Paiements à l’horizon 2030 : entre innovation technologique et renforcement de la sécurité 

La montée en puissance des paiements numériques s’accompagne d’une préoccupation croissante face au risque de fraude et à la protection des données personnelles. Pour y répondre, l’Union européenne a introduit la DSP3, qui succède à la DSP2.

La DSP2, entrée en vigueur en 2018, a marqué un tournant décisif dans la modernisation du système de paiement européen. Elle a ouvert le marché à de nouveaux acteurs (fintechs, agrégateurs, initiateurs de paiement), tout en imposant des exigences strictes en matière de sécurité et d’authentification forte. Elle a imposé des normes d’authentification renforcée (Strong Customer Authentication, SCA).

Concrètement, ces mesures se sont traduites par la mise en place de dispositifs tels que le 3D Secure 2 ou encore la validation biométrique sur les applications bancaires. Ces innovations ont contribué à la réduction significative des tentatives de fraude tout en améliorant la confiance des consommateurs dans les paiements en ligne.

La DSP3, dont l’adoption est prévue courant 2026, vient corriger les limites identifiées dans la DSP2. Elle renforce encore les standards de sécurité, harmonise les règles entre pays européens et élargit le champ de l’Open Banking à celui de l’open finance, permettant un partage plus large et plus maîtrisé des données financières. Elle prévoit notamment :

• Un remboursement systématique en cas de fraude avérée,

• Un renforcement de l’authentification forte,

• Une vérification du nom du bénéficiaire associé à l’IBAN,

• Une coopération entre établissements pour lutter contre les arnaques et l’usurpation d’identité.

La DSP3 agit comme un accélérateur d’innovation technologique. L’intégration progressive de technologies avancées, notamment l’intelligence artificielle (IA) a permis d’améliorer la détection des fraudes, d’automatiser les processus de contrôle et de traiter plus rapidement les dossiers de réclamation client : améliorant la satisfaction client.
Les nouvelles obligations imposées par la DSP3 encouragent les institutions financières à investir massivement dans des solutions d’IA, notamment pour le monitoring comportemental et l’analyse prédictive en temps réel. Cette évolution trace une passerelle naturelle vers l’IA Générative, qui vient désormais renforcer les capacités d’analyse, de simulation et de personnalisation du secteur bancaire.

Comme technologie innovante, la blockchain s’impose comme un levier technologique majeur dans les paiements. Fondée sur un mécanisme de registre partagé garantissant l’intégrité des données, elle permet de tracer les transactions sans intermédiaire.
Dans la pratique, elle réduit les coûts d’exécution, accélère les transferts notamment transfrontaliers et améliore la transparence des contrôles. Plusieurs acteurs majeurs du secteur bancaire explorent déjà ces usages : JPMorgan, par exemple, utilise sa propre infrastructure blockchain pour exécuter des paiements institutionnels quasi instantanés via le JPM Coin, BNP Paribas s’est récemment connectée à ce réseau pour optimiser certaines opérations interbancaires et UBS pilote également un dispositif de paiements transfrontaliers reposant sur un registre distribué pour améliorer la rapidité et la gestion des liquidités.
Les smart contracts permettent par ailleurs d’automatiser certaines opérations récurrentes (validation de paiements, gestion d’autorisations ou règles de conformité), tandis que l’usage de stablecoins ouvre la voie à des virements 24/7, indépendants des réseaux traditionnels.

La blockchain marque ainsi une étape clé vers des modèles de paiement plus robustes, plus automatisés et plus simples à superviser dans un environnement réglementaire toujours plus exigeant.

Mais ces dernières années, l’intelligence artificielle est au cœur des stratégies d’innovation des acteurs du paiement. Les algorithmes de machine learning permettent d’analyser des millions de transactions par seconde, de repérer des schémas anormaux et d’anticiper les comportements suspects. Par exemple, des banques européennes comme BNP Paribas (qui développe des solutions IA pour sécuriser les paiements et prévenir la fraude) et ING (qui utilise des analyses comportementales et du machine learning pour détecter automatiquement les anomalies transactionnelles) réduisent significativement la fraude par carte bancaire. D’autres établissements exploitent des systèmes d’apprentissage continu qui s’adaptent aux nouveaux types d’escroqueries sans intervention humaine, optimisant ainsi la réactivité et la sécurité.
Plusieurs banques européennes, telles que Santander (qui mise sur des modèles d’IA pour générer des alertes en temps réel), Barclays (qui intègre l’IA pour gérer les risques de fraude et les menaces financières) ou encore la britannique Starling Bank (qui propose des outils IA pour détecter les arnaques avant le paiement) s’appuient désormais sur des modèles d’IA capables d’analyser les transactions en temps réel, en quelques centaines de millisecondes, pour détecter des comportements suspects et réduire fortement la fraude par carte bancaire. (Source : Financial Times).

Depuis 2023, une nouvelle ère s’est ouverte avec l’arrivée de l’IA Générative. Contrairement à l’IA classique, qui analyse et prédit à partir de données existantes, l’IA générative crée de nouvelles données, du texte, du code ou des scénarios à partir de modèles d’apprentissage profonds (deep learning). Dans le secteur des paiements, cette technologie ouvre des perspectives inédites :

• Création automatique de scénarios de fraude, permettant d’entraîner les modèles de détection dans des environnements réalistes et dynamiques.

• Génération de réponses client personnalisées via des assistants conversationnels plus naturels et contextuels.

• Optimisation des parcours de paiement : tests automatisés, génération de messages de confirmation adaptatifs, amélioration de la clarté et de la transparence vis-à-vis des utilisateurs.

• Aide à la conformité réglementaire : production automatique de rapports DSP3, détection des écarts de conformité ou génération de recommandations en langage naturel pour les équipes Risques & Conformités.

Aujourd’hui, certaines banques et fintechs exploitent déjà ces capacités pour sécuriser leurs infrastructures et fluidifier l’expérience utilisateur. Par exemple :

• Des acteurs comme Revolut ou N26 s’appuient sur des IA génératives pour analyser les conversations clients et identifier les signaux faibles de fraude. (AGEFI).

• De grandes banques françaises expérimentent la génération automatique de scénarios de test pour valider la robustesse de leurs systèmes DSP3.

• D’autres exploitent l’IA pour créer des interfaces vocales intelligentes, capables d’assister les clients dans leurs paiements quotidiens ou leurs démarches réglementaires.

Dans cette continuité, une nouvelle étape se dessine avec l’essor de l’IA agentique. Plus qu’un outil d’analyse ou de génération, elle incarne une intelligence opérationnelle autonome, capable d’interagir, d’apprendre et d’agir en temps réel aux côtés des experts humains. Du côté des banques, prenons l’exemple de la lutte contre la fraude, ces agents intelligents ne se contentent plus d’analyser : ils surveillent, détectent, interagissent et s’adaptent en temps réel. Mais leur potentiel va bien au-delà. Ils sont désormais capables de traiter automatiquement les “hits” sur les transactions dans le cadre des contrôles LAB/LAT, de réaliser le rapprochement comptabilité-gestion des flux de paiement et d’en justifier les écarts ou encore d’automatiser des processus KYC, en collectant, vérifiant et mettant à jour des informations sensibles en quelques secondes.

L’analyste humain devient un partenaire stratégique, supervisant et affinant les décisions de l’IA pour garantir conformité et efficacité. Cette coopération homme-machine permet une détection plus fine, proactive et évolutive des menaces, plaçant la sécurité et l’autonomie au cœur des systèmes de paiement. Elle permet aussi de réduire les coûts et améliorer l’efficacité opérationnelle de demain.
Côté payeur, qu’il s’agisse d’un particulier ou d’une entreprise, ces agents peuvent également réaliser un achat de bout en bout, depuis la sélection du service jusqu’à la validation du paiement.

Les investissements dans les fintechs intégrant ces technologies témoignent clairement de cette dynamique : selon une étude du marché mondial, le secteur FinTech devrait passer de 257,7 milliards USD en 2025 à 811,4 milliards USD d’ici 2032, soit un taux de croissance annuel moyen de 17,8 %. (Market Research).
L’IA, qu’elle soit analytique, générative ou agentique joue un rôle central dans cette transformation, en liant innovation technologique, optimisation opérationnelle et adaptation au contexte réglementaire.

L’horizon 2030 marquera un tournant décisif : les paiements deviendront à la fois plus rapides, plus sûrs, plus intelligents et plus responsables.

La DSP3, l’essor de l’intelligence artificielle générative et les impératifs de durabilité constituent les trois piliers d’un nouvel écosystème financier européen, tandis que la blockchain s’affirme progressivement comme une infrastructure clé pour des paiements plus automatisés, transparents et interopérables, notamment à l’échelle internationale.
Pour les banques, fintechs et institutions, cette transformation représente bien plus qu’une mise en conformité : c’est l’opportunité de devenir des architectes de la confiance numérique. 

Les acteurs qui sauront allier innovation technologique, rigueur réglementaire et engagement environnemental s’imposeront comme les leaders du paiement à l’horizon 2030.

Ahmed Boukella, Consultant Senior
Laurent Mangel, Manager
Aurélie Bruno, Directrice
Catherine Marçais, Principal