D'entrée de jeu, il faut dire que cette consultation n’a pas pour objet l’achat immédiat d’un logiciel ou le déploiement d’une solution d’IA car elle vise d’abord à structurer une démarche responsable, capable de produire des gains mesurables tout en maîtrisant les risques liés aux données, à la cybersécurité, aux biais algorithmiques et à la dépendance technologique. En réalité, la BEAC s’inscrit dans une dynamique observée dans plusieurs banques centrales. On peut ainsi se souvenir de la Banque de France qui a publié, le 27 octobre 2026, une analyse consacrée aux opportunités offertes par l’IA dans l’exercice des missions des banques centrales, notamment en matière de publications, de statistiques et d’analyse économique.

De même, on peut regarder la Banque centrale européenne qui adopte elle aussi une approche progressive en expliquant utiliser l’IA pour collecter, nettoyer, analyser et interpréter des données destinées à la statistique, à la gestion des risques, à la supervision bancaire et à l’analyse de politique monétaire, tout en maintenant le jugement humain au centre des décisions. 

De plus, à l’échelle internationale, la Banque des Règlements Internationaux identifie quatre grands domaines d’application de l’IA dans les banques centrales : la collecte d’informations et la production statistique, l’analyse macroéconomique et financière au service de la politique monétaire, la surveillance des systèmes de paiement et la supervision ainsi que l’analyse de stabilité financière.

Cinq cas d’usage prioritaires pour la BEAC

À partir des usages observés à l’international, la stratégie interne de la BEAC pourrait reposer prioritairement sur cinq cas d’usage.

L’assistance intelligente pour la recherche et la synthèse documentaire

La BEAC produit et traite quotidiennement des notes, rapports, communiqués, études économiques, textes réglementaires et documents internes. Un assistant d’intelligence artificielle sécurisé pourrait aider les équipes à retrouver rapidement une information, à résumer un document long ou à préparer une première version de note de synthèse. Inspiré des usages documentaires explorés par les banques centrales, ce cas d’usage permettrait d’améliorer la productivité sans intervenir directement dans une décision monétaire ou prudentielle. Il devrait toutefois fonctionner dans un espace fermé, alimenté exclusivement par des documents autorisés, avec une vérification humaine systématique des résultats.

L’amélioration de la qualité des statistiques et des données

L’intelligence artificielle peut soutenir la collecte, le contrôle et la consolidation des données statistiques. Dans ce sens, elle permet notamment de détecter les incohérences, les valeurs aberrantes, les ruptures de série ou les retards de transmission. La Banque des Règlements Internationaux identifie d’ailleurs la compilation statistique et la collecte d’informations parmi les premiers domaines d’application de l’IA dans les banques centrales. Pour la BEAC, cette application renforcerait la fiabilité des données macroéconomiques, monétaires, de change et de paiement utilisées dans l’analyse de la conjoncture de la CEMAC. Elle constituerait également une condition préalable indispensable à tout usage plus avancé de l’intelligence artificielle.

L’aide à l’analyse et à la prévision macroéconomique

Les modèles d’intelligence artificielle peuvent compléter les outils traditionnels de prévision en exploitant des données variées, y compris des données non structurées telles que des publications, des discours ou des informations de marché. A titre illustratif, la Banque centrale européenne explore ces usages pour alimenter ses travaux de politique monétaire, tandis que la BIS souligne le potentiel de l’IA pour le nowcasting et la prévision économique. Dans le cas de la BEAC, l’objectif ne serait pas de remplacer les modèles macroéconomiques existants, mais de les enrichir. L’intelligence artificielle pourrait aider à anticiper l’évolution de l’inflation, de la croissance, des flux de change, de la liquidité bancaire ou des pressions sur les réserves, sous réserve d’une validation rigoureuse par les économistes de l’institution.

La surveillance des systèmes de paiement et la détection des anomalies

Les systèmes de paiement génèrent d’importants volumes de transactions et d’événements techniques. Dans cette occurrence, l’intelligence artificielle peut aider à distinguer les comportements inhabituels des opérations normales, à identifier plus rapidement les incidents, les tentatives de fraude ou les risques de cyberattaque. La BIS présente la surveillance des systèmes de paiement et la détection de la fraude comme l’un des cas d’usage majeurs de l’IA pour les banques centrales. Pour la BEAC, qui promeut le bon fonctionnement des systèmes de paiement et de règlement dans la CEMAC, cette priorité serait particulièrement pertinente. Son déploiement devrait néanmoins être progressif, en privilégiant, lorsque cela est possible, des données anonymisées ou agrégées afin de préserver la confidentialité des informations.

L’appui à la supervision et à la stabilité financière

L’intelligence artificielle peut aider les superviseurs à traiter de grands volumes de rapports, de déclarations et d’informations prudentielles. Elle peut faciliter l’extraction d’informations, le croisement des données, la détection de signaux faibles et la préparation des dossiers de supervision. La BCE indique utiliser l’IA pour appuyer ses superviseurs dans leurs évaluations, tout en précisant que l’outil ne remplace pas le jugement humain. Pour la BEAC, ce cas d’usage permettrait de renforcer l’analyse des risques dans le secteur bancaire de la CEMAC et de contribuer à la stabilité financière. Il exigerait toutefois le plus haut niveau de gouvernance, en raison de la sensibilité des données et des conséquences potentielles des erreurs d’analyse.

Une adoption progressive et encadrée

La séquence la plus prudente consisterait à commencer par l’assistant documentaire et le contrôle qualité des données, avant d’étendre l’IA à l’analyse macroéconomique, à la surveillance des paiements puis à la supervision. Cette progression permettrait à la BEAC de développer ses compétences, de sécuriser ses données et de démontrer la valeur réelle des outils avant d’aborder les domaines les plus sensibles.

La Banque de France rappelle que l’IA est de plus en plus utilisée par les institutions financières pour optimiser les processus internes et renforcer la maîtrise des risques, notamment dans la lutte contre la fraude et le blanchiment. La BEAC pourrait s’inspirer de cette expérience tout en l’adaptant aux spécificités de la CEMAC, à la diversité de ses économies membres et à ses contraintes de souveraineté des données.bankingsupervision.

La réussite de cette stratégie dépendra moins de la technologie que de la gouvernance. La BEAC devra disposer de données fiables, de règles claires de confidentialité, de compétences internes en analyse de données, de procédures d’audit des modèles et d’un contrôle humain renforcé.

La BIS insiste également sur le fait que l’IA transforme l’environnement dans lequel les banques centrales exercent leurs missions, en créant à la fois des opportunités d’analyse et de nouveaux risques financiers et cybernétiques. La stratégie de la BEAC devra donc articuler innovation, sécurité et responsabilité.

Enjeu pour la CEMAC

En lançant cette consultation, la BEAC envoie un signal fort : l’intelligence artificielle devient un sujet stratégique pour les institutions monétaires africaines. Si le projet est mené avec rigueur, il pourrait améliorer la qualité des analyses, renforcer la surveillance financière et moderniser les services internes de l’institut d’émission. La date limite de remise des offres est fixée au 23 décembre 2026 à 12 heures, l’ouverture des plis étant prévue le même jour à 13 heures. Le choix du cabinet retenu constituera la première étape visible d’une transformation qui pourrait, à terme, influencer la manière dont la BEAC produit ses statistiques, conduit son analyse économique et surveille la stabilité financière de la CEMAC.