Barclays a enregistré une hausse de 12 % de son bénéfice annuel pour 2025, avec un bénéfice avant impôts de 9,1 milliards de livres sterling, contre 8,1 milliards de livres sterling un an plus tôt. La banque a également relevé ses objectifs de performance jusqu’en 2028, visant un rendement des capitaux propres tangibles (RoTE) de plus de 14 %, contre un objectif précédent de plus de 12 % d’ici 2026. La croissance de l’activité aux États-Unis et la réduction des coûts ont soutenu ce résultat, Barclays citant l’IA comme un moteur clé de ces gains d’efficacité.
À une époque où de nombreuses grandes entreprises expérimentent encore des projets pilotes d’IA, Barclays lie directement la technologie à sa structure de coûts et à ses perspectives de bénéfices. Dans les déclarations publiques et les documents déposés par les investisseurs, les dirigeants positionnent l’IA comme l’un des leviers qui peuvent aider la banque à maintenir des coûts réduits et à améliorer les rendements, en particulier à mesure que les conditions macroéconomiques évoluent.
La hausse de 12 % des bénéfices de Barclays cette semaine est importante, non seulement pour ses actionnaires, mais aussi parce qu’elle reflète une tendance selon laquelle les entreprises traditionnelles et hautement réglementées positionnent désormais l’IA comme un élément essentiel de la gestion de l’entreprise, et non comme quelque chose de gardé dans des laboratoires d’innovation séparés. Pour les entreprises non technologiques, lier l’IA à des résultats mesurables tels que le profit et l’efficacité marque une transition vers une utilisation opérationnelle plutôt que du battage médiatique.
Pourquoi l’IA est importante pour la discipline des coûts
Barclays a déclaré que des technologies telles que l’IA faisaient partie de son plan visant à réduire les coûts et à rendre ses opérations plus efficaces. Cela implique de supprimer certaines parties de la pile technologique existante et de repenser où et comment le travail se déroule. L’investissement dans les outils d’IA complète les objectifs plus larges de réduction des coûts qui s’étendent sur plusieurs années.
Pour de nombreuses grandes entreprises, la main-d’œuvre et les systèmes existants représentent encore une part importante des dépenses d’exploitation. Utiliser l’IA pour automatiser les tâches répétitives ou rationaliser le traitement des données peut réduire ce fardeau. Dans le cas de Barclays, ces gains d’efficacité font partie des raisons pour lesquelles la banque se fixe des objectifs de performance plus élevés, même si les marges restent sous pression dans certaines de ses activités.
Il est important d’être précis sur ce que ces gains d’efficacité signifient dans la pratique. Les technologies d’IA, par exemple les modèles qui facilitent l’analyse des risques, les flux de travail du service client et les rapports internes, peuvent réduire les heures que le personnel consacre au travail manuel. Cela ne signifie pas toujours une suppression pure et simple des emplois, mais cela peut réduire la base de coûts globale, en particulier dans les fonctions routinières ou axées sur les transactions.
De l’investissement à l’impact
Les investissements dans l’IA ne se traduisent pas en résultats du jour au lendemain. L’approche de Barclays combine ces outils avec des programmes structurels de réduction des coûts, aidant la banque à gérer les dépenses à un moment où la croissance des revenus ne suffit pas à elle seule à amener les rendements aux niveaux souhaités.
Les objectifs de performance de Barclays pour 2028 reflètent cette double orientation. La direction de la banque a déclaré que ses plans prévoyaient de restituer plus de 15 milliards de livres sterling aux actionnaires entre 2026 et 2028, soutenus par une efficacité et une solidité des bénéfices améliorées.
Les entreprises parlent souvent d’investissement technologique en termes vagues. Les derniers chiffres de Barclays rendent plus concret le lien entre technologie et profit : la hausse de 12 % des bénéfices a été rapportée en même temps que le rôle de la technologie dans la réduction des coûts. Ce n’est pas le seul facteur ; L’amélioration des conditions de marché et la croissance aux États-Unis ont également aidé, mais cela fait clairement partie du discours que la direction présente aux investisseurs.
Cet accent mis sur la discipline des coûts et l’impact sur les bénéfices distingue Barclays des entreprises qui considèrent l’IA comme un pari à long terme ou un projet futur. Ici, l’IA est intégrée à la gestion continue des coûts et à la planification financière, offrant ainsi à la banque une voie plausible vers des rendements plus élevés dans les années à venir.
Ce que cela signifie pour les entreprises traditionnelles
Barclays est loin d’être le seul à explorer l’IA pour réduire ses coûts et gagner en efficacité. D’autres banques ont également signalé des investissements technologiques dans le cadre d’efforts de restructuration plus larges. Mais ce qui rend le cas de Barclays remarquable, c’est l’ampleur de la stratégie et la manière dont elle est liée à des objectifs de performance mesurés, et pas seulement à des expérimentations ou à des projets pilotes à petite échelle.
Dans les secteurs traditionnels, en particulier ceux aussi réglementés que le secteur bancaire, il est plus difficile d’adopter l’IA que dans les startups technologiques. Les entreprises doivent gérer la conformité, les risques, la confidentialité des clients et les systèmes existants qui n’ont pas été conçus pour l’automatisation. Pourtant, les commentaires publics de Barclays suggèrent que la banque est désormais suffisamment à l’aise avec ces outils pour y ancrer une partie de ses prévisions financières. Cela témoigne d’un certain degré de maturité dans la manière dont l’institution opérationnalise l’IA.
Barclays ne construit pas simplement des projets d’IA isolés ; le leadership consiste à intégrer la technologie dans la discipline des coûts, la modernisation des systèmes et la planification à long terme. Ce changement est important car il montre comment les entreprises traditionnelles, même celles ayant des opérations importantes et complexes, peuvent commencer à aller au-delà des projets pilotes et à se lancer dans des cas d’utilisation à l’échelle de l’entreprise qui affectent leurs résultats.
Pour les autres entreprises utilisatrices finales évaluant leurs investissements dans l’IA, Barclays propose un exemple concret : une grande entreprise réglementée peut utiliser la technologie pour atteindre ses objectifs de coûts et de rentabilité, et pas seulement pour explorer de nouvelles capacités.
(Photo de José Marroquín)
