Revolut a dévoilé une division de recherche en intelligence artificielle, baptisée Revolut Research, conçue pour développer et affiner Pragma, un modèle fondation entraîné exclusivement sur les données transactionnelles de ses clients. La néobanque britannique qui revendique 80 millions d’utilisateurs répartis dans plus de 40 marchés, entend ainsi construire sa propre infrastructure d’intelligence financière sans recourir aux briques logicielles des géants américains.
Pragma digère en temps réel des milliards de transactions transfrontalières et les premiers déploiements sur données historiques affichent des gains que la fintech qualifie elle-même de spectaculaires. Le modèle multiplie par 2,3 la capacité de détection du risque de défaut de crédit, améliore de 65 % l’identification des cas de fraude et pousse de 41 % la pertinence des recommandations de produits sur les comptes particuliers comme professionnels. Des chiffres qui, s’ils se confirment en production, placeraient Pragma très au-dessus des systèmes de scoring traditionnels.
Pavel Nesterov, responsable de l’IA chez Revolut, a ainsi résumé la doctrine de la néobanque : « Pour mener l’avenir de la banque intelligente, on ne peut pas s’appuyer sur des schémas tiers », déclare-t-il avant de préciser « nous avons lancé Revolut Research pour institutionnaliser notre philosophie du build, don’t bolt on. En entraînant des modèles fondation natifs sur nos données opérationnelles mondiales, nous donnons à nos équipes d’ingénierie un moteur sans précédent pour déployer des fonctionnalités plus vite, éliminer les frictions systémiques et offrir à nos clients une expérience financière radicalement meilleure. »
Revolut prévoit d’ouvrir en open source les frameworks techniques sous-jacents à Pragma et d’engager la communauté scientifique dans l’amélioration continue de sa couche d’intelligence. Un partenariat avec NVIDIA accompagne cette montée en puissance computationnelle, garantissant à la division les ressources GPU nécessaires pour itérer sur un jeu de données qui grossit à mesure que la base d’utilisateurs s’étend.
Celui qui possède le modèle possède la relation client… et la marge qui va avec. Telle est la stratégie de la startup londonienne. Une valeur qu’elle espère faire entériner par les marchés lors d’une introduction en Bourse repoussée à 2028. Là où la plupart des néobanques intègrent des API tierces (scores de crédit externalisés, moteurs anti-fraude sous licence), Revolut verticalise l’ensemble de la chaîne, de la collecte du signal brut jusqu’à la décision automatisée. Le choix comporte un risque évident de concentration, notamment sur la gouvernance des données personnelles à l’échelle de quarante juridictions différentes, que l’obtention récente d’une licence bancaire européenne complète (accordée début août 2026) ne suffit pas à balayer.
Revolut Research formalise donc ce que la néobanque pratiquait déjà de façon éparse, tout en lui donnant l’armature d’un véritable centre de recherche capable de publier, de recruter des chercheurs et de peser dans le débat académique sur l’IA financière. La question n’est plus de savoir si une fintech peut rivaliser avec les fondations de modèles généralistes, c’est de mesurer combien de temps les banques traditionnelles pourront encore ignorer qu’un concurrent entraîne ses propres neurones sur le flux réel de l’argent.
