En se connectant rapidement à son espace individuel e-santé, Alice vérifie qu’elle est en excellente forme (les capteurs connectés autour de son lit analysent son sommeil, ses paramètres vitaux et son état psychologique), ce qui lui permet de conserver les 30 % de réduction sur son assurance santé et d’économiser sur l’accès à la salle de sport qu’elle apprécie tant. D’autres qu’Alice préfèrent que leur assistant personnel soit matérialisé par un robot humanoïde se déplaçant avec eux, mais Alice préfère la voix et l’affichage de la vue virtuelle d’Alfred qui la suit dans ses déplacements à travers chaque pièce de son appartement. Auparavant, Alfred a récupéré, analysé et filtré l’ensemble de ses flux : actualités, réseaux sociaux, mais aussi mails, messages personnels, confirmation et factures de commerçants, notifications d’administrations, etc. de même que les transactions, informations et recommandations commerciales de ses banques et établissements financiers. Ayant appris des préférences et du comportement d’Alice, Alfred est en capacité de hiérarchiser et de prioriser les informations restituées et même de proposer des actions courantes.

 Si l’attention d’Alice est mobilisée par autre chose, comme se servir un café ou répondre à un appel, il s’interrompt automatiquement et s’adapte à son humeur comme un véritable majordome, par exemple si Alice est pressée. 20 Intelligence artificielle, blockchain et technologies quantiques au service de la finance de demain Les informations envoyées par la banque d’Alice proviennent non pas de Marc, son conseiller bancaire, mais de l’assistant automatisé de Marc, Alphonse. Ce dernier a lui aussi passé en revue l’ensemble des informations du jour et a déterminé, en fonction du profil d’Alice, de l’historique de ses événements et de l’analyse de son environnement quelles informations adresser et quelles recommandations effectuer. Ainsi, Alice a dit à Marc que son fils partait aux USA pour ses études : l’information a été immédiatement prise en compte et des éléments sur les placements en zone dollar lui ont été envoyés, de même qu’une proposition de souscription d’un compte multidevises et crypto-monnaies. 

Au sein de l’agence bancaire d’Alice, Alphonse, l’assistant automatisé de son conseiller est aussi capable de consolider et comparer l’ensemble des informations et propositions envoyées aux clients pour vérifier au titre de la conformité que ne se créent pas de biais ou d’inégalités dans la distribution des produits et que ceux-ci sont adaptés à leurs profils, et ce en relation avec le contrôle l’ensemble du système bancaire. L’analyse comportementale possible grâce au logiciel d’Alfred lui permet de déceler une certaine impatience chez Alice. Alfred arrête ainsi sa présentation et écoute ses instructions : « Je souhaiterais acheter un appartement. J’en ai regardé quelques-uns ces derniers temps; basetoi sur ce que j’ai consulté et fais-moi des propositions. Je suis aussi intéressée par les investissements dans un fonds pour les startups de l’Edtech que tu m’as présenté dans le système éducatif aux USA, lui dit Alice. Prends rendez-vous avec Marc que l’on puisse en parler ». Aussitôt, son conseiller Alfred déclenche différentes actions : • une recherche actualisée des appartements à vendre se fondant sur les similitudes des recherches précédentes effectuées par Alice en optimisant ses paramètres de vie (proximité de magasins et services, temps et moyens de transport, etc.) et sur une simulation de ses capacités financières d’acquisition et de la marge de négociation généralement applicable sur les prix affichés pour des biens équivalents,

 • une fois les biens identifiés, une vérification de ceux-ci est effectuée en interrogeant les registres partagés des immeubles historisant les opérations de maintenance, la vie sociale et les données des capteurs intégrés, 

• l’initialisation de la négociation pour que le prix du bien envisagé corresponde aux capacités financières d’Alice (ou aux paramètres financiers qu’elle lui a communiqués) est lancée par des échanges automatiques entre les agents respectifs du vendeur et de l’acheteur pour déterminer les zones d’accord possibles, 

• Alfred va ainsi procéder à une analyse des offres et des taux disponibles sur le marché et en préparer une synthèse pour Alice avant sa négociation avec Marc, 

• une demande de prise de rendez-vous avec Marc est adressée à Alice, en fonction de ses disponibilités et en en indiquant le motif. Marc, le conseiller bancaire d’Alice, a lui aussi commencé sa journée avec une synthèse proposée par son assistant virtuel. Alphonse le décharge de toutes les tâches administratives, filtre ses mails et ses flux et optimise ses communications et son 21 emploi du temps. Comme chaque matin, Alphonse lui a présenté une synthèse de sa journée en classant ses activités par priorité dans son tableau de bord personnel. Il lui prépare également des mémos de présentation pour chacun de ses rendez-vous de la journée. Marc rencontre ses clients dans sa voiture autonome où un bureau lui a été spécialement installé. 

Alphonse lui permet d’optimiser ses déplacements qu’il calcule de façon anticipée (grâce à un algorithme dédié aux habitudes de circulation) et réajuste en temps réel en prenant en compte l’état du trafic. Le rendez-vous sollicité en dernière minute par Alfred a modifié quelque peu l’emploi du temps de Marc. Toutefois, ce rendez-vous est optimisé par Alphonse afin que Marc ne fasse qu’un léger détour dans ses trajets pour assurer cet entretien avec Alice qui a souhaité rencontrer Marc au e-Café à côté de chez elle. Une fois le rendez-vous confirmé à Alice, Alphonse produit une synthèse de l’historique de la relation client avec Alice qu’il communique à Marc pendant le trajet ainsi que l’objet du rendez-vous et une simulation des différentes propositions de prêt que Marc pourrait lui faire. 

Dès qu’Alice franchit le seuil de la porte du e-Café, sa boisson préférée se met en route, car elle a été reconnue automatiquement grâce à son identité numérique. En effet, Alice a défini son profil lors d’une visite précédente au e-Café, par le biais de listes des données collectées, de leur durée de conservation, de traitements autorisés et d’enseignes pouvant y accéder, ainsi que des modalités techniques de détection (smartphone, biométrie faciale ou digitale, saisie d’un code mémorisé ou de vérification unique envoyé, etc.). Elle peut notamment à tout moment modifier ces paramètres, retirer les droits d’utilisation accordés, supprimer des informations ou décider de transmettre ces données à des tiers. Pas besoin d’utiliser sa carte de paiement, le règlement est instantanément effectué en mode «paiement transparent » à partir de son compte de paiement ou de son wallet de crypto-cash émis et conservé en ligne dans une blockchain par la Banque Centrale et référencé dans ses paramètres d’identité numérique. 

Alice est un peu plus tendue que d’habitude, car, même si elle se réjouit de son projet d’acquisition, cela n’en demeure pas moins une étape importante dans sa vie. L’IA du commerçant analyse le comportement d’achat de ses clients et peut demander une validation supplémentaire s’il détecte une anomalie. Dans le cas d’Alice, la première analyse du comportement a conduit à une interrogation qui amène l’IA à effectuer une deuxième analyse et demander une validation complémentaire. Finalement, Alice voit la voiture de Marc se garer, ce qui dissipe tout doute dans son esprit concernant son projet. Le comportement d’Alice est bien normal, estime l’IA qui valide donc la transaction en crypto-cash. Depuis que la Banque Centrale distribue un kit d’accès logiciel à sa blockchain qui permet aux fournisseurs de moyens de paiement de faire preuve de la plus grande créativité dans les types et les cinématiques de paiement (collier, carte, application mobile…), le crypto-cash a totalement remplacé les espèces. La réglementation impose cependant que les caractéristiques d’anonymat et d’affichage du montant détenu soient respectées. Le e-Café, qui souhaite accéder à l’historique de consommation d’Alice à des 22 Intelligence artificielle, blockchain et technologies quantiques au service de la finance de demain fins statistiques et commerciales, lui demande préalablement son consentement pour l’utilisation de ses informations via l’application de paiement en échange de la gratuité pendant un mois de toutes les consommations qu’elle commandera dans le réseau e-Café.

 Alice, bien que tentée par l’offre, mais allergique à tout type de sollicitation commerciale, refuse. Tout en dégustant son excellent cappuccino, elle monte dans le véhicule autonome salon de son conseiller. Pendant le trajet, elle a le temps de finaliser la mise en place de son achat immobilier et d’en savoir plus sur les crypto-actifs de l’EdTech. Concernant l’achat de son bien, Alice se laisse séduire par les taux très préférentiels de Marc.

 Elle donne son pré-accord, qui nécessitera une deuxième signature électronique après le délai légal de réflexion. Cette acceptation déclenchera automatiquement le contrat de prêt qui sera transmis au notaire afin de régulariser l’achat de son nouvel appartement. Concernant les crypto-actifs de l’EdTech, Marc lui confirme qu’ils sont représentatifs de droits sur les revenus du panier de cours qui lui est proposé. Les crypto-actifs sont enregistrés dans une blockchain et dès qu’un étudiant s’inscrit et paye pour ses cours, un programme automatique «smart contract » lui reverse une quote-part déterminée de la transaction, ce qui permettra de financer les dépenses quotidiennes de son fils. 

Convaincue, Alice décide d’investir, donne son accord à Marc avec qui elle échange une très humaine et énergique poignée de main avant de repartir, pleinement satisfaite de son rendez-vous en cette belle journée de l’année 2030…