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La Banque mondiale alerte sur le pouvoir croissant d’inférence de l’intelligence artificielle, qui permet aux banques centrales de déduire des informations sensibles à partir de données initialement collectées à d’autres fins.
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L’institution plaide pour davantage de transparence, un contrôle humain renforcé et un encadrement strict de l’usage des données afin de préserver la confiance du public dans un contexte de digitalisation accélérée des systèmes financiers.
L’intelligence artificielle offre aux banques centrales des capacités inédites d’analyse et de supervision, mais elle soulève également de nouveaux défis en matière de gouvernance des données.
Dans une réflexion publiée en mai 2026, l’experte de la Banque mondiale Kristina Miggiani met en lumière le pouvoir d’« inférence » des systèmes d’IA, c’est-à-dire leur aptitude à déduire des informations qui ne figurent pas explicitement dans les bases de données utilisées par les institutions financières.
Cette évolution intervient alors que les banques centrales sont devenues des acteurs majeurs de l’écosystème des données. La modernisation des infrastructures de paiement, le développement des outils de supervision technologique (SupTech) et l’essor des monnaies numériques de banque centrale leur permettent désormais de traiter des volumes d’informations considérables afin de détecter les risques, surveiller les marchés et renforcer la stabilité financière.
Selon la Banque mondiale, le principal enjeu ne réside plus uniquement dans les données collectées, mais dans ce que les algorithmes sont capables d’en déduire. En croisant différentes sources d’information, l’intelligence artificielle peut reconstituer des éléments relatifs au comportement financier, au profil de risque ou encore à l’identité d’un individu, même lorsque ces données n’ont jamais été directement fournies.
Si ces capacités peuvent améliorer l’efficacité des missions de surveillance et d’analyse, elles soulèvent également des préoccupations croissantes en matière de confidentialité et de protection de la vie privée.
Les experts estiment que ces risques deviennent particulièrement sensibles avec la progression des paiements numériques et des projets de monnaies numériques de banque centrale.
La centralisation des données transactionnelles offre un potentiel important pour l’analyse économique et financière, mais elle accroît aussi le risque de profilage automatisé ou de décisions fondées sur des inférences erronées, susceptibles d’affecter de manière disproportionnée certaines catégories de la population.
Face à ces défis, la Banque mondiale recommande aux banques centrales de renforcer la transparence sur les systèmes d’intelligence artificielle qu’elles déploient, de maintenir un contrôle humain effectif dans les processus décisionnels et d’adopter des règles strictes encadrant le partage ainsi que la réutilisation des données.
Pour l’institution, la capacité des autorités monétaires à concilier innovation technologique, protection des données personnelles et inclusion financière sera déterminante pour préserver la confiance du public dans un environnement financier de plus en plus numérisé.
DecryptEco
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