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IA en banque de détail : usages, impacts métier, garde-fous RGPD et AI Act

Durée · 1 jour Format · Classe virtuelle Secteur · Banque Réf. F228-l-intelligence-artificielle-dans-la-banq

Utile demain matinIdentifier les usages d'IA en banque de détail (scoring, recommandation, chatbot, lutte contre la fraude) et les garde-fous applicables (art. 22 RGPD, AI Act UE 2024/1689, recommandations ACPR sur l'IA).

Repérer les signaux

  • Outil IA proposant un score client : vérifier qu'aucune décision n'est prise sans validation humaine effective
  • Chatbot client : qualification du périmètre (information seulement vs décision) et information explicite du client
  • Outil de lutte contre la fraude : balance entre efficacité et droit du client à recours humain

Éviter les erreurs

  • Confondre, en banque, aide à la décision côté collaborateur (light review humaine) et décision exclusivement automatisée (art. 22 RGPD : nullité de l'absence de revue humaine effective)
  • Utiliser un outil IA SaaS sans valider la base juridique du transfert hors UE (DPA, CCT)
  • Considérer l'AI Act comme un règlement à venir : il est en vigueur (selon le calendrier d'application progressif publié à la date de la session sur EUR-Lex)

Acquérir les gestes

  • Avant déploiement : validation conjointe DPO + conformité + métier (analyse d'impact AIPD le cas échéant)
  • À chaque usage : validation humaine effective de la suggestion IA avant action envers le client
  • Tracer dans le dossier client la décision finale humaine et la justification
Le réflexe-cléL'IA en banque n'est pas un outil neutre : l'art. 22 du RGPD interdit la décision exclusivement automatisée avec effet juridique significatif sans recueil du consentement explicite et possibilité de recours humain. L'AI Act européen ajoute une classification par niveau de risque.
Public visé : Conseillers clientèle, managers d'agence, responsables transformation digitale, conformité, RH d'entreprise bancaire.
Prérequis : Pratique commerciale bancaire et notions de base sur le RGPD.

Objectifs pédagogiques

  • Identifier le cadre juridique applicable : art. 22 du RGPD (décision automatisée), règlement UE 2024/1689 (AI Act), recommandations ACPR sur l'IA en services financiers (sources : Légifrance, EUR-Lex, acpr.banque-france.fr).
  • Distinguer les usages IA légitimes (aide à la décision, automatisation de tâches répétitives) des usages à haut risque (décision automatique avec effet sur le client, profilage commercial sans consentement).
  • Maîtriser les obligations spécifiques aux systèmes à haut risque selon l'AI Act (transparence, traçabilité, supervision humaine).
  • Mettre en place une supervision humaine effective pour toute décision potentiellement automatisée (scoring crédit, refus de produit, classification client).

Programme détaillé

  1. Cadrage : pourquoi l'IA en banque est un sujet juridique sensible (sanctions CNIL, jurisprudence ACPR)
  2. Le cadre juridique : RGPD (art. 22), AI Act (UE 2024/1689) — calendrier d'application progressif, recommandations ACPR sur l'IA en services financiers
  3. La situation type : déployer un outil IA d'aide au conseil en agence
  4. Les usages IA en banque de détail
    • Scoring crédit (encadré L. 312-12 et s. C. conso + art. 22 RGPD)
    • Recommandation produit
    • Chatbot client
    • Lutte contre la fraude
    • KYC automatisé
  5. Les obligations RGPD
    • Art. 22 : décision automatisée avec effet juridique
    • Information du client
    • Droit de recours humain
    • AIPD le cas échéant
  6. L'AI Act (UE 2024/1689)
    • Classification par risque (inacceptable / haut risque / risque limité / minime)
    • Obligations spécifiques aux systèmes à haut risque
    • Calendrier d'application progressif
  7. Les recommandations ACPR sur l'IA
    • Gouvernance, transparence, supervision
  8. Atelier 1 : qualifier 4 usages IA en agence
  9. Atelier 2 : rédiger une information RGPD-conforme
  10. Plan d'action personnel et synthèse

Méthodes pédagogiques

Journée présentielle alternant apports juridiques sourcés (RGPD sur Légifrance, AI Act UE 2024/1689 sur EUR-Lex, recommandations ACPR sur l'IA) et ateliers : qualification d'usages, rédaction d'informations client, étude de cas réels. Outils remis : grille de qualification d'usage IA, modèle de mention RGPD, mémo art. 22 et AI Act.

Évaluation

Cas pratique : à partir d'un projet IA proposé par la direction (scoring + recommandation produit), l'apprenant qualifie les usages, identifie les risques RGPD et AI Act, propose les garde-fous. Critère : conformité RGPD/AI Act et pertinence du dispositif. Évaluation à chaud + à froid à 60 jours.