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INTELLIGENCE POUR LES SERVICES FINANCIERS

IA souveraine pour les
services financiers

Les équipes fraude, risque et conformité disposent de plus de données que jamais et décident pourtant trop lentement : les signaux sont dispersés dans les systèmes cœur, et l'IA cloud « boîte noire » qui promet d'aider est précisément ce que DORA et votre régulateur refusent. C'est le problème que nous résolvons : des analyses prédictives frontier et des agents autonomes pour la détection de la fraude, la gestion des risques et une banque personnalisée, sur une ontologie unique des clients, contreparties et expositions qui garde chaque décision IA explicable — avec la conformité DORA et la souveraineté des données sur notre plateforme européenne-native.

Planifier une consultationDécouvrir la plateforme

Conçu pour DORA

Répondez aux exigences du Digital Operational Resilience Act avec une infrastructure IA on-premise et résiliente.

Prévention de la fraude

Surveillance des transactions en temps réel et détection d'anomalies, sans aucune fuite de données.

Modernisation du legacy

Encapsulez vos systèmes bancaires centraux legacy dans des couches d'API intelligentes et des agents IA.

OÙ NOUS TRAVAILLONS

Au sein de Services financiers

Services financiers n'est pas un seul acheteur. Chacune de ces pages prend une partie du secteur et décrit le problème, ce que la plateforme y fait et les règles applicables.

À emporter

Les mêmes trente questions, lues à la lumière de DORA et du risque de modèle.

Enterprise AI en production : la checklist

Une trentaine de questions à poser à vos propres équipes, regroupées autour de l’ancrage, de la gouvernance, de l’orchestration et de la souveraineté. Cochez ce qui est vrai chez vous aujourd’hui et obtenez un score par dimension. Une page, prête à imprimer.

Nous l’utilisons pour vous répondre et pour savoir quelle organisation nous écrit. Rien d’autre. Nous traitons vos données comme décrit dans notre Politique de confidentialité.

Applications financières

L'innovation financière en toute sécurité

Des solutions d'IA souveraine pour un secteur financier réglementé.

Détection de fraude en temps réel

Sécurité

Enjeu

Les systèmes traditionnels à base de règles génèrent trop de faux positifs et ne détectent pas les nouveaux schémas de fraude sophistiqués.

Solution

Déployez des agents autonomes qui apprennent les schémas de transaction en temps réel et signalent les anomalies avec une grande précision, sans jamais sortir les données de votre infrastructure.

En savoir plus

Une réduction de 40 % des pertes liées à la fraude et de 60 % des faux positifs, renforçant la confiance des clients.

Gestion algorithmique des risques

Investissement

Enjeu

La volatilité des marchés exige l'analyse instantanée de jeux de données massifs, mais la latence et les enjeux de confidentialité limitent le recours au cloud.

Solution

Des modèles d'IA souveraine analysent localement les données de marché, le sentiment de l'actualité et les positions internes pour ajuster l'exposition au risque en quelques millisecondes.

En savoir plus

Une réaction plus rapide aux événements de marché et de meilleurs rendements ajustés du risque, tout en gardant les stratégies propriétaires.

KYC/AML automatisé

Conformité

Enjeu

L'examen manuel des alertes Know Your Customer (KYC) et Anti-Money Laundering (AML) est lent, coûteux et sujet aux erreurs.

Solution

Des agents IA collectent et vérifient automatiquement les données clients issues de multiples sources et en résument les conclusions pour les responsables conformité.

En savoir plus

Un délai d'entrée en relation réduit de plusieurs jours à quelques minutes, avec une piste de décision entièrement auditable.

Reporting réglementaire

Opérations

Enjeu

La production des rapports destinés aux régulateurs suppose de collecter des données dans des systèmes hérités cloisonnés, un processus fastidieux et manuel.

Solution

Les connecteurs de data space unifient des sources de données disparates et des agents IA génèrent automatiquement des rapports conformes.

En savoir plus

Une exactitude de reporting dans les délais de 100 % et une réduction significative des coûts opérationnels.

Découvrir tous les cas d'usage
CE QUE L'IA D'ENTREPRISE SIGNIFIE ICI

L'IA d'entreprise pour les services financiers

Pour une banque, un assureur ou un gestionnaire d'actifs, l'IA d'entreprise est celle qui s'installe à l'intérieur des processus régulés : surveillance des transactions et fraude, décisions de crédit et de souscription, dossiers KYC et LCB-FT, réclamations et service client, validation des modèles et le reporting qui suit. Elle s'appuie sur les systèmes bancaires et de gestion des contrats, les flux de paiement, les données de contrepartie et d'exposition, et des années de dossiers — des données personnelles, sensibles au cours de bourse, ou les deux, dans des processus qu'un superviseur peut vous demander d'expliquer décision par décision.

Elle bloque pour des raisons propres au secteur. DORA traite un service d'IA comme un risque lié aux prestataires TIC : un copilote adossé à une dépendance externe devient une question de concentration plutôt que de productivité. Le règlement IA classe l'évaluation de la solvabilité et la tarification de l'assurance vie et santé en haut risque. Et la gestion du risque de modèle exige une version, un jeu de données et une justification derrière chaque décision déjà prise par l'établissement.

La production commence donc par la garde des données. Modèles et données restent dans le périmètre de l'établissement ; une seule ontologie des clients, des contreparties et de l'exposition donne à une réponse son lignage ; les agents agissent sous des identités délimitées ; et la piste d'audit naît de l'exploitation du système plutôt que d'un assemblage pour le contrôleur. Voilà ce que signifie l'IA d'entreprise dans les services financiers.

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Gardez un œil sur ce sujet

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100% Souveraineté Européenne

Vos Données, Votre IA, Votre Contrôle

Déployez la plateforme Scrydon où cela a du sens pour vous — des environnements air-gap au cloud public — avec souveraineté, conformité et auditabilité intégrées.

Air Gap

  • Aucun chemin réseau externe
  • Mises à jour signées hors ligne
  • Pistes d'audit strictes

On Premise

  • Fonctionne dans votre datacenter
  • Intégré à votre identité & conforme
  • Contrôle opérationnel total

Cloud Européen

  • Résidence des données UE
  • Architecture RGPD-first
  • Services souverains managés

Calcul Confidentiel

  • Charges de travail protégées TEE
  • Mémoire chiffrée & attestations
  • Inférence ML sécurisée

Cloud Public

  • Compatible multi-cloud
  • Contrôles données par politique
  • Prêt pour l'hybride & le burst

Aucune donnée ne quitte votre juridiction. Pas d'IA boîte noire. Aucun compromis sur le contrôle.

C'est la souveraineté par conception.

La plateforme derrière tout cela

Ce sur quoi reposent réellement ces résultats

Tout ce qui précède est délivré par une seule plateforme, avec la gouvernance des modèles et la piste d'audit que votre régulateur exigera. Pour les architectes et les ingénieurs qui l'évaluent, voici les briques qui comptent.

Voir l'architecture complèteLire la documentation
LES RÈGLES APPLICABLES

À quoi Services financiers doit se conformer

Les réglementations qui décident si l'IA peut seulement tourner sur ces données. Chaque page indique ce que le cadre exige et quels contrôles de la plateforme y répondent : des propriétés et des refus, pas une checklist.

Tous les cadres de conformité
FAQ

Questions fréquentes

Qu'est-ce que l'IA souveraine pour les services financiers et pourquoi est-ce important ?+
L'IA souveraine signifie que vos modèles, vos données et la plateforme qui les exécute restent sous votre contrôle et dans la juridiction que vous avez choisie, plutôt que de dépendre du cloud d'un opérateur externe. Pour les banques et les assureurs, cela compte parce que les données clients, les enregistrements de transactions et les modèles de risque propriétaires figurent parmi vos actifs les plus sensibles et les plus réglementés. Une plateforme souveraine, européenne-native vous donne un contrôle complet sur la résidence des données, le lieu de traitement et la chaîne d'approvisionnement des modèles, afin que vous puissiez innover avec l'IA sans renoncer à la garde de données réglementées.
Comment la plateforme soutient-elle DORA et la résilience opérationnelle ?+
La plateforme est conçue pour s'aligner sur le Digital Operational Resilience Act et sur les attentes plus larges en matière de résilience opérationnelle, avec des capacités telles que des pistes d'audit détaillées, la journalisation des accès, l'application des politiques et un déploiement auto-hébergé et résilient qui réduit le risque de concentration sur un fournisseur externe unique. Elle prend en charge les pratiques de documentation, de traçabilité et de gestion du risque TIC que DORA met en avant. Nous parlons d'alignement et des contrôles qui vous aident à respecter vos obligations, non d'une certification formelle en votre nom.
Pouvons-nous exécuter des analyses de fraude, de transactions et de risques en temps réel sur la plateforme ?+
Oui. La plateforme est construite pour des analytics à haut débit et faible latence sur des données financières en streaming et historiques, afin que vous puissiez scorer les transactions au regard de la fraude, surveiller les expositions et exécuter des analyses de risque en temps réel. L'IA agentique peut orchestrer la détection, le triage et les réponses opérationnelles au sein de ces processus. Parce que tout s'exécute sur votre plateforme de données souveraine, les données de transaction sensibles n'ont jamais à quitter votre contrôle pour être analysées.
Comment gérez-vous la gouvernance des modèles, l'explicabilité et l'audit pour une IA réglementée ?+
Chaque modèle, jeu de données et action d'agent peut être versionné, attribué et journalisé, ce qui vous donne des pistes d'audit de bout en bout dans le cadre de notre gouvernance de l'IA. Une ontologie fournit une couche sémantique cohérente, de sorte que les décisions peuvent être retracées jusqu'aux données et aux concepts métier qui les sous-tendent — ce qui soutient l'explicabilité et la gestion du risque de modèle. Les équipes risque, conformité et audit interne peuvent ainsi examiner comment l'IA est parvenue à un résultat donné et démontrer la gouvernance auprès des superviseurs.
Nous avons piloté des chatbots et des copilots — comment passer à une IA gouvernée à l'échelle de toute la banque ?+
Passer de pilotes isolés à une IA à l'échelle de l'organisation consiste à placer une infrastructure gouvernée sous les expérimentations : un service de modèles mutualisé, une couche commune de données et d'ontologie, une identité fédérée et des contrôles de politique cohérents. La plateforme vous permet de prendre les copilots et assistants que vous avez éprouvés et de les exécuter à l'échelle souveraine à travers vos lignes métier, avec la gouvernance, l'audit et la résilience qu'exige une banque réglementée. Cela comble l'écart entre une preuve de concept prometteuse et une IA de production utilisée en toute sécurité dans toute l'organisation.
Les données financières sensibles peuvent-elles rester protégées de l'opérateur cloud, ou tourner entièrement on-premise ?+
Oui. La plateforme prend en charge un déploiement partout, depuis des environnements on-premise entièrement air-gap jusqu'à votre propre cloud, de sorte que les données n'ont jamais à quitter une infrastructure que vous contrôlez. Là où vous utilisez le cloud, le confidential computing maintient les données chiffrées pendant leur utilisation, si bien que même l'opérateur cloud ne peut y accéder. Vous pouvez donc adopter l'IA sur les données financières les plus sensibles tout en les gardant à l'abri des opérateurs tiers.
Comment gérez-vous l'identité, l'attribution et la politique des agents IA agissant sur les systèmes financiers ?+
Les agents IA sont traités comme des identités à part entière dans un modèle d'identité fédérée et zero-trust, de sorte que chaque agent s'authentifie, porte des permissions délimitées et n'agit que dans le cadre des politiques. Chaque action qu'un agent réalise sur un système financier est attribuée et journalisée, ce qui vous donne un enregistrement clair de qui ou quoi a fait quoi. Vous pouvez ainsi accorder de l'autonomie aux agents pour les workflows de fraude, d'exploitation et de risque tout en conservant un contrôle strict et auditable.
Comment évitez-vous la dépendance à un fournisseur et restez-vous agnostique vis-à-vis des modèles ?+
La plateforme est agnostique vis-à-vis des modèles et prend en charge des modèles open-weight servis sur votre propre infrastructure avec des moteurs tels que vLLM, aux côtés de modèles commerciaux lorsque cela est approprié. Vous êtes libre de choisir, de remplacer et de combiner les modèles sans ré-architecturer, et de conserver les modèles open-weight entièrement on-premise. Cela évite le lock-in chez un fournisseur unique et garantit que votre stratégie IA, vos données et vos modèles restent portables et sous votre contrôle.
La plateforme peut-elle transformer un insight directement en une action approuvée, et pas seulement en un tableau de bord ?+
Oui. La decision intelligence relie l'ontologie à l'étape opérationnelle suivante, de sorte qu'un signal de risque ou de crédit détecté peut déclencher une action recommandée — un changement de limite, une couverture, une alerte — acheminée par votre workflow d'approbation existant. L'intégralité du raisonnement à l'origine de la recommandation est conservée, si bien que les équipes risque et conformité peuvent voir exactement pourquoi une action a été proposée.
Les agents d'investigation conservent-ils leur mémoire tout au long d'une enquête LCB-FT (AML) ou fraude de plusieurs semaines ?+
Oui. Une couche de mémoire ancrée sur les entités garde les preuves, les hypothèses écartées et les affaires liées rattachées à une enquête, de sorte que tout analyste ou agent qui reprend le dossier démarre avec le contexte complet plutôt que de relire la pièce depuis le début. Cet historique de raisonnement reste disponible et auditable pour les régulateurs tout au long du cycle de vie de l'affaire.
Êtes-vous partenaires sur des appels d'offres et des accords-cadres ?+
Oui, toujours. Nous cherchons en permanence à nous associer à des maîtres d'œuvre, des intégrateurs et des consortiums sur des appels d'offres, des RFP, des accords-cadres et des programmes européens, comme plateforme souveraine d'IA et de données au sein d'une offre plus large ou comme sous-traitant spécialisé. Si vous préparez une offre, parlez-nous tôt.

Ou écrivez-nous

Dites-nous sur quoi vous travaillez et qui doit répondre. Une personne le lit et répond sous un jour ouvré.

Ces informations servent uniquement à vous répondre. Politique de confidentialité

Vous préférez écrire ? Envoyez un e-mail à hello [at] scrydon.com et nous vous répondrons.

PROCHAINES ÉTAPES

Poursuivre

Trois pistes à partir d'ici : les règles auxquelles vous serez mesuré, la plateforme sur laquelle ces résultats tournent, et les sessions où nous les parcourons.

Prochain webinaire

Ground – Beyond the lakehouse: the ontology as the data layer AI & humans can actually use(en anglais)

29 oct. 2026, 10:00

Part 5 of the Sovereign AI series, for CDOs, heads of data and analytics, and data architects — in any sector. The lakehouse gave you governed storage on open formats: table-shaped, read by analysts. Agents, and increasingly analysts, reason over meaning — entities, relationships, state and rules that people, applications and AI read from and write back to. That is an operational ontology, and it is not a semantic layer or a knowledge graph. Live: the same business question answered by vector RAG over documents and by ontology RAG over the model, side by side with provenance; then an agent writing back through the ontology to an operational system under policy. And the migration path from an existing lakehouse — what you keep, what you add, what you never move.

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