Le FMI mise sur l’IA pour soutenir la croissance mondiale en 2026

À voir aujourd’hui dans AI for Finance

💡Cas d’usage : Analyser les comportements clients via une analyse de cohortes (à partir d’une base client de programme fidélité)

🔥Les nouveautés de la semaine : Croissance mondiale en 2026 : le pari du FMI ; Le ROI devient central à Davos ; Banques : générative et agentique au cœur des investissements

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Cette semaine, découvrez comment structurer et analyser les comportements clients d’un programme de fidélité retail à l’aide d’une analyse de cohorte mensuelle claire, visuelle et directement exploitable, afin de comprendre en un clin d’œil la dynamique de valeur, de récurrence et de churn dans le temps.

À partir de données transactionnelles issues d’un programme de carte de fidélité (adhésion, achats, montants, dates), il est possible de construire une interface d’analyse complète combinant matrices de cohorte, indicateurs clés et visualisations temporelles pour piloter la performance client sur l’ensemble du cycle de vie.

Ce cas d'usage vous montrera comment :

Résultat : à partir de données transactionnelles, il devient possible de produire rapidement une analyse de cohorte interactive et professionnelle, offrant une compréhension claire des comportements clients et un pilotage efficace de la performance du programme de fidélité.

📹 Cas d’usage complet disponible ici

Le Fonds monétaire international anticipe une croissance mondiale solide en 2026, estimée à 3,3 %, malgré un environnement commercial encore marqué par les tensions protectionnistes. Selon le FMI, l’économie mondiale fait preuve de résilience, portée par l’adaptation des chaînes d’approvisionnement et surtout par un boom persistant des investissements dans l’intelligence artificielle, qui alimente les anticipations de gains de productivité.

Aux États-Unis, cette dynamique est particulièrement visible. Le FMI a revu à la hausse sa prévision de croissance pour 2026 à 2,4 %, soutenue par des investissements massifs dans les infrastructures IA : data centers, semi-conducteurs spécialisés et capacités énergétiques. Des effets similaires commencent à apparaître en Europe, notamment en Espagne et au Royaume-Uni, où les dépenses technologiques contribuent à stabiliser l’activité. L’IA apparaît ainsi comme un nouveau moteur macroéconomique, capable de compenser en partie les freins liés au commerce international.

Néanmoins le FMI souligne aussi les risques associés à cette accélération. Si les gains de productivité promis par l’IA tardaient à se matérialiser, une correction des valorisations sur les marchés financiers pourrait peser sur la demande. À l’inverse, une adoption rapide et efficace de l’IA pourrait relever durablement le potentiel de croissance mondiale. Pour la finance, l’enjeu est clair : l’IA ne constitue plus seulement un thème d’investissement, mais un facteur structurant des perspectives économiques, influençant à la fois l’allocation du capital, les politiques monétaires et les anticipations de marché.

Au Forum économique mondial de Davos, le discours sur l’intelligence artificielle a nettement évolué. Après deux années dominées par l’expérimentation et les promesses, les dirigeants mettent désormais l’accent sur une question centrale : le retour sur investissement. L’heure n’est plus aux pilotes dispersés ni à la mise à disposition généralisée d’outils comme ChatGPT ou Copilot, dont les gains se sont révélés difficiles à voir dans les résultats financiers.

Un consensus émerge parmi les dirigeants : pour générer un impact mesurable, l’IA doit être déployée de manière structurée, sous l’impulsion directe des comités exécutifs. Les initiatives les plus efficaces sont désormais top-down, ciblant des processus cœur, finance, opérations, ressources humaines, avec des objectifs clairs de productivité et de création de valeur. Plusieurs dirigeants soulignent également l’importance de centres d’excellence et d’une gouvernance des données solide pour maximiser les bénéfices de l’IA.

Parallèlement, une nouvelle bataille stratégique se dessine entre les grands éditeurs de logiciels : devenir la couche d’orchestration des agents IA en entreprise. Workday, Salesforce, Microsoft ou Snowflake cherchent à s’imposer comme l’interface centrale reliant données, processus et agents autonomes. Pour la finance, cette évolution est structurante : l’IA ne se limite plus à des outils d’aide ponctuels, mais s’intègre progressivement au cœur des systèmes de pilotage et de décision. À Davos, le message est clair : l’IA reste un levier majeur, mais elle est désormais jugée à l’aune de sa capacité à transformer durablement les performances économiques.

Les banques s’apprêtent à accélérer fortement leurs investissements en intelligence artificielle d’ici 2026, avec un focus clair sur les fonctions de conformité et de gestion des risques. Selon une étude menée par Hawk et Chartis, 82 % des responsables compliance et risk anticipent une hausse de leurs budgets IA de plus de 25 % dans les deux à trois prochaines années, signe que l’IA est désormais considérée comme un pilier des stratégies technologiques bancaires.

L’IA générative concentre une large part de ces investissements. Près de la moitié des décideurs interrogés prévoient une augmentation significative de leurs dépenses, tandis que l’autre moitié anticipe une progression plus graduelle. Les cas d’usage se déplacent progressivement des phases pilotes vers des déploiements à l’échelle, notamment pour l’analyse de transactions, la détection de comportements suspects et l’automatisation des investigations.

L’IA dite « agentique », capable d’agir de manière autonome dans des cadres de contrôle définis, suscite également un intérêt croissant, bien qu’à un stade plus précoce. Les investissements restent mesurés, mais traduisent une évolution structurelle : les banques se préparent à confier à l’IA non seulement l’analyse, mais aussi l’exécution de certaines actions opérationnelles. Pour le secteur financier, cette transition marque un changement de paradigme, où l’IA devient un levier central d’efficacité, de maîtrise du risque et de conformité à grande échelle.

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