En ce début du mois de juin, Money20/20 a de nouveau pris ses quartiers à Amsterdam. Comme chaque année, la grand-messe mondiale des paiements¹ a réuni pendant trois jours banques, fintech, réseaux, régulateurs, investisseurs et géants technologiques autour des grandes transformations du secteur. Mais cette année, l’atmosphère a changé.

Là où les éditions précédentes étaient dominées par le développement de nouveaux rails, l’expansion de l’open finance ou encore l’émergence de nouveaux vecteurs de la valeur, 2026 a consacré l’intelligence artificielle plongeant tout un écosystème dans un état de sidération.

Avec l’IA et son armée d’agents, voilà qu’émerge un monde où les décisions économiques de demain promettent d’être de plus en plus déléguées aux machines … sans que l’on sache véritablement ce qu’est ou sera l’agentique !

À écouter les promoteurs de l’IA, payer pourrait bientôt disparaître derrière une intention formulée en langage naturel.

Acheter, comparer, arbitrer ou régler, autant d’actions à oublier côté humain car demain, un agent de l’IA pourrait s’en charger à notre place. Dans cette vision, le paiement deviendrait presque un bruit de fond, un geste technique relégué à l’arrière-plan d’une expérience véritablement automatisé.

Ce serait la plénitude des paiements. Et pourtant, c’est précisément parce que le paiement risque de devenir invisible pour l’utilisateur qu’il devra devenir beaucoup plus visible pour l’industrie financière elle-même.

Visible dans son origine. Visible dans son autorisation. Visible dans sa traçabilité. Visible dans sa responsabilité. Visible, enfin, dans les données qui permettent à un agent de comprendre ce que l’utilisateur veut réellement faire.

Car derrière la promesse d’un monde piloté par l’IA se dessine une réalité autrement plus complexe. L’IA agentique ne fait pas qu’ajouter une interface conversationnelle au-dessus des paiements existants. Elle déplace le centre de gravité même de l’industrie qui, à l’exécution d’une transaction, devra déterminer qui l’a décidée, pour le compte de qui, à partir de quelles données, avec quelles limites, sous quelle responsabilité et selon quel cadre de confiance.

L’industrie des paiements entre ainsi dans une phase paradoxale. Plus elle promet de fluidité au client final, plus elle devra renforcer les mécanismes de contrôle en coulisses. Plus l’expérience deviendra simple, plus l’infrastructure devra être sophistiquée. Plus le paiement deviendra autonome, plus la question de la responsabilité deviendra centrale.

Ces dernières années, l’innovation dans les paiements a largement consisté à réduire les frictions au sein de processus. Moins de clics, moins de saisie, moins d’abandon de panier, moins de rupture dans les parcours d’un client en ligne par exemple. Globalement, le paiement s’est progressivement fondu dans une expérience commerciale voulue et pensée sans couture.

Mais les agents IA viennent tout bousculer. Dans un modèle classique, embarqué dans plusieurs environnements, l’utilisateur navigue, compare, choisit, valide, puis paie. Dans un modèle agentique, il formule une intention dans une nouvelle centralité. Il ne dit plus seulement : « je veux payer ce produit ». Il peut dicter à son IA préférée : « trouve-moi la meilleure option », « respecte mon budget », « privilégie tel critère », « évite tel marchand », « renouvelle ce service si les conditions sont favorables ».

Ce déplacement est majeur. Le commerce ne serait donc plus centré sur l’interface, mais sur l’intention. Or une intention est rarement simple. Elle est contextuelle, évolutive, parfois contradictoire. Elle combine des préférences explicites, des contraintes implicites, des arbitrages financiers, des habitudes de consommation, un rapport au risque, un besoin de sécurité et parfois même une dimension émotionnelle.

Dans ce nouveau paradigme étourdissant, payer revient à exécuter une décision prise, ou préparée, par un système autonome. Dès lors, l’agent a-t-il vraiment compris ce que l’utilisateur voulait ? A-t-il respecté ses contraintes ? A-t-il optimisé dans son intérêt réel ou seulement selon un critère trop étroit ? A-t-il agi dans le bon périmètre de délégation ? S’est-il appuyé sur un autre agent, lui-même commandé par un troisième ? Le paiement agentique pose la question du mandat.

Il serait toutefois réducteur de limiter le sujet de l’agentique dans le monde des paiements au seul moment du checkout. Dans le monde de l’entreprise, le paiement est par nature rarement un acte isolé. Il s’inscrit dans une chaîne plus longue : commande, facture, validation, rapprochement, règlement, reporting, gestion de trésorerie, contrôle des risques, comptabilité.

L’agent IA vient donc s’insérer dans un processus économique complet. Et c’est là que se situe probablement une partie de la valeur. Le paiement ne doit plus être pris isolément, mais plutôt dans sa capacité à être orchestré avec les processus métiers qui l’entourent.

Il faut éviter de regarder le commerce agentique par le petit bout de la transaction. Le vrai sujet consiste finalement à se poser cette question : un agent peut-il comprendre, déclencher et documenter une opération économique complète ?

L’industrie financière connaît bien le KYC, ce processus par lequel un établissement identifie son client, en vérifie l’identité, précise ses bénéficiaires ultimes et encadre la relation. Mais que se passe-t-il lorsqu’une transaction n’est plus directement initiée par un humain, mais par un agent agissant pour son compte ? C’est ici qu’émerge une idée appelée à prendre de l’importance : le Know Your Agent.

Demain, il ne suffira plus de connaître son client. Il faudra aussi connaître son agent ou l’armée d’agents derrière lui. Il faudra donc identifier cette chaîne d’agents. Ce qui signifie les authentifier, comprendre qui les a développés, à quelle organisation ils sont rattachés, quelles permissions leur ont été accordées, quelles actions ils peuvent exécuter, sur quels montants, dans quelles circonstances et avec quelles possibilités de révocation.

Cette question touche au cœur de la confiance dans les paiements. Un agent capable d’acheter, de transférer, de souscrire, de renouveler ou d’arbitrer devient un acteur opérationnel de la chaîne de valeur.

La capacité à distinguer un utilisateur légitime, un agent autorisé et son jumeau malveillant pourrait ainsi devenir l’un des grands défis de l’économie numérique. Dans un univers où les agents interagissent entre eux, se supervisent parfois mutuellement et exécutent des tâches à grande vitesse, l’identité ne peut plus être pensée uniquement du point de vue de l’humain.

Le KYA pourrait donc devenir à l’ère agentique ce que le KYC a été à l’ère bancaire, à savoir une infrastructure de confiance, mais aussi une barrière à l’entrée redoutable.

La confiance ne pourra toutefois pas reposer seulement sur une promesse, une marque ou une interface rassurante. Dans les paiements agentiques, il n’y aura plus de confiance aveugle. Celle-ci devra être vérifiable au moment même où l’argent bouge, voire avant.

Cela suppose une architecture de délégation beaucoup plus explicite. Quel agent agit ? Pour quel utilisateur ? Dans quel périmètre ? Avec quel mandat ? Pour quelle durée ? Selon quelle limite de montant ? Avec quel niveau de confirmation humaine ? Et avec quelle preuve que l’intention initiale a bien été respectée ?

Le vocabulaire entendu dans les travées du salon est révélateur : permissioning, spending limits, step-up confirmation, signed intent, policy engine, audit trail, delegated authority. Autrement dit, la confiance devra être codée, signée, limitée, surveillée, auditée pour être contestable.

C’est l’un des points les plus importants pour l’industrie financière. On ne peut pas laisser un agent improviser des mouvements d’argent sous l’effet d’hallucinations par exemple. Une consigne dans un prompt ne suffit pas. Pour que l’agentique passe à l’échelle dans le monde des échanges entre agents économiques, il faudra une couche de contrôle capable de dire non, même lorsque l’agent cherche à atteindre son objectif par tous les moyens. Le paiement invisible devra donc produire des preuves visibles.

Les paiements appartiennent à une industrie profondément déterministe. Une transaction doit être exécutée ou refusée. Une authentification doit être validée ou rejetée. Une compensation doit être calculée. Une responsabilité doit pouvoir être assignée. Un audit doit pouvoir reconstituer la séquence des événements.

L’IA, elle, introduit une logique plus probabiliste. Elle infère, recommande, interprète, anticipe aussi. Elle peut produire des résultats puissants, mais rarement avec la rigidité formelle attendue d’une infrastructure bancaire ou de paiement.

C’est sans doute l’une des grandes tensions des prochaines années. Il faudra faire coexister des systèmes d’IA par nature imparfaitement déterministes avec des processus financiers construits sur l’exigence de certitude et de rectitude.

Cette tension ne condamne cependant pas l’IA dans les paiements. Elle en fixe plutôt les conditions d’acceptabilité. Les agents ne pourront se déployer massivement dans les services financiers qu’à la condition d’être encadrés par des garde-fous robustes : validation humaine, seuils d’action, permissions explicites, possibilité de contestation, mécanismes de suspension d’urgence, réversibilité.

Le human in the loop ne disparaît donc pas. Il change de fonction tout en s’affirmant davantage. L’humain n’est plus nécessairement celui qui exécute chaque action. Il devient celui qui cadre, supervise, limite, valide, introduit des frictions, des contraintes et reprend la main lorsque l’autonomie devient trop risquée. De fait, l’automatisation des services financiers sous l’effet de l’agentique ne supprime pas la gouvernance. Elle la rend plus indispensable encore.

Un agent IA n’agit jamais dans le vide. Pour être utile, il doit comprendre le contexte. Dans les paiements et les services financiers, ce contexte est d’une richesse considérable : revenus, habitudes de consommation, préférences marchandes, contraintes budgétaires, historique transactionnel, situation patrimoniale, niveau d’aversion au risque, produits détenus, géographie, temporalité des dépenses, relation bancaire, capacité d’épargne …

La valeur d’un agent financier dépendra donc moins de sa seule puissance algorithmique que de la qualité des données auxquelles il pourra accéder. Et c’est ici que se dessine une nouvelle bataille industrielle.

Les banques disposent d’une relation de confiance et d’un accès privilégié à une partie du contexte financier. A leur niveau, les fintech captent des usages et disposent souvent d’une expérience utilisateur plus fine. Les grands réseaux de paiement maîtrisent des flux, des standards, des données transactionnelles massives et profondes. Les commerçants quant à eux ont les catalogues, les prix, les stocks, les préférences d’achat. Les leaders des ERP organisent la vie financière des entreprises.

Ensemble, tous ces acteurs détiennent ce contexte qui échappe encore aux géants des LLM qui voudraient bien le consolider. Mais la réalité est qu’aucun acteur seul ne détient naturellement tout le contexte.

Or, sans données consolidées, structurées et interopérables, les agents risquent de produire des recommandations faibles, des décisions mal calibrées ou des actions trop pauvres. La promesse agentique se heurte donc à une réalité très concrète avec cet état de données financières dispersées, incomplètes, parfois incohérentes et jamais parfaitement neutres.

À Money20/20, les acteurs le disent. Il ne suffit pas d’avoir des données. Il faut qu’elles soient lisibles par les agents.

C’est un changement plus profond qu’il n’y paraît. Une banque peut disposer d’une masse considérable d’informations sur ses clients, ses produits, ses tarifs, ses risques et ses historiques transactionnels. Un marchand peut disposer d’un catalogue riche, de stocks, de prix, d’avis, de conditions commerciales. Mais si ces informations ne sont pas structurées dans un format exploitable par des agents, elles risquent de devenir invisibles dans le nouveau parcours d’achat.

La bataille de la donnée se déplace donc de sa détention à sa capacité à être consommée par des agents. Dans le commerce agentique, une offre qui n’est pas comprise par la machine est une offre qui risque de ne pas être proposée.

Pour les banques, un produit financier qui n’est pas comparable, contextualisé et interprétable par des systèmes agentiques peut être contourné par un autre plus lisible. Dans cet écosystème, les agents iront chercher les produits les plus lisibles, les plus intégrables, les plus actionnables. Autre exemple : une option de paiement qui n’est pas activable par l’agentique est une option qui risque de disparaître du checkout opéré par le monde des machines.

Pour les commerçants par exemple, cela implique de transformer les catalogues produits. Un flux marketing avec quelques attributs ne suffira plus nécessairement. Les agents auront besoin de plus de contexte : caractéristiques, contraintes, disponibilité, conditions, variantes, compatibilité, politiques de retour, frais, garanties, délais, signaux de confiance. Le passage d’un catalogue pensé pour la gestion humaine à un catalogue pensé pour l’interprétation machine représente un véritable chantier d’infrastructure.

Dans l’économie agentique, ne pas être lisible par les machines pourrait devenir une nouvelle forme d’exclusion commerciale.

Cette nouvelle centralité de la donnée pose une autre difficulté. On présente souvent les données financières comme objectives parce qu’elles sont chiffrées. Transactions, revenus, soldes, échéances, dépenses, remboursements : tout semble mesurable, donc neutre.

Cette neutralité est une illusion. Les données financières reflètent des trajectoires sociales, professionnelles, géographiques, patrimoniales et comportementales. Elles peuvent porter des biais, structurels ou comportementaux. Un modèle entraîné sur ces données peut donc reproduire, amplifier ou normaliser des asymétries déjà présentes dans le système actuel.

Cette donnée financière est sensible parce qu’elle peut devenir prescriptive. Un agent qui recommande un produit, ajuste un parcours, priorise une option, évite un risque ou déclenche une action ne se contente pas de lire une situation. Il contribue à la transformer. La qualité, la gouvernance et l’explicabilité des données deviendront donc des dimensions centrales du paiement agentique.

En matière d’instantanéité des paiements, les agents économiques vivent des réalités parallèles. Quand l’utilisateur voit une notification, le commerçant voit une confirmation. L’application affiche une opération réalisée. Mais la chaîne de paiement reste composée d’étapes distinctes : authentification, initiation, autorisation, notification, compensation, règlement, disponibilité effective des fonds. Aujourd’hui, l’expérience peut être instantanée sans que l’ensemble de l’infrastructure le soit totalement.

Dans un monde d’agents IA capables d’exécuter des actions à grande vitesse, cette vélocité des paiements va mécaniquement devenir un enjeu plus saillant. Mais la rapidité ne suffira pas. Encore faudra-t-il savoir ce qui est réellement instantané : l’ordre ? La notification ? L’autorisation ? La compensation ? Le règlement final ? La disponibilité des fonds pour le commerçant ?

Le paiement de demain pourrait ainsi se transformer en flux continu, dans une sorte de streaming rompant avec certaines logiques de traitement par lots. Mais là encore, l’enjeu ne sera pas seulement technique. Il sera aussi juridique, comptable, opérationnel et prudentiel.

Ce qui est temps réel pour le client peut rester différé pour l’infrastructure.

Dans chaque cycle d’innovation financière, les acteurs historiques sont rapidement présentés comme les prochaines victimes. Les stablecoins devaient contourner les réseaux établis. L’open banking devait affaiblir les banques. Les fintech devaient désintermédier tout un écosystème. Les agents IA pourraient, à leur tour, faire croire à une disparition prochaine des infrastructures existantes.

Ces poncifs ne tiennent plus. Les paiements constituent l’une des industries les plus complexes du capitalisme numérique. Ils articulent réglementation, conformité, standards techniques, lutte contre la fraude, expérience client, gestion du risque, interopérabilité, relations marchandes, infrastructures de compensation et exigences de résilience.

Dans un tel environnement, la capacité d’exécution des acteurs historiques reste un avantage puissant. Visa, Mastercard, les grands réseaux bancaires, les infrastructures de marché et certains prestataires régulés du compte à compte ne sont pas seulement des rails. Ce sont des architectures de confiance, de distribution et de responsabilité.

L’agentique ne les condamne pas nécessairement. Il pourrait même renforcer leur rôle si ceux-ci parviennent à devenir les orchestrateurs de confiance d’un monde multi-rails, multi-agents et multi-données à l’ère de la puissance vertigineuse de l’IA.

Le vrai sujet n’est donc pas de savoir si les nouveaux protocoles remplaceront les anciens réseaux, mais plutôt qui saura orchestrer leur coexistence.

La grande promesse du paiement moderne a longtemps été sa effacement. Ne plus y penser. Ne plus sortir sa carte. Ne plus saisir ses informations. Ne plus attendre. Ne plus subir de friction. Demain, peut-être, ne plus décider de chaque micro-action.

Mais cette disparition apparente est rêvée. Le paiement ne s’efface jamais vraiment. Il se déplace. Il migre du clic vers l’intention. De l’utilisateur vers l’agent. Du parcours invisible vers la couche de confiance visible.

C’est là que se jouera la prochaine phase de l’industrie des paiements. Non pas dans la promesse naïve et simpliste d’un monde où les agents paieraient librement à notre place, mais dans l’orchestration patiente d’un environnement durablement fragmenté où ils pourront être identifiés, limités, supervisés, contestés et compris. Sans cela, le paiement invisible agentique ne passera probablement jamais à l’échelle.