La Fintech Qonto utilise l’IA générative pour une gestion financière plus humaine

Les intervenants français étaient particulièrement dynamiques sur la grande scène de l’AWS Summit au Palais des Congrès à Paris, le 9 avril. Après l’intervention du DSI de l’industriel Safran, extrêmement volontaire, c’est le CTO (Chief Technology Officer) de Qonto qui a présenté de manière survoltée l’avenir des services bancaires et financiers sur la grande scène, devant au moins 3000 personnes de l’écosystème AWS.

Une gestion financière conviviale et agréable

Il prédit une gestion financière facilitée, conviviale, agréable, avec une touche humaine, grâce à l’association entre l’IA générative et l’IA de type Machine Learning (Apprentissage automatique). Qonto s’appuie sur une architecture informatique placée dans le Cloud d’AWS et des modèles d’IA générative délivrés sur cette plateforme.

Qonto assure la gestion bancaire et financière quotidienne des PME et des indépendants. La société propose un compte professionnel en ligne associé à des outils de facturation, de comptabilité et de gestion des dépenses. La société apparaît comme une réussite et a acquis 500 000 clients en huit ans. « Nous fournissons une assistance personnalisée en quelques minutes, 24 heures sur 24, et nos tarifs sont clairs. Aujourd’hui, nous sommes présents sur huit marchés en Europe et nous comptons 1 600 employés » déclare Aymeric Augustin, CTO de Qonto.

Qonto fait reposer sa plateforme technique sur le Cloud d’AWS en micro services. Elle comprend 500 déploiements Kubernetes sur 15 clusters avec 500 ingénieurs et 150 déploiements par jour. Qonto emploie Amazon Elastic Container Service for Kubernetes (EKS), la base de données PostgreSQL sur Amazon et ArgoCD. « Notre pile technologique est moderne, simple, robuste et sécurisée. Toutes les bonnes propriétés pour une institution financière. Nous fonctionnons principalement sur EKS, et nous avons 500 déploiements Kubernetes répartis sur 15 clusters en permanence » décrit le CTO.

Les données clients sont placées dans le Cloud AWS

Les données des clients sont hébergées dans une base de données Open Source placée chez Amazon. « Nous stockons les données de nos clients en toute sécurité dans un bon RDS PostgreSQL [Base de données PostgreSQL chez AWS  Relational Database Service], et nous déployons en continu avec Argo CD  [outil de distribution continue pour Kubernetes] avec 500 ingénieurs déployant environ 150 fois par jour » ajoute-t-il.

Cette architecture informatique placée chez AWS satisfait Qonto. « Cela fonctionnait très bien jusqu’à ce que l’IA générative se généralise et redéfinisse la modernité » sourit le responsable. « Il était clair que cela allait transformer la façon dont les PME gèrent leurs finances et dont nous travaillons chez Qonto, et cela a soulevé des questions » présente-t-il. « Que devrions-nous changer ? Comment procéder pour le changer ? Nous avons un chatbot IA. Il traite plus de la moitié des demandes des clients de manière autonome, avec un taux de satisfaction élevé » dit-il.

De plus, Copilot est employé pour le développement logiciel. « Nos ingénieurs travaillent avec Copilot pour concevoir les fonctionnalités, écrire le code et refactoriser à grande échelle » indique-t-il. De son avis, « le plus difficile est d’amener 1 600 personnes à se perfectionner avec l’IA générative » déclare-t-il. Il se montre enthousiaste vis-à-vis des capacités de l’IA générative. « Aujourd’hui, n’importe qui peut demander à un ordinateur de faire n’importe quoi en langage naturel, ce qui est époustouflant. Mais beaucoup de gens ne veulent tout simplement pas essayer. Chez Qonto, nous avons abordé cette question avec une approche de terrain » présente-t-il.

Des ambassadeurs pour diffuser l’usage de l’IA en interne

Qonto a tout d’abord établi des directives pour répondre aux exigences en matière de protection des données. Ensuite, la jeune société a trouvé des ambassadeurs de l’IA dans chaque service afin de promouvoir la technologie. Qonto a donné à chaque employé l’accès à une plateforme d’assistance sur l’IA générative. Enfin, la société a publié un kit de démarrage avec des exemples de tâches de base que l’IA peut accomplir.

Côté cas d’usage de l’IA générative pour un assistant à destination de ses employés, Qonto déclare avoir pu industrialiser le meilleur cas d’utilisation, économisant ainsi 50 000 heures de travail au cours de la première année. Côté clients, Qonto fait appel à l’IA générative afin de lutter contre la fraude. « Tout le monde a reçu un SMS du type ‘Paiement par carte, 900 000 €, si ce n’est pas votre objectif, contactez ce numéro immédiatement’. C’est du phishing. Et les systèmes antifraude traditionnels ont du mal à le contenir. Et c’est pourquoi les procédures des banques vous ralentissent avec autant d’avertissements » décrit-il.

Pour le CTO, l’IA générative permet de faire mieux. « Nous l’avons fait. Nous avons créé une couche de surveillance qui recherche les transactions suspectes en temps réel. Lorsqu’elle détecte quelque chose de louche, elle verrouille le compte afin que l’humain puisse vérifier » dit-il.

Le Cloud AWS est la plateforme facilitatrice

Le Cloud AWS joue un rôle clé. « Nous faisons fonctionner cela sur Amazon Bedrock car nous avons facilement accès aux derniers modèles de fondation tels que Claude Sonnet 2.7 [modèle LLM d’Anthropic lancé en février 2025]. Nous obtenons un environnement qui répond aux exigences de conformité de l’Autorité bancaire européenne ainsi que du régulateur français, l’ACPR [Autorité de contrôle prudentiel et de résolution] » déclare-t-il.

« Et surtout, nous obtenons une intégration transparente avec notre architecture de sécurité, qui est basée sur l’IA. Cette couche d’IA générative a permis d’empêcher 3 millions d’euros de transaction frauduleuse rien que sur l’une d’elles. Cela a très bien fonctionné car les LLM connaissent bien le monde, par exemple, où les fraudeurs peuvent essayer d’encaisser » ajoute-t-il. « Deuxièmement, parce que les LLM acceptent des entrées non structurées, ce qui nous permet de construire et d’itérer plus rapidement que les fraudeurs » poursuit-il. « Enfin, les LLM comprennent vraiment ce que les humains veulent dire, même lorsqu’il s’agit d’un descriptif abrégé pour une transaction » termine-t-il.

Le CTO prédit que ce n’est que le début de la simplification et de l’accélération des opérations bancaires. “Par exemple, la semaine prochaine, nous lançons une autre IA pour examiner les demandes de prêt, et les performances sont déjà comparables à celles des humains” annonce le responsable.

L’IA doit se charger de l’extraction des données des documents

« Il y a tellement d’opportunités » s’exclame-t-il. Il cite d’autre part la gestion financière, la facturation, la comptabilité, la gestion des dépenses. « Nous voulons rendre tout cela radicalement simple. L’IA devrait se charger du traitement des documents, de l’extraction des données, de l’appariement, peut être même faire des suggestions. L’IA peut faire tout cela » se réjouit-il.

Dans ce domaine, le CTO estime que l’IA complète l’apprentissage automatique (Machine Learning). « Nous continuons d’investir dans des modèles d’apprentissage automatique pour traiter les données structurées. Cela permet de garder nos applications d’apprentissage automatique simples car nous obtenons des instances GPU [Processeurs de calcul] puissantes pour la formation [des modèles] et un environnement de production [informatique] fiable et prêt à l’emploi » complète-t-il.

Il décrit le futur de la gestion financière avec Qonto, optimisée par l’IA. « Envoyez-nous tous vos documents. Devis, factures, reçus, tout. Nous les traiterons. Si nous repérons quelque chose d’intéressant, comme un risque de manque de liquidités dans deux mois, nous vous proposerons une action » illustre-t-il. « En aval, nous organiserons tout pour faciliter le travail de votre comptable » ajoute-t-il.

L’IA comprend les documents des clients

Pour y parvenir, il précise que l’IA générative sera intégrée à Qonto étape par étape. Par exemple, si une entreprise souhaite passer à Qonto pour la facturation de ses clients, il suffit de déposer sa dernière facture dans Qonto, et l’IA configurera les conditions de paiement ou le nombre de prochaines factures, etc., « et vous voilà prêt à facturer sans aucun effort administratif » résume le CTO.

« C’est un exemple de la façon dont nos ingénieurs créent un produit qui semble magique. Nous appelons cela l’intelligence Qonto. C’est plus profond que de prendre son téléphone et de demander : Qonto, quels sont mes trois meilleurs clients cette année ? Il s’agit vraiment de rendre Qonto plus utile, plus convivial, plus agréable, car la finance n’a pas à être ennuyeuse. Il s’agit de la touche humaine. Il s’agit de créer la liberté pour les PME de réussir en affaires et au-delà » conclut-il.