Barclays utilise l'intelligence artificielle pour réduire ses coûts et augmenter ses profits.

Barclays a enregistré un Augmentation de 12 % du bénéfice annuel pour 2025, rapport 9,1 milliards de livres sterling de bénéfices avant impôts, contre 8,1 milliards de livres sterling un an plus tôt. La banque a également relevé ses objectifs de performance jusqu'en 2028, visant un rendement des capitaux propres tangibles (RoTE) de plus de 14%, contre un objectif précédent de plus de 12 % d'ici 2026. La croissance des activités aux États-Unis et la réduction des coûts ont sous-tendu ce résultat, Barclays citant L'IA comme moteur clé de ces gains d'efficacité.

Alors que de nombreuses grandes entreprises expérimentent encore l'IA à titre expérimental, Barclays intègre directement cette technologie à sa structure de coûts et à ses perspectives de rentabilité. Dans ses communiqués publics et ses documents destinés aux investisseurs, la direction présente l'IA comme un levier permettant à la banque de maintenir des coûts plus bas et d'améliorer sa rentabilité, notamment face à l'évolution de la conjoncture macroéconomique.

La hausse de 12 % des bénéfices de Barclays cette semaine est importante, non seulement pour ses actionnaires, mais aussi parce qu'elle reflète une tendance que les entreprises traditionnelles, fortement réglementées, adoptent désormais. L'IA comme élément essentiel du fonctionnement de l'entrepriseL'intelligence artificielle n'est plus cantonnée à des laboratoires d'innovation isolés. Pour les entreprises hors du secteur technologique, lier l'IA à des résultats mesurables comme la rentabilité et l'efficacité marque un tournant, passant d'une simple fascination pour l'usage opérationnel à une utilisation concrète.

💡 Pourquoi l'IA est importante pour la maîtrise des coûts

Barclays a déclaré que des technologies telles que l'IA font partie de son plan pour réduire les coûts et rendre ses opérations plus efficacesCela implique de réduire la taille de l'infrastructure technologique existante et de repenser les lieux et les méthodes de travail. L'investissement dans les outils d'IA s'inscrit dans une démarche plus globale de réduction des coûts, entreprise depuis plusieurs années.

Pour de nombreuses grandes entreprises, la main-d'œuvre et les systèmes existants représentent encore une part importante des dépenses d'exploitation. Utiliser l'IA pour automatiser les tâches répétitives ou rationaliser le traitement des données peuvent alléger cette charge. Dans le cas de Barclays, ces gains d'efficacité justifient en partie la fixation d'objectifs de performance plus élevés, même si les marges restent sous pression dans certains secteurs de son activité.

Il est important de préciser ce que ces gains d'efficacité signifient concrètement. Les technologies d'IA, par exemple les modèles qui facilitent l'analyse des risques, les processus du service client et les rapports internes, peuvent réduire le temps consacré par le personnel aux tâches manuelles.

Cela ne signifie pas toujours supprimer des emplois purement et simplement, mais cela peut réduire les coûts globaux, notamment pour les fonctions routinières ou transactionnelles.

📊 De l'investissement à l'impact

Les investissements dans l'IA ne produisent pas de résultats immédiats. L'approche de Barclays associe ces outils à des programmes de réduction des coûts structurels, permettant à la banque de maîtriser ses dépenses à un moment où la croissance du chiffre d'affaires ne suffit plus à elle seule pour atteindre les niveaux de rentabilité souhaités.

Les objectifs de performance de Barclays pour 2028 reflètent cette double orientation. La direction de la banque a indiqué que ses plans incluent restituer plus de 15 milliards de livres sterling aux actionnaires entre 2026 et 2028, grâce à une efficacité et une rentabilité accrues.

Souvent, les entreprises parlent d'investissement technologique en termes vagues. Les derniers chiffres de Barclays rendent le lien entre technologie et profit plus concret : Une hausse de 12 % des bénéfices a été annoncée en même temps que le rôle de la technologie dans la réduction des coûts.Ce n'est pas le seul facteur ; l'amélioration des conditions de marché et la croissance aux États-Unis ont également contribué, mais cela fait clairement partie du discours que la direction présente aux investisseurs.

Cette priorité accordée à la maîtrise des coûts et à l'impact sur les bénéfices distingue Barclays des entreprises qui considèrent l'IA comme un pari à long terme ou un projet futur. L'IA est intégrée à la gestion des coûts et à la planification financière en cours., offrant ainsi à la banque une voie plausible vers des rendements plus élevés dans les années à venir.

🏦 Ce que cela signifie pour les entreprises traditionnelles

Barclays est loin d'être la seule banque à explorer l'IA pour réaliser des économies et gagner en efficacité. D'autres banques ont également annoncé des investissements technologiques dans le cadre de restructurations plus vastes. Mais ce qui rend le cas de Barclays remarquable, c'est… l'ampleur de la stratégie et la manière dont elle est liée à des objectifs de performance mesurés, et pas seulement des expérimentations ou des projets pilotes à petite échelle.

Dans les secteurs traditionnels, notamment ceux aussi réglementés que la banque, l'adoption de l'IA est plus complexe que dans les start-ups technologiques. Les entreprises doivent composer avec la conformité, les risques, la protection de la vie privée des clients et les systèmes existants qui n'ont pas été conçus pour l'automatisation. Pourtant, les déclarations publiques de Barclays laissent penser que la banque maîtrise désormais suffisamment ces outils pour y fonder une partie de ses prévisions financières. Cela témoigne d'une évolution significative. degré de maturité dans la manière dont l'institution met en œuvre l'IA.

Barclays ne se contente pas de développer des projets d'IA isolés ; sa direction intègre la technologie à la maîtrise des coûts, à la modernisation des systèmes et à la planification à long terme. Ce changement est important car il montre comment les entreprises traditionnelles, même celles aux opérations vastes et complexes, peuvent passer des projets pilotes à des cas d'utilisation à l'échelle de l'entreprise ayant un impact concret sur leurs résultats.

(Photo par José Marroquin)

Voir aussi : Goldman Sachs teste des agents d'IA autonomes pour des tâches répétitives et complexes.

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