances des projets d’IA. Parmi les banques disposant d’un dispositif formel de suivi du retour sur investissement, 85,1 % estiment que les résultats obtenus atteignent ou dépassent leurs prévisions initiales. À l’échelle de l’ensemble de l’échantillon, 67,1 % déclarent toutefois mesurer effectivement ce retour sur investissement.
L’enquête fait également état d’un optimisme marqué concernant les perspectives de l’IA dans le secteur bancaire africain. Près de 87 % des répondants affichent une perception positive de son rôle au cours des deux prochaines années, tandis que plus de 83 % prévoient d’accroître leurs investissements. Les domaines de la détection des fraudes, de la surveillance des transactions et de l’évaluation du risque de crédit figurent parmi les applications jugées les plus prometteuses, notamment pour favoriser l’inclusion financière des populations disposant d’un historique bancaire limité. Le rapport met toutefois en garde contre le poids des systèmes informatiques historiques, qui absorbent en moyenne plus de la moitié des dépenses informatiques des banques africaines. Selon Backbase, cette dépendance pourrait ralentir la transition vers des solutions d’IA plus autonomes si les établissements ne modernisent pas leurs architectures technologiques.
