Quelle pile IA convient aux startups fintech ?

Tout le monde propose des fonctionnalités d'IA : détection des fraudes, notation de crédit, assistance par chat, etc. Mais en coulisses, les modèles dérivent, les indicateurs sont en retard et les équipes devinent ce qui a changé.

Le problème n'est pas l'intelligence, mais la boucle de rétroaction. Lorsque les systèmes n'apprennent pas des résultats, la fraude passe entre les mailles du filet. Les approbations deviennent incohérentes et les équipes chargées de la conformité s'efforcent d'expliquer des décisions dont personne ne se souvient avoir pris.

Le marché de l'IA dans le secteur financier devrait atteindre 41,16 milliards de dollars d'ici 2030 , mais McKinsey rapporte que les dirigeants font preuve d'une plus grande prudence en raison du resserrement des budgets et de l'augmentation des attentes en matière de retour sur investissement.

C'est pourquoi votre pile IA est importante. Une pile IA adaptée garantit la sécurité et la conformité des transactions, effectue l'automatisation des décisions de manière transparente et aide les équipes à avancer plus rapidement en toute confiance.

Composants essentiels d'une pile IA pour la fintech

Une pile fintech pratique a une seule fonction : transformer des données financières brutes en décisions sûres, compréhensibles et évolutives. Pour créer des systèmes d'IA qui apprennent réellement et protègent les marges, voici l'architecture sur laquelle s'appuient les équipes fintech modernes.

1. Plateforme de données et gouvernance

Une IA fiable commence par des données propres et bien gérées.

Votre couche de données doit intégrer :

Utilisez des bases de données relationnelles pour les données structurées et hautement intégrées telles que les soldes, les limites et les décisions de souscription. Associez-les ensuite à un stockage d'objets peu coûteux pour les journaux bruts, les artefacts de modèles et les instantanés historiques.

Exigences clés pour cette couche :

Terminée, cette couche devient la source de vérité pour les rapports financiers, les modèles de risque et l'analyse des données dans toute l'entreprise.

2. Infrastructure informatique et cloud

Les charges de travail liées à l'IA dans le domaine des technologies financières fluctuent souvent. Vous constatez des pics d'intégration, des pics de règlement et des augmentations de la fraude pendant les vacances ou les grandes campagnes.

Une pile fintech fiable repose généralement sur :

Considérez l'infrastructure comme du code. Ainsi, les environnements pour les services backend (API, tâches, travailleurs) restent cohérents et faciles à reproduire en environnement de test et en production.

3. Identité, KYC/KYB et accès

Toute transaction financière sensible commence par une question : qui est cette personne et devrait-elle être autorisée à faire cette opération maintenant ?

Principales fonctionnalités :

L'IA peut aider les équipes à résumer les cas et à rédiger des rapports d'activités suspectes. Mais la confiance des utilisateurs et la conformité réglementaire reposent toujours sur une supervision humaine claire.

4. Prise de décision en temps réel en matière de risques et de fraude

Il s'agit d'une couche décisionnelle à la milliseconde près qui protège les marges tout en fidélisant les clients satisfaits.

Un système classique de détection des fraudes combine :

Pour les paiements, cette couche se situe directement dans le flux de paiement. Pour les technologies de prêt et de gestion de patrimoine, elle intervient souvent plus tôt pour préqualifier les utilisateurs, fixer des limites ou adapter les tarifs.

Visa, par exemple, a déclaré que ses contrôles des risques basés sur l'IA avaient bloqué environ 80 millions de transactions frauduleuses d'une valeur de 40 milliards de dollars en 2023 sans ralentir les approbations de cartes.

Ce sont là de bons repères pour ce à quoi devraient aspirer les systèmes modernes de détection des fraudes.

5. Couche modèle, magasin de fonctionnalités et MLOps

La couche modèle transforme vos données en décisions en matière de détection des fraudes, de souscription de crédit, de personnalisation et d'opérations clients.

Concepts fondamentaux :

À mesure que votre pile fintech se développe, c'est également là que vous gérez le cycle de vie et le coût des modèles. C'est la couche qui permet de maintenir l'efficacité du développement des modèles et d'éviter le chaos.

Comment réaliser la sélection des technologies pour chaque couche

Le choix des outils pour chaque couche de votre pile IA fintech peut discrètement créer un nouveau problème : la prolifération du travail. Le KYC se trouve dans un système, les règles de fraude dans un autre, les cartes de modèle dans un lecteur partagé et les notes d'audit dans les e-mails.

Chaque nouvel outil que vous ajoutez pour les données, les modèles ou la surveillance des risques devient un élément supplémentaire à vérifier. Cela vous ralentit chaque fois que vous essayez de prendre ou d'expliquer une décision.

C'est pourquoi vous avez besoin de deux choses à la fois :

Dans les étapes ci-dessous, nous resterons neutres vis-à-vis des outils et nous nous concentrerons sur la sélection des composants adaptés à votre pile fintech.

Nous verrons ensuite comment ClickUp agit comme couche d'orchestration au-dessus de ces choix, afin que vos outils d'IA, vos flux de travail et vos équipes puissent rester connectés.

Étape 1 : Définir les résultats et les garde-fous

Commencez par définir vos objectifs :

Choisissez 3 à 5 résultats concrets que vous souhaitez obtenir au cours des 90 prochains jours, par exemple :

Ajoutez ensuite des garde-fous que vous ne pouvez pas franchir :

Transformez cela en une courte liste de critères d'acceptation que vous utiliserez pour évaluer chaque choix technologique. Si un outil ne vous aide pas à atteindre un résultat dans le cadre de ces garde-fous, il s'agit d'une distraction.

Étape 2 : Cartographier les sources de données et les contrats

Une pile IA intelligente échoue si les données sont incohérentes ou peu claires.

Listez vos sources principales :

Pour chacun d'entre eux, définissez :

L'objectif est de créer une couche de données documentée et structurée qui prend en charge la détection des fraudes, les modèles de crédit, les rapports financiers et la conformité. Vous ne devez pas vous fier à des suppositions ou à des champs « secrets ».

Étape 3 : Choisissez une architecture de référence

Évitez de créer un nouveau design pour chaque cas d'utilisation.

Choisissez une base simple :

Veillez à ce que le chemin d'accès soit aussi court et observable que possible. Cela inclut les paiements, les retraits et autres contrôles de risques critiques.

Au fur et à mesure de votre croissance, vous pouvez échanger des composants (par exemple, changer de moteur de détection des fraudes ou ajouter un deuxième entrepôt) tant que vous maintenez la stabilité des contrats et la lisibilité de l'architecture.

Étape 4 : Commencez par créer la boucle de risque

Dans le domaine de la fintech, la boucle de risque est souvent plus rapidement rentabilisée que la personnalisation ou l'IA « agréable à avoir ».

Commencez par une boucle qui s'exécute de bout en bout :

Ensuite, ajoutez progressivement des modèles ML à la même boucle et élargissez la couverture à davantage de produits (cartes, ACH, portefeuilles, prêts). L'essentiel est que la détection des fraudes et la gestion des risques s'effectuent en temps réel et puissent être expliquées lorsque les régulateurs posent des questions.

Étape 5 : Livrez un cas d'utilisation en production en 30 à 45 jours

Résistez à la tentation de « tout moderniser » d'un seul coup.

Choisissez un segment étroit et à forte valeur ajoutée, par exemple :

Veillez à ce que l'ensemble des fonctionnalités reste restreint et que le processus de restauration soit simple. Mesurez la réussite à l'aide des critères suivants :

Ce premier cas d'utilisation valide vos décisions en matière de données, d'infrastructure et de MLOps dans des conditions de trafic réelles.

Étape 6 : Ajoutez MLOps, l'observabilité et les runbooks

Une fois le premier modèle mis en service, concentrez-vous sur sa reproductibilité et sa sécurité d'utilisation.

Vous aurez besoin des éléments suivants :

Traitez les modèles comme des services. Ils doivent avoir des propriétaires, une couverture sur appel, des versions et des dépendances claires. C'est également là que vous standardisez la manière dont vous documentez les cartes de modèle, les contraintes de politique et les flux de travail d'approbation, afin que les audits soient plus rapides et moins pénibles.

Étape 7 : Évoluez, contrôlez les coûts et itérez

À mesure que le produit fintech se développe, cette même pile doit fournir l'assistance nécessaire à davantage d'utilisateurs, davantage de régions et davantage de vérifications, sans pour autant entraîner de coûts élevés ni de complexité.

Concentrez-vous sur ce qui est à faire :

Vérifiez régulièrement quels outils ont encore leur place : migrez hors des systèmes hérités, consolidez les services qui se chevauchent et retravaillez les parties fragiles de la pile avant qu'elles ne deviennent des goulots d'étranglement.

Créez une couche d'orchestration IA avec ClickUp

Une fois la pile mise en place, le principal risque devient la coordination.

ClickUp vous offre un espace de travail IA convergent qui se place au-dessus de votre pile fintech et transforme ces éléments mobiles en tâches visibles et réalisables. Voici un aperçu rapide de la manière dont ClickUp peut vous offrir de l’assistance dans votre flux de travail :

Planifiez et suivez votre pile fintech dans un seul environnement de travail IA

ClickUp regroupe les tâches, les documents, les tableaux blancs et le chat en un seul endroit. Ainsi, votre feuille de route pour la pile IA, vos épopées de risques et votre travail de conformité se trouvent tous dans un seul environnement de travail.

Cela vous intéresse ? Voici ce que vous pouvez faire dans ClickUp pour gérer votre environnement de travail :

Comme ClickUp Brain est intégré à l'environnement de travail, vous obtenez des réponses contextuelles à partir de vos propres projets et spécifications, au lieu de devoir passer par différents outils d'IA.

Nous utilisons ClickUp pour faciliter et accélérer nos réunions quotidiennes dans le cadre de notre rituel Scrum. Cela m'aide à suivre la progression de mon sprint, l'avancement de mes tâches et à garder une liste organisée de toutes mes tâches à accomplir.

Rendez vos flux de travail reproductibles grâce à ClickUp Automatisations et ClickUp Agents

Les automatisations ClickUp gèrent la coordination routinière qui est souvent négligée dans les projets d'IA. Elles déplacent les tâches, attribuent des réviseurs, mettent à jour les champs et envoient des notifications lorsque les états changent.

Vous pouvez partir de plus de 100 modèles ou décrire la règle en langage clair et laisser l'IA Automation Builder générer des déclencheurs et des actions pour vous.

De plus, nous savons que les charges de travail Fintech ne s'arrêtent jamais, mais vous ne devriez pas avoir à en faire autant. Les agents ClickUp agissent comme des assistants toujours disponibles qui surveillent les listes, détectent les changements et déclenchent automatiquement les flux de travail. Qu'il s'agisse d'une nouvelle alerte de dérive, d'une modification de la checklist PCI ou d'un modèle de fraude soumis à examen, les agents veillent à ce que les équipes restent alignées afin que rien ne passe entre les mailles du filet dans les environnements à haut risque.

Les agents ClickUp font également office d'assistants IA toujours disponibles dans votre environnement de travail. Ils écoutent les évènements, surveillent les listes et exécutent des flux de travail en plusieurs étapes, comme résumer les nouveaux incidents à risque, informer les bons responsables ou préparer un bref rapport sur les changements de modèle.

Pour une pile IA fintech, cela signifie que des tâches telles que « modèle v1. 3 prêt pour approbation », « alerte de dérive reçue » ou « checklist PCI mise à jour » peuvent déclencher automatiquement les suivis appropriés.

Consultez l'état et la livraison de la pile dans les tableaux de bord ClickUp

Les tableaux de bord ClickUp vous offrent des vues configurables des projets et des indicateurs en un seul endroit. Vous pouvez combiner des diagrammes, des tableaux et des widgets pour suivre tout ce que vous souhaitez, de la progression des sprints aux violations des SLA.

Pour les équipes d'IA fintech, cela peut inclure :

Au lieu d'avoir des vues distinctes pour les risques, l'ingénierie et la conformité, vous disposez d'un panneau de contrôle partagé qui s'appuie sur les mêmes tâches et les mêmes champs.

Connectez vos outils d'IA à un centre de commande centralisé

ClickUp propose des intégrations avec plus de 1 000 outils, ainsi que des connecteurs via des plateformes telles que Make et IFTTT, afin que les alertes et le contexte de votre pile puissent créer un flux automatique vers vos tâches ClickUp.

Les installations fintech classiques effectuent la connexion :

Ainsi, un déploiement frauduleux qui a échoué ou un nouveau ticket de conformité n'apparaît pas simplement dans un autre tableau de bord. Il se traduit par un travail concret dans ClickUp, avec des propriétaires et des dates d'échéance. 🏆

Utilisez Brain MAX et Talk to Text pour les journées de travail intensives en IA

ClickUp Brain MAX étend cette orchestration à votre bureau. Ce compagnon IA pour bureau vous offre une expérience universelle de recherche et de chat IA sur l'ensemble de vos outils, ainsi que sa fonctionnalité Talk to Text, qui transforme les mises à jour vocales en texte soigné.

Vous gagnez plus d'une journée par semaine en dictant les mises à jour et en trouvant le contexte caché en quelques secondes, le tout sans changer d'outil.

Pour les équipes fintech, cela signifie que vous pouvez :

Comme ClickUp Brain et ClickUp Brain MAX respectent les mêmes normes de confidentialité et SOC 2 que le reste de ClickUp, vous pouvez les utiliser pour traiter des données financières sensibles en toute sécurité.

Échantillon de pile IA pour une start-up Fintech

Étape 1 : Couche de données et d'ingestion (Kafka/Kinesis ; PostgreSQL + Snowflake)

Apache Kafka ou AWS Kinesis vous offre des flux durables et reproductibles afin que vos applications fintech puissent réagir rapidement aux transactions financières sans perdre de messages pendant les pics d'activité. Des équipes telles que Nubank décrivent publiquement Kafka comme la colonne vertébrale d'une communication fiable et tolérante aux pannes pour les charges de travail bancaires à forte demande.

Pour les données structurées persistantes, utilisez PostgreSQL pour l'intégrité des transactions et un entrepôt tel que Snowflake pour l'analyse et le stockage des fonctionnalités.

Si vous avez besoin d'une preuve que ce modèle fonctionne à grande échelle, Coinbase décrit la rénovation des pipelines Kafka afin de réduire la latence et de maintenir des analyses en temps quasi réel pour la prise de décision.

Étape 2 : moteur ML/IA (PyTorch/TensorFlow ou Vertex AI géré)

Vos modèles d'IA prendront en charge des cas d'utilisation tels que la détection des fraudes, la souscription de crédits, la personnalisation et le triage des réclamations. Vous pouvez effectuer les opérations suivantes :

La Deutsche Bank, par exemple, a collaboré avec Google Cloud pour créer l'assistant numérique Lumina destiné aux analystes de recherche, en utilisant Google Vertex AI pour accélérer le développement de modèles et déployer l'IA dans les flux de travail de production.

Étape 3 : Analyse et prise de décision en temps réel (moteurs de détection des fraudes ou apprentissage automatique personnalisé)

Cette couche décisionnelle évalue les transactions et les évènements liés aux comptes en quelques millisecondes. Vous combinez :

Stripe Radar est un bon exemple de cette approche. Il utilise les données de millions d'entreprises et des centaines de signaux pour réduire considérablement la fraude tout en maintenant un taux d'approbation élevé.

Étape 4 : Couche API et services (FastAPI, GraphQL, microservices)

Votre couche API et services expose des interfaces propres aux applications mobiles, aux plateformes partenaires et aux outils internes. De nombreuses plateformes fintech combinent :

Les ingénieurs de PayPal note que GraphQL est devenu un modèle par défaut pour l'identité, les paiements et la conformité, car il permet aux clients de récupérer exactement ce dont ils ont besoin et d'évoluer sans prolifération des versions.

Étape 5 : Modélisation des opérations et déploiement (MLOps avec MLflow/Kubeflow/géré)

Des entreprises telles que Capital One ont publié des articles expliquant comment les MLOps basés sur Kubernetes leur fournissent de l’assistance pour prendre des décisions en continu et effectuer des ajustements rapides.

Vous avez besoin d'un moyen de passer des ordinateurs portables à la production en toute sécurité :

Étape 6 : Couche de sécurité et de conformité (Auth0 pour l'identité ; KMS ; journaux d'audit)

La sécurité est non négociable lorsqu'il s'agit de transactions financières et de vérification d'identité. Une couche de sécurité solide doit faire les choses suivantes :

Visa indique que ses contrôles de sécurité basés sur l'IA ont permis de bloquer environ 40 milliards de dollars de fraudes en 2023. C'est un bon exemple de la façon dont les fonctionnalités de sécurité basées sur l'IA sont devenues essentielles dans les réseaux de paiement modernes.

Étape 7 : Couche frontale et UX (Next.js/React ; Flutter/React Native)

Pour le web, les frameworks tels que Next.js et React sont couramment utilisés pour les applications FinTech réactives. Pour les applications mobiles, React Native et Flutter permettent aux petites équipes de proposer des expériences de haute qualité sur toutes les plateformes.

Considérez l'intégration, la vérification d'identité et les flux de service client par chat comme des expériences de premier ordre. Une bonne expérience utilisateur réduit la charge d'assistance et renforce la confiance des utilisateurs dans votre produit fintech 💯.

Étape 8 : Orchestration et surveillance des flux de travail (Airflow/Prefect ; Looker Studio/tableaux de bord personnalisés)

Les outils d'orchestration tels qu'Apache Airflow ou Prefect coordonnent généralement les ingestions, les tâches de réentraînement et les backfills.

En effet, les équipes de Robinhood s'appuient sur Airflow pour fournir l'assistance nécessaire à des milliers de pipelines de données dans le cadre de leurs opérations de trading et de courtage.

Pour l'analyse, vous pouvez utiliser Looker Studio ou des tableaux de bord personnalisés. Vous pouvez utiliser ces outils pour afficher aux dirigeants et aux régulateurs des vues en temps quasi réel des indicateurs de risque et des KPI des opérations financières.

Avantages d'une pile IA adaptée dans le domaine de la fintech

Voici les avantages pratiques d'une pile IA fintech bien structurée.

1. Lancement plus rapide de fonctionnalités intelligentes (détection des fraudes, personnalisation)

Lorsque votre pile technologique est cohérente, les startups fintech peuvent proposer des fonctionnalités telles que la détection des fraudes et les limites personnalisées en quelques semaines plutôt qu'en plusieurs trimestres.

Les contrats de données prédéfinis, les magasins de fonctionnalités partagés et les modèles MLOps prêts à l'emploi réduisent les allers-retours entre les équipes chargées des données, de l'ingénierie et des produits.

2. Amélioration de la gestion des risques et de l'efficacité opérationnelle

Une pile technologique fintech cohérente centralise les signaux provenant des appareils, des comportements et des données financières. Ainsi, les décisions en matière de risque sont fondées sur une vision globale et non sur un seul signal limité. Les scores en continu, les files d'attente claires et les notes vérifiables permettent aux équipes de détecter les problèmes à un stade précoce et de réduire les tâches manuelles.

Vous gagnerez également en efficacité opérationnelle. Cela permettra de réduire le nombre de scripts ponctuels, les canaux parallèles pour les approbations et les surprises en cas de pic de volume.

3. Meilleure conformité réglementaire et préparation aux audits

En intégrant la traçabilité des données et le chiffrement dans votre pile fintech, vous transformez la conformité d'un projet ponctuel en un processus continu.

Les explications des décisions et les rapports de performance peuvent être liés au code et aux exécutions du pipeline, ce qui facilite la création de rapports réglementaires.

4. Évolutivité pour gérer l'augmentation du nombre d'utilisateurs et du volume des transactions

Une infrastructure cloud moderne et une architecture événementielle permettent aux services de traitement des paiements, de prêt et d'investissement de s'adapter à l'augmentation du nombre d'inscriptions.

Des indicateurs essentiels, tels que la notation à faible latence, les files d'attente résilientes et les API bien définies, contribuent également à maintenir une expérience utilisateur stable, même lorsque le trafic augmente.

Vous vous inquiétez des dépenses opérationnelles ? Les tableaux de bord des coûts et les pratiques FinOps régulières vous aident à contrôler les coûts afin que votre produit fintech puisse se développer sans factures d'infrastructure surprises.

5. Avantage concurrentiel grâce à des services basés sur les données et l'IA

La pile technologique adaptée à la fintech transforme les évènements bruts en facteurs de différenciation :

Au fil du temps, les signaux propriétaires et les modèles d'apprentissage automatique bien réglés deviennent des atouts défendables. Avec ClickUp comme pilier opérationnel, vous bénéficiez également d'une meilleure visibilité sur les éléments de la pile IA qui génèrent le plus de croissance des revenus et de satisfaction des utilisateurs.

Erreurs courantes commises par les startups Fintech lors de la mise en place d'une pile IA

En 2024, 79 % des organisations ont été victimes d'attaques ou de tentatives de fraude aux paiements, selon le sondage AFP 2025.

Rien qu'au Royaume-Uni, 629 millions de livres sterling ont été volés au cours du premier semestre 2025, alors même que les banques en ont bloqué encore plus.

Ce contexte est crucial : lorsque la fraude et les pressions en matière de conformité augmentent simultanément, les décisions inappropriées en matière de pile deviennent rapidement évidentes.

Voici les erreurs les plus fréquentes commises par les équipes et les choses à faire.

Améliorez le retour sur investissement de votre pile IA avec ClickUp.

Choisir la bonne pile technologique dans le secteur des technologies financières n'est que la moitié du travail. L'autre moitié consiste à regrouper les plans, les propriétaires, les décisions et les preuves en un seul endroit afin que rien ne se perde dans la prolifération des outils. ClickUp offre cette base aux entreprises de technologies financières :

Si ce guide vous a aidé à clarifier vos prochaines étapes, lancez un petit projet « IA Risk MVP » dans ClickUp.

En moins d'une semaine, vous saurez si c'est la solution idéale pour la pile IA de votre produit fintech. Essayez ClickUp gratuitement dès aujourd'hui !

Foire aux questions (FAQ)

Une pile IA dans le domaine de la fintech est un ensemble d'outils et de systèmes qui transforment les données financières brutes en décisions opérationnelles. Elle couvre généralement le stockage des données, la formation et la mise en service des modèles, ainsi que les interfaces qui utilisent ces modèles pour des tâches telles que la vérification des fraudes, la notation de crédit ou le service client.

Les start-ups FinTech en phase de démarrage commencent souvent par utiliser des services d'IA gérés pour les vérifications KYC, AML et d'identité afin de se lancer plus rapidement et de réduire le travail d'infrastructure. À mesure qu'elles se développent, elles internalisent les modèles critiques pour mieux contrôler les performances, les coûts et les exigences réglementaires. À cette étape, elles s'appuient sur des feuilles de route internes et le suivi des expériences pour guider la transition.

Les coûts les plus élevés proviennent de l'infrastructure cloud gourmande en GPU pour la formation et l'inférence. Viennent ensuite les API tierces à haut volume pour les paiements, la vérification d'identité et la détection des fraudes. Au fil du temps, les talents spécialisés en ingénierie et en science des données s'ajoutent également, de sorte que de nombreuses entreprises fintech se concentrent sur l'efficacité des modèles et la consolidation des services afin de maintenir la durabilité de la pile technologique.

Les start-ups fintech considèrent les réglementations comme des contraintes strictes et conçoivent dès le départ des cas d'utilisation de l'IA qui s'y adaptent. Elles combinent des politiques claires (par exemple, en matière de conservation des données et d'explicabilité) avec des processus tels que la révision humaine et des audits réguliers afin que les clients et les régulateurs puissent avoir confiance dans la manière dont les données financières sont utilisées.

Oui. De nombreuses start-ups fintech commencent avec une pile simple axée sur un ou deux cas d'utilisation à fort impact, tels que la détection des fraudes ou la notation de crédit, ainsi qu'un entrepôt de données solide. Au fur et à mesure de leur croissance, elles ajoutent des composants tels que des magasins de fonctionnalités, des modèles plus avancés et des systèmes événementiels. Elles ne s'étendent que lorsque la complexité supplémentaire soutient clairement les objectifs du produit et les besoins de conformité.