BPCE rassemble le secteur financier sur les API

Tandis que, dans la plupart des institutions financières, le concept de banque ouverte (« open banking ») ne parvient pas à dépasser son stade élémentaire, tel qu'il est inscrit dans la DSP2, le groupe BPCE lance une initiative de place destinée à mettre en commun les expériences et faire progresser l'ensemble du secteur.

Depuis plusieurs années, toutes les banques de l'hexagone – et, probablement, du monde entier – ont entamé des réflexions sur l'« APIfication » de leurs métiers, ses enjeux et ses défis, ses contraintes et ses implications… et ses opportunités, avec une préférence pour celles qui revêtent un aspect commercial. Pourtant, en dépit de tous les efforts déployés, les réalisations concrètes restent excessivement rares, au-delà de l'accès aux données de comptes et à l'initiation de paiement imposés par la réglementation européenne.

Dans ce contexte d'immobilisme, le « Collectif API Thinking » rassemble les établissements les plus importants – outre BPCE, BNP Paribas, Crédit Agricole, Crédit Mutuel Arkéa, Crédit Mutuel CIC, HSBC, ING, La Banque Postale, Société Générale… – ainsi qu'un assureur – MAIF – dans le but de structurer et accélérer un mouvement que tous pressentent critique pour l'avenir de l'industrie mais qui représente une telle révolution qu'il est extrêmement complexe à appréhender et à mettre en marche.

À ce stade, le principe semble être celui d'un club de rencontre et d'échanges, dont l'objectif consiste essentiellement à permettre aux différents participants de partager les leçons à retenir de leurs projets, leurs bonnes pratiques, leurs idées…, tout ce qui peut aider à faire progresser globalement la compréhension et l'adoption des API dans les banques françaises. Immédiatement, on prend conscience de la limite de l'exercice à la bonne volonté des membres et aux frontières de l'avantage concurrentiel.

Certes, l'origine des adhérents, principalement issus des directions informatiques ou « digitales » de leurs entreprises respectives, laisse entrevoir une focalisation d'abord sur les considérations techniques, qui devrait faciliter la transparence des contributions et des discussions. Cependant, dans ce cas, se pose une question de priorité : est-ce vraiment sur ce plan que les freins sont les plus marqués dans le développement de l'économie d'API ? Ou bien la vision « métier » devrait-elle primer ?

D'une manière générale, les usages doivent évidemment être identifiés et formalisés avant de se pencher sur les solutions et, dans le domaine des API, ils constituent bien, aujourd'hui, le point de blocage. Mais comme il est illusoire d'imaginer une collaboration entre pairs sur les applications, il peut tout de même exister un rôle utile à remplir pour le collectif : en partant de l'hypothèse que toute la banque sera un jour exposée sous forme de services, il est nécessaire de mettre en place les modalités de cette généralisation, en termes d'outillage, de méthodologie, de standards (sectoriels)…

L'efficacité d'une startup par l'exemple

L'actualité importante de ces derniers jours chez Lydia est, évidemment, sa nouvelle levée de fonds, de 40 millions d'euros, menée par Tencent. Je vais cependant m'attarder aujourd'hui sur un autre sujet partagé par la startup sur son blog : comment une entreprise de moins de 100 personnes assure un service optimal pour 3 millions de clients.

Globalement, les recettes employées pour parvenir à ce qui ressemble à un exploit sont issues d'une combinaison de, d'une part, la frugalité et l'agilité typiques d'une jeune pousse et, d'autre part, de la structuration et l'organisation indispensables à une opération de grande envergure. Contrairement à ce qu'on imagine souvent, le défi de la montée en puissance exponentielle (125 000 ouvertures de comptes par mois) concerne autant, voire plus, les salariés et les processus que les plates-formes technologiques.

L'évolution du support aux clients est particulièrement représentatif de cette double préoccupation. Elle est en effet passée par la mise en place des briques classiques de ce genre de dispositif – scripts de traitement des demandes, rapprochement avec les équipes responsables des produits (pour éviter les frictions générant des plaintes), suivi des indicateurs de qualité… – et le déploiement d'outils conçus dans le but de réduire au maximum la charge de travail des employés en automatisant tout ce qui peut l'être.

Dans ce dernier registre, Lydia explique notamment avoir créé un « chatbot » qui sait actuellement répondre à la moitié des requêtes des utilisateurs, sans aucune intervention humaine, ainsi qu'un logiciel de pré-catégorisation des courriels entrants, capable, à ce jour, de trier correctement presque un tiers des messages reçus, pour lesquels il détermine, à partir d'une analyse du texte, le sujet et l'urgence de la sollicitation, de manière, entre autres, à en accélérer la résolution dans les cas les plus importants.

La présentation de cette initiative au moment où la BRED annonce, dans le sillage des projets similaires d'Orange Bank et de Crédit Mutuel-CIC, avoir recours à la solution Watson d'IBM dans le même objectif me semble plutôt savoureuse. En effet, la coïncidence fait ressortir avec une extraordinaire acuité ce qui fait l'avantage d'une startup par rapport à un établissement historique et qui constitue la base de ce que le second devrait apprendre du premier pour continuer à prospérer à l'ère « digitale ».

Je sais qu'on me rétorquera immédiatement que la complexité de la gestion des mails de clients n'a rien à voir entre une banque aux multiples métiers et le fournisseur d'une application de paiement (qui a tout de même enrichi son offre). Mais cela suffit-il à justifier que l'un engloutisse des millions d'euros et des mois d'efforts, impliquant des dizaines d'experts, quand l'autre n'a besoin que de quelques scientifiques des données pour développer un système qui, dans les deux cas, répartit des messages sur quelques catégories pré-identifiées en leur affectant un degré d'urgence estimé ?

Ce que révèle cette comparaison une peu audacieuse est que les grandes entreprises ont progressivement abandonné une partie de leur sens critique dans leur approche des problèmes qu'elles cherchent à résoudre. En l'occurrence, au lieu de s'interroger en profondeur sur la difficulté que représente réellement l'analyse des messages et sur les différentes options disponibles pour ce faire, elles donnent l'impression de se précipiter par réflexe vers leur prestataire préféré et de (quasiment) lui laisser carte blanche. Malheureusement, la force de l'habitude nuit parfois gravement à l'efficacité.