Une étude récente du MIT a jeté un pavé dans la mare. Elle affirme que seuls 5% des projets pilotes d’intelligence artificielle (IA) générative dégagent des revenus, en dépit d’investissements d’envergure de 30 à 40 milliards de dollars. Une des raisons pourrait être liée au fait qu’il reste difficile d’évaluer et de mesurer leur impact réel. De fait, les banques de Wall Street entretiennent une certaine opacité sur le retour sur investissement des milliards de dollars injectés dans l’industrie.
Outre-Atlantique, le secteur bancaire a pourtant choisi d’investir massivement dans les grands modèles de langage (LLM) et de déployer rapidement des applications d’IA générative. Selon Statista, l’industrie a dépensé environ 19 milliards de dollars tout types d’IA en 2024. 77 % des banques y ont désormais lancé ou testé des applications d’IA générative, contre 61% en 2023 d’après une étude d’Ernst & Young.
Bank of America a converti
ses collaborateurs
En tête, JPMorgan Chase a fait de l’IA générative une priorité stratégique pour booster sa productivité et celle de ses employés. Lancée à l’été 2024, la LLM Suite, sa plateforme développée avec OpenAI, est utilisée par plus de 200 000 employés (voir graphique) et doit à terme s’étendre à ses 320 000 employés. JPMorgan Chase attribue aussi à son assistant de codage IA une augmentation de 20% de l’efficacité de ses ingénieurs informatiques.
Avec un investissement de 4 milliards de dollars dans l’IA en 2025, près d’un tiers du budget total consacré à la technologie, Bank of America est également à la pointe, en particulier en matière de brevets. La banque détient plus de 1 100 brevets dans le domaine de l’IA/ML, un chiffre en hausse de près de 95% depuis 2022. Son assistant virtuel Erica a généré 2,4 milliards d’interactions avec ses 45 millions de clients et plus de 90% de ses employés l’utilisent.
De son côté, conclu en 2023, le partenariat exclusif avec OpenAI dans le domaine de la gestion de patrimoine confère à Morgan Stanley des avantages concurrentiels pour la gestion des 5 500 milliards de dollars d’actifs de ses clients. Son assistant destiné à ses conseillers financiers, ainsi que son programme pilote d’IA appelé Debrief, lui font économiser 30 minutes par client, un gain de productivité conséquent.
Les constats parcellaires d’Evident
Dans son rapport, le fournisseur de données bancaires Evident estime que les cas d’utilisation reportés par les banques ont généré une hausse de 16% de leurs revenus rien qu’au premier trimestre 2025, notamment grâce à l’amélioration du taux de conversion des ventes, aux ventes croisées et à l’acquisition de nouveaux clients.
Mais, cela concerne moins d’un tiers des applications de l’IA générative dans les établissements bancaires, les 70% restant ne faisant l’objet d’aucune communication sur leur impact. Un chiffre qui témoigne d’un retard persistant dans la mesure du retour sur investissement de l’IA générative par le secteur. Les statistiques d’Evident sur le second semestre 2024 portaient sur 9 cas celles du 1er semestre 2025 sur 43 (voir graphique).
Premiers indicateurs clefs
chez JP Morgan
“De nombreuses banques en sont encore aux prémices du calcul du retour sur investissement de l’IA et hésitent à divulguer leurs évaluations d’impact en raison de la sensibilité concurrentielle ou de la surveillance réglementaire”, explique Alexandra Mousavizadeh, P-DG d’Evident. Pour elle, “rendre compte des résultats des cas d’utilisation est un signal stratégique indiquant que l’IA n’est plus un centre de coûts expérimental, mais un moteur mesurable de croissance, de rentabilité et d’avantage concurrentiel”.
JPMorgan Chase est bien consciente de l’enjeu. La banque new-yorkaise aurait actuellement 450 “preuves de concept” en préparation. Elle se concentrerait sur l’élaboration d’indicateurs clés de performance et d’objectifs clairs et concrets, afin d’analyser la réussite de chaque projet d’IA générative mis en place au sein de l’institution.
