Au-delà de la première percée de l’IA : comment Brex prend des décisions d’onboarding en quelques minutes avec une équipe agentique en constante évolution

Responsable de l’onboarding chez Brex, elle dirige une équipe qui n’a plus rien à voir avec celle qu’elle a rejointe il y a cinq ans : un mélange d’experts humains et d’agents IA qui prennent côte à côte des décisions de KYC et de souscription.

Flora raconte à quoi ressemble l’exploitation de l’IA dans l’onboarding au-delà des premiers pilotes, de la définition des bons garde-fous à l’élévation du niveau d’exigence sur la qualité des données.

Comment Brex a transformé l’onboarding client grâce à une équipe hybride IA-humains

Quand les agents IA sont arrivés dans les services financiers, ils promettaient d’aider les équipes à aller plus vite que jamais. Mais transformer ses opérations avec l’IA demande une vraie stratégie. Les équipes doivent associer des experts de l’IA à des praticiens qui maîtrisent le workflow de bout en bout.

Pour y parvenir, Brex a créé ce que Flora décrit comme « une startup au sein d’une startup ». Une équipe dédiée qui réunit ingénieurs et experts des opérations pour repenser les processus avec l’IA au cœur.

Sur le KYC et la souscription, l’équipe de Flora a déployé des agents IA pour appuyer des décisions qui reposaient jusque-là sur une logique déterministe, fondée sur des règles, avec à la clé des gains considérables d’efficacité et de qualité de décision. Les décisions automatisées passent par les agents, tandis que les cas complexes sont orientés vers des analystes experts.

Selon Flora, le temps de revue d’un dossier est passé de plus d’une heure à moins de dix minutes. « J’ai vraiment été impressionnée de voir à quel point l’IA nous a permis de progresser. »

Mais pour Flora, le plus intéressant n’est pas la première victoire. C’est d’apprendre à piloter et à ajuster la performance des agents, à mobiliser l’expertise humaine sur les cas critiques et à construire une boucle de rétroaction où le jugement humain améliore continuellement le système.

Au-delà de la première victoire : ce qu’il faut pour surveiller, ajuster et maîtriser l’IA en production

Quand une organisation commence à déployer l’IA, il est naturel de mesurer les progrès à l’aune du premier grand lancement. Flora invite les dirigeants à regarder au-delà de ce jalon.

Chez Brex, par exemple, le premier lot d’automatisations opérationnel a vu le jour rapidement. Flora l’estime à quelques mois, porté par une mentore visionnaire, Camilla Morais, ancienne COO de Brex, pressée d’adopter la technologie très tôt. Mais ce n’était que le début.

« Avec l’IA, tout le monde applaudit l’ampleur de la première victoire, et c’est tout à fait vrai », dit Flora. « Mais la maintenance compte tout autant : faire évoluer le programme par lui-même… et fournir en permanence le résultat de production idéal. »

La maintenance se complexifie dans des domaines comme l’onboarding client, qui peut comporter près de cinquante contrôles différents. L’équipe de Brex a cartographié la séquence optimale de ces contrôles, déterminé si des humains ou des agents doivent intervenir, et conçu l’architecture qui permet à l’ensemble de fonctionner sans accroc. Pour les cas d’usage en entreprise, note Flora, il est difficile d’imaginer que l’IA remplace entièrement ce travail transverse continu.

Ce que retient Flora rejoint un constat que nous entendons souvent chez les dirigeants qui déploient bien l’IA : le système n’est jamais terminé. Une première victoire peut attirer l’attention, mais la valeur durable vient du fait de traiter l’IA comme quelque chose que l’on ajuste et que l’on gouverne en continu.

Le rôle de la gouvernance pour les décisions à fort enjeu pilotées par l’IA

Pour Flora, les dirigeants des services financiers peuvent aussi tirer de la valeur de l’IA en fixant les bonnes limites.

La première question est de savoir jusqu’où pousser l’automatisation. Comme le dit Flora, les modèles d’IA actuels pourraient techniquement automatiser des décisions bien au-delà de la limite que Brex a fixée. Mais une automatisation agressive n’est pas toujours la bonne approche, en particulier dans un environnement réglementé.

Dans ce contexte, l’équipe de Brex arbitre volontairement entre automatisation et appétence au risque. Flora explique : « Parfois, je dois imposer une revue manuelle au-delà d’un certain montant de limite, pour être vraiment sûrs de la décision plutôt que de nous en remettre entièrement à l’IA. »

La seconde question porte sur la qualité des données. Selon Flora, l’IA vaut ce que valent ses données d’entrée, comme on ne réussit un grand plat qu’avec les bons ingrédients.

Par exemple, des analystes humains pouvaient absorber une donnée brouillonne de temps à autre, mais à grande échelle, les décisions automatisées exigent des données plus propres et plus cohérentes. Un signal douteux qu’un humain aurait contourné, comme une adresse professionnelle écrite « St. » plutôt que « Street », peut désormais se répercuter sur de nombreuses décisions avec l’IA.

« Nous n’aurons plus toujours un humain pour le rattraper », note Flora. « Cela relève le niveau d’exigence dans la façon dont nous gérons les données, dont nous gérons les ingrédients de notre plat. »

Ce niveau d’exigence plus élevé, estime-t-elle, pousse en réalité les équipes à faire un travail précieux : soigner la qualité des données, backtester la logique en profondeur et surveiller les décisions automatisées avec rigueur.

Ce que Flora surveille ensuite : préserver l’expertise métier pour la prochaine génération

Avant tout, ce qui importe le plus à Flora, c’est ce que l’IA change pour les personnes et les équipes, et la façon de construire et de préserver l’expertise métier.

Aujourd’hui, Brex peut automatiser en confiance les décisions courantes et à moindre enjeu, car les agents utilisés ont été conçus et entraînés par des experts des services financiers.

La question est désormais la suivante : quand ces experts passeront à autre chose, à quoi ressemblera vraiment la prochaine génération de talents ? Ou, comme le dit Flora, disposons-nous d’un vivier de talents capable de plonger directement dans la partie la plus complexe ?

C’est une perspective tournée vers l’avenir, qui considère l’expertise humaine comme quelque chose à cultiver, et les compétences comme quelque chose qui doit évoluer au rythme de l’innovation technologique.