Gouvernance
Services financiers 2026 : l’heure de la maturité technologique sous contraintes
Par La rédaction, publié le 12 février 2026
IA partout, cyber sous tension, et des systèmes centraux qui n’ont pas le droit de tomber : la finance 2026 joue serré. Pour tenir, la finance passe au multi-cloud, découpe le core banking en briques et met l’IA au régime strict de la gouvernance. Entre cloud-agnostic, microservices et automatisation de la défense, la maturité se mesure à la capacité à encaisser.
Par Mike Stawchansky, Chief Technology Officer chez Finastra
Le secteur financier arrive à un moment charnière de sa transformation technologique. Après plusieurs années d’expérimentation et de déploiement accéléré, les institutions entrent dans une phase où la priorité n’est plus d’adopter de nouvelles technologies, mais d’en stabiliser l’usage à grande échelle.
Cloud, intelligence artificielle, cybersécurité et technologies émergentes comme le calcul quantique structurent désormais les feuilles de route IT. Leur intégration progressive a permis de gagner en agilité et en rapidité, mais elle a aussi accru la complexité des environnements techniques et déplacé la nature des risques.
Les incidents d’infrastructure, les dépendances technologiques et les fragilités de sécurité ont aujourd’hui des effets directs sur la continuité des services, la conformité réglementaire et la confiance des clients. Dans ce contexte, les choix technologiques ne peuvent plus être abordés comme des projets isolés : ils relèvent d’arbitrages structurants pour l’ensemble du secteur.
La résilience au cœur de la stratégie cloud
L’adoption du cloud a franchi un seuil. Selon les estimations de CoinLaw, près de 60 % des banques dans le monde avaient transféré au moins 30 % de leurs charges critiques vers le cloud dès 2025. Cette dynamique répond à des besoins clairs de flexibilité, de scalabilité et de rapidité de déploiement, notamment via l’intégration de services par API sécurisées.
Elle s’accompagne toutefois d’exigences accrues en matière de résilience. Les interruptions d’infrastructure observées récemment dans le secteur ont mis en évidence la nécessité de limiter certaines dépendances technologiques et de mieux répartir les charges critiques. Dans ce contexte, les stratégies hybrides et multi-cloud se généralisent.
Le recours à des solutions cloud-agnostic devient un critère déterminant dans le choix des architectures et des partenaires technologiques. Il permet aux établissements de conserver des marges de manœuvre, tant sur le plan opérationnel que réglementaire, dans des environnements de plus en plus interconnectés.
Modernisation modulaire : l’alternative pragmatique
La modernisation des systèmes de core banking demeure un chantier complexe. Le remplacement complet des systèmes centraux est notoirement risqué et coûteux, ce qui conduit de nombreux établissements à privilégier des trajectoires progressives.
Les approches fondées sur la modularisation et la décomposition fonctionnelle constituent une réponse pragmatique à cette contrainte. En intégrant des microservices modernes à des socles existants, les institutions peuvent faire évoluer leurs systèmes par étapes, sans exposer les opérations à des ruptures majeures.
Cette logique de « symbiose » permet d’accélérer l’innovation sur des périmètres ciblés tout en maintenant la stabilité des fonctions critiques. Elle contribue également à réduire, progressivement, la dette technologique accumulée au fil des décennies.
IA : une maturité conditionnée par la gouvernance
L’essor rapide de modèles d’IA largement diffusés, tels que ChatGPT ou Gemini, a contribué à banaliser l’usage de l’intelligence artificielle. Dans les institutions financières, la phase d’expérimentation est largement engagée.
Le principal défi réside désormais dans le passage à l’échelle. La maturité de l’IA dépend étroitement de la qualité de l’infrastructure de données : gouvernance, sécurité, accès, traçabilité et conformité. Lorsque ces fondations sont insuffisantes, les projets peinent à produire des résultats mesurables et à générer un retour sur investissement durable.
À ces enjeux techniques s’ajoutent des contraintes organisationnelles et réglementaires fortes. La capacité à structurer les données, à sécuriser les usages et à développer les compétences internes constitue un préalable à toute industrialisation de l’IA dans les services financiers.
Cyberdéfense : vers une protection proactive et automatisée
Les menaces cyber évoluent rapidement. L’automatisation des attaques, l’essor des deepfakes et la sophistication croissante des campagnes de phishing modifient profondément le paysage des risques.
Pour y répondre, les institutions financières renforcent leurs dispositifs en intégrant davantage d’automatisation et d’intelligence artificielle dans les opérations de sécurité. Des agents IA permettent notamment d’analyser de grands volumes de signaux, de détecter des comportements anormaux et de prioriser les alertes critiques.
Dans ce contexte, les modèles de sécurité tels que le Security-as-a-Service s’imposent progressivement comme un standard, notamment pour sécuriser des chaînes de valeur de plus en plus étendues. Les tests de sécurité proactifs deviennent également incontournables. Simulations d’attaques et exercices réguliers permettent d’identifier les vulnérabilités avant qu’elles ne soient exploitées et de renforcer en continu la posture de sécurité des organisations.
Calcul quantique : un sujet de préparation à moyen terme
Le calcul quantique commence à structurer les réflexions stratégiques de certains acteurs financiers. Les experts anticipent l’émergence progressive d’un « quantum advantage », susceptible d’avoir des implications sur la cryptographie, la sécurité et le traitement de certaines opérations complexes.
Selon l’IBM Institute for Business Value, le secteur bancaire se classe au quatrième rang de son Quantum Readiness Index et consacre environ 12 % de ses budgets de R&D à ces initiatives. À ce stade, l’enjeu est avant tout d’anticiper les impacts potentiels et de développer les capacités internes nécessaires pour accompagner ces évolutions.
La transformation technologique du secteur financier ne peut plus être fragmentée. Cloud, modernisation des systèmes, IA, cybersécurité et technologies émergentes sont désormais étroitement liés.
La capacité des institutions à articuler ces dimensions de manière cohérente, tout en maîtrisant les risques opérationnels et réglementaires, conditionne leur résilience et leur capacité d’adaptation dans un environnement en mutation rapide.
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