Pendant plusieurs années, investir dans l’IA a suffi, en soi, à rassurer un conseil d’administration. Le budget augmentait, les annonces se multipliaient, et peu de monde demandait à voir les résultats. Ce moment semble révolu. Le rapport « The State of AI in African Banking 2026 », publié par African Banker et Backbase, documente ce changement de phase à partir d’une enquête menée auprès de 277 dirigeants seniors du secteur financier, dans 37 pays répartis sur cinq sous-régions africaines. C’est, selon ses auteurs, le premier rapport à évaluer aussi systématiquement le retour sur investissement de l’IA dans la banque africaine.
Un contexte qui ne laisse plus de marge
Le changement de ton ne sort pas de nulle part. Le rapport le relie directement aux pressions macroéconomiques qui pèsent sur plusieurs marchés du continent : le naira nigérian a perdu 40% de sa valeur, le shilling kényan est tombé à son plus bas niveau depuis des décennies. Dans un climat pareil, les conseils d’administration examinent les dépenses technologiques avec un œil beaucoup plus attentif. Les budgets IA continuent de croître sur l’ensemble du continent, mais la question qui les accompagne n’est plus « combien investir », elle est devenue « qu’est-ce que ça rapporte ».
Un tiers des banques qui ne mesurent rien
Le chiffre le plus frappant du rapport tient en une phrase : un tiers des institutions interrogées n’ont toujours pas mis en place de mesure formelle du retour sur investissement de leurs projets IA. Elles continuent d’investir, sans disposer d’un cadre pour évaluer si cet investissement porte ses fruits.
Ce n’est pas un simple oubli administratif. Sans mesure de ROI, impossible de savoir quels projets méritent d’être développés, lesquels doivent être arrêtés, ou si le budget alloué correspond réellement à la valeur produite. Le rapport suggère que cette absence de mesure devient de moins en moins tenable à mesure que la pression budgétaire augmente.
Ce qui distingue les banques qui savent mesurer
Un des enseignements les plus utiles du rapport porte sur ce qui différencie les banques capables de suivre leur ROI de celles qui n’y parviennent pas. Celles qui travaillent avec un fournisseur IA tiers mesurent leur retour sur investissement plus de deux fois plus souvent que celles qui développent leurs solutions entièrement en interne : 71,7% contre 31%.
Ce n’est pas nécessairement une question de compétence technique. C’est plutôt que les partenaires externes viennent souvent avec des cadres de mesure déjà éprouvés, construits sur plusieurs déploiements chez d’autres clients, alors qu’une équipe interne doit inventer ces cadres depuis zéro, en parallèle de la construction du projet lui-même.
Le vieux problème qui explique le nouveau
Le rapport identifie aussi un frein qui revient plus souvent que les autres : 50,2% des répondants citent l’intégration aux systèmes legacy comme principal obstacle interne à leurs projets IA. Ce chiffre a une résonance particulière, parce que ce sont précisément ces mêmes systèmes vieillissants qui compliquent la collecte d’une donnée cohérente, condition nécessaire pour mesurer un ROI de façon fiable.
Autrement dit, le problème d’hier (des systèmes bancaires fragmentés, difficiles à connecter entre eux) devient directement le problème d’aujourd’hui (l’impossibilité de mesurer si l’IA branchée dessus fonctionne réellement).
Une différenciation qui s’accélère
Le rapport distingue également deux profils d’institutions dans leur rapport à l’IA. La plupart des banques utilisent aujourd’hui l’IA conversationnelle — les chatbots — devenue le point d’entrée standard du secteur. Mais les institutions les plus avancées, que le rapport qualifie d' »Innovators », vont nettement plus loin : elles déploient des capacités d’IA appliquées au crédit, au risque ou à la génération de revenus à un taux supérieur de 24 points de pourcentage par rapport aux banques classées comme « early adopters ».
L’écart ne se creuse donc pas uniquement sur le volume d’investissement, mais sur la nature des cas d’usage retenus.
Le message que le rapport laisse en suspens
La donnée la plus rassurante du rapport se trouve peut-être dans sa conclusion. Parmi les institutions qui mesurent formellement leur retour sur investissement, 85,1% déclarent que leurs résultats atteignent ou dépassent leurs projections initiales.
L’IA fonctionne, pour l’essentiel, quand elle est suivie sérieusement. Ce qui manque encore dans un tiers des cas n’est donc pas la technologie elle-même, mais la discipline de vérifier ce qu’elle produit.
Source : African Banker & Backbase, « The State of AI in African Banking 2026 », 2026.