Montée en compétences en IA : Yuliya Kazakevich sur l’activation des trois couches clés de l’IA dans les décisions KYB
Point de vue, Onboarding11 févr. 2026
Yuliya Kazakevich est une référence reconnue du risque et de la conformité : elle a dirigé des équipes chez Apple et occupé des postes de premier plan dans des institutions financières comme Adyen et Cash App. Aujourd’hui, Yuliya apporte plus de 15 ans d’expertise en stratégie du risque, en dialogue réglementaire et en modernisation des contrôles à Lithic, où elle est Head of Risk and Compliance.
Dans un échange avec Maximilian Eber, cofondateur et CPTO de Taktile, Yuliya explique pourquoi la montée en compétences en IA dans les services financiers est capitale pour la croissance des entreprises et la réussite des clients. Elle raconte comment le secteur cesse de voir l’IA comme un outil unique, pourquoi l’automatisation par l’IA n’est que le début, et comment le métier des professionnels du risque se transforme profondément, en temps réel.
Décryptage : les trois couches de l’IA et leur impact
« La plupart des gens voient l’IA comme un simple outil », explique Yuliya. Elle précise qu’elle comporte en réalité trois couches distinctes, chacune ayant une fonction propre dans les workflows de gestion du risque.
La première couche est le machine learning, le moteur prédictif. Il peut analyser le comportement des clients, repérer des anomalies et évaluer le risque grâce à une reconnaissance de schémas très précise, en apprenant en permanence des données pour distinguer ce qui est normal de ce qui ne l’est pas.
Viennent ensuite les grands modèles de langage, ou les « interprètes ». Yuliya décrit clairement leur rôle : « Si vous avez besoin de comprendre quelque chose, comme ce que vend un marchand, quelle est sa politique d’expédition, ou si vous devez analyser ses documents, j’utilise un modèle de langage. Il absorbe beaucoup de complexité et en tire très bien structure et contexte. »
La troisième couche, la plus récente, est l’IA agentique, ou l’« exécutant ». Comme le dit Yuliya, les agents d’IA peuvent nous aider à passer à l’action, par exemple en rédigeant des synthèses pour que les équipes opérationnelles n’aient pas à consacrer du temps à des tâches répétitives.
Pour l’illustrer plus clairement, Yuliya donne un exemple : « Je veux peut-être suspendre un marchand parce que je constate quelque chose de vraiment étrange, ou je dois vérifier l’immatriculation d’une entreprise en consultant les listes de sanctions, par exemple. J’utilise alors l’IA agentique. »
Comprendre ces différentes couches, et savoir les orchestrer efficacement, est la première étape pour transformer la manière dont votre équipe prend ses décisions avec l’IA.
La vitesse grâce à l’IA : comment l’équipe de Yuliya a réduit de 70 % le temps de traitement des dossiers KYB
Lorsque Yuliya met ces trois couches en pratique, les résultats sont indéniables.
Dans un cas chez Cash App, Yuliya évoque des marchands qui exploitaient une vaste place de marché en ligne, où l’on trouvait de tout : compléments vitaminés, produits électroniques, accessoires de téléphone et cigarettes électroniques.
Certains produits exigent des licences spécifiques dans certains États, tandis que d’autres relèvent de zones grises réglementaires. Yuliya souligne qu’un analyste humain pourrait passer des heures à parcourir le site, à recouper les réglementations et à tenter de catégoriser correctement chaque article.
L’IA est conçue précisément pour ce type de complexité.
Yuliya explique l’approche de son équipe : « Les LLM font un travail remarquable pour repérer ce qui peut nécessiter des vérifications de licence supplémentaires [...] et pour produire une synthèse de risque qui indique très clairement ce qui mérite une diligence approfondie. »
« En plus de cela, » poursuit Yuliya, « vous pouvez avoir un agent qui prend le relais et effectue les vérifications de l’entité juridique, récupère les données de licence pour le produit qui exige réellement une licence dans certains États, et génère un récit prérempli pour l’équipe opérationnelle. »
En combinant LLM et IA agentique selon cette stratégie interprète-exécutant, l’équipe de Yuliya chez Cash App a réduit d’environ 70 % le temps de traitement des dossiers KYB. Ces gains d’efficacité prouvent ce qui est possible lorsque les équipes risque intègrent l’IA à leurs stratégies de décision.
La montée en compétences en IA, un avantage concurrentiel dans les services financiers
Utiliser l’IA pour automatiser le travail manuel permet aux équipes de consacrer davantage de ressources à leurs dossiers les plus critiques.
Pour Yuliya, c’est une occasion unique : le rôle des responsables du risque évolue rapidement au-delà des attentes traditionnelles et exige un tout nouveau socle de compétences.
« La maîtrise de l’IA est essentielle. »
Elle déclare : « [Les responsables du risque] doivent être à la fois bâtisseurs, opérateurs et traducteurs. Il ne suffit plus de comprendre les réglementations. Il faut vraiment bien comprendre les parcours produit. Il faut comprendre l’expérience client et le comportement de vos systèmes à grande échelle. Il faut savoir déboguer un workflow, challenger les sorties d’un modèle et concevoir des garde-fous qui évoluent avec l’activité. »
Pour montrer pourquoi les équipes devraient envisager de monter en compétences, Yuliya cite un cas concret : les changements de droits de douane américains introduits en 2025.
Auparavant, en gestion du risque, ce changement macroéconomique aurait pu déclencher une cascade d’investigations manuelles rien que pour définir un plan d’action.
Chez Cash App, en revanche, l’équipe de Yuliya a pu utiliser l’IA pour faire ressortir instantanément des informations cruciales, comme les secteurs d’activité touchés par les droits de douane ou les prestataires pris entre deux feux. Plus impressionnant encore, son équipe a pu entraîner des agents d’IA à recalculer les scores d’exposition au risque de crédit de marchands contraints de retarder soudainement leurs expéditions et l’exécution de leurs commandes.
Yuliya résume cela en une vérité simple : « La maîtrise de l’IA est essentielle. »
Plus que jamais, les équipes doivent comprendre comment fonctionnent les outils d’IA, dans quels domaines ils excellent et là où le jugement humain reste déterminant. C’est capital pour bâtir des stratégies de décision à la fois souples et fiables dans des conditions réelles.
Comment Yuliya améliore l’expérience client grâce à la collaboration transversale
Bien sûr, même l’équipe la plus à l’aise avec l’IA ne peut réussir en vase clos. Yuliya a appris que l’organisation compte autant que les capacités techniques.
« Les professionnels du risque ne sont pas de simples freins. Ils peuvent en réalité apporter beaucoup d’éclairages utiles. »
Tout au long de sa carrière, Yuliya a vu le risque et la conformité intégrés aux produits dès le premier jour, les équipes risque partageant la responsabilité avec les autres parties prenantes. Elle applique cette philosophie à chaque équipe qu’elle dirige.
« On comprend que le risque et le produit ne peuvent pas fonctionner en silos », souligne Yuliya. « J’ai travaillé récemment sur [un projet] où nous nous associons au produit pour reporter certains contrôles à une étape plus basse du funnel. Par exemple, reporter les vérifications d’identité ou bancaires pour les marchands à faible risque jusqu’à ce que le marchand réalise sa première transaction. »
Elle poursuit : « Admettons que vous puissiez laisser jusqu’à 70 % de vos marchands passer automatiquement et être approuvés ; de l’autre côté, vous pouvez toujours envisager d’ajouter de la friction pour les profils à haut risque. »
Créer une expérience client exceptionnelle devient l’étoile polaire commune des équipes risque et produit. Grâce à cette approche, l’équipe de Yuliya a obtenu une hausse de 1 % de la conversion, sans aucune augmentation des pertes liées à la fraude.
« J’espère que les entreprises du monde entier vont commencer à comprendre que les professionnels du risque ne sont pas de simples freins. Ils peuvent en réalité apporter beaucoup d’éclairages utiles. »
Les trois enseignements clés de Yuliya pour tous ceux qui adoptent l’IA dans les services financiers
Pour conclure l’échange, Yuliya résume sa réflexion en trois principes concrets.
Premièrement, repensez la place du risque dans le développement produit. « Intégrez le risque à votre processus de développement produit dès le premier jour. Les équipes doivent avoir un tableau de bord commun, des objectifs communs et une responsabilité partagée, en particulier sur la conversion, la fraude et l’expérience utilisateur. »
Deuxièmement, soyez stratégique dans le déploiement de l’IA. Aux équipes qui débutent avec l’IA, Yuliya donne un conseil pratique : « Je pense qu’il n’est pas nécessaire de tout automatiser. Commencez là où vous ressentez le plus de difficultés, là où l’impact sur l’expérience client est le plus fort. »
Troisièmement, investissez dans votre équipe. « Aujourd’hui, les analystes risque doivent faire bien plus qu’écrire des règles. [...] Plus votre équipe sera technique et sensibilisée au produit, plus vous avancerez vite. »
Mises en œuvre avec discernement, ces stratégies peuvent transformer les équipes risque en véritables moteurs de croissance, des forces qui font réussir l’entreprise tout en protégeant les clients.
Des responsables comme Yuliya réécrivent ce que signifie gérer le risque dans les services financiers. Nous avons hâte de voir comment elle et d’autres continueront de repousser les limites grâce à des stratégies pilotées par l’IA.