Le cloud et le mobile ne sont plus les moteurs de la disruption dans les services financiers. Ce rôle revient désormais aux jetons d'intelligence et aux jetons de valeur.
Tout ce qui rendait la fintech unique il y a dix ans — l'approche mobile-first, le cloud et une API à la place d'une agence — est aujourd'hui le minimum syndical pour n'importe quelle entreprise financière sur Terre. Quand ces postulats deviennent la norme, la catégorie cesse d'être « ce qui vient après » pour devenir « ce qui se fait maintenant ».
La prochaine catégorie repose sur trois mutations distinctes.
- Les décisions passent des tableurs aux modèles d'IA (et les modèles fonctionnent avec des jetons).
- Les registres, autrefois enfermés entre les murs d'une seule entreprise, vivent désormais sur des registres partagés, sous forme de jetons.
- Et le client devient un agent doté d'un portefeuille.
L'argent, ce sont des jetons. Les jetons, c'est de l'argent.
Cet essai explore l'impact de cette évolution sur la finance, ceux qui l'ont déjà amorcée, et pourquoi la première entreprise financière valorisée à mille milliards de dollars sera une entreprise AI-first et token-first.
Les enjeux sont les plus importants au monde.
Le secteur bancaire a généré plus de bénéfices nets que tout autre secteur en 2025. La finance possède le plus grand bassin de profits au monde, elle est le deuxième secteur par capitalisation boursière, et selon les estimations du BCG, la fintech en représente désormais environ 4 %. JP Morgan s'apprête à devenir la première banque à franchir le cap des mille milliards de dollars. Aucune entreprise bâtie sur les technologies modernes n'en est proche.
Voici la carte de ce qui succédera à la fintech.
La fintech est morte de son succès.
La fintech a été redoutablement efficace pour éliminer les coûts liés au modèle bancaire traditionnel, fondé sur les agences physiques, le papier et le téléphone. Le mobile a mis un ordinateur dans la poche des clients, et le cloud a offert aux entreprises une infrastructure bien plus rapide et moins coûteuse pour bâtir leurs services.
Cela a rendu des segments entiers de clientèle rentables pour la première fois. C'est grâce à son approche mobile-first que Nubank a atteint 140 millions de clients, avec un coût de service de 1 $ par mois pour un revenu moyen de 17,10 $ (selon ses résultats du T2). À titre de comparaison, dans une grande banque traditionnelle, un client particulier rapporte environ 350 $ par an, coûte plusieurs fois plus cher à servir, et la rentabilité dépend des ventes croisées ou du bilan global.
Revolut, Nubank, Stripe, Ramp et Robinhood peuvent continuer sur leur lancée pendant des années, et ils le feront probablement. Une catégorie d'investissement peut mourir alors même que ses vainqueurs, portés par de nouveaux vents favorables, deviennent les plus grandes entreprises qu'elle ait jamais produites.
La part de la fintech dans les opérations mondiales de capital-risque est passée de 14,5 % en 2021 à 12,3 % en 2025, tandis que la part des investissements fintech allant aux entreprises d'IA est passée d'environ 10 % à une fourchette comprise entre 70 et 80 % (selon les sources). Chaque nouveau dollar investi par le VC est désormais AI-first.
Décision, registre et distribution.
Chaque produit financier repose sur une décision, un registre et un moyen de vous atteindre. Dans une agence des années 1800, le directeur utilisait son jugement pour fixer le taux de votre prêt, l'inscrivait dans un grand livre papier, et l'agence physique était le seul moyen de le trouver. La décision était un pari. Le registre était un fait. La distribution était un bâtiment.
Depuis, la décision est passée d'une personne à des équipes armées de tableurs, puis à des modèles de fondation assistés par des humains.
Le registre est passé du papier à la base de données, puis au jeton.
La distribution est passée de l'agence au téléphone, puis à l'agent.
Un jeton d'intelligence est une unité de décision. Il effectue un travail et son résultat varie, car la réponse d'un modèle est probabiliste. Un jeton de valeur est une unité de registre. Un dollar d'USDC ou d'OUSD est adossé à 1:1 à des dollars ou à des équivalents en dollars.
Mais au cours des deux dernières ères, trois limites persistaient.
- Les décisions n'ont pas vraiment changé. Nous avons ajouté du machine learning, des moteurs de règles et des scores de crédit, mais un humain devait toujours rédiger et ajuster la politique. Les modèles de fondation et les agents permettent d'ancrer les décisions plus profondément dans le logiciel.
- Le registre n'était pas toujours cohérent. Les mainframes conservent d'excellentes traces, mais elles restent enfermées entre les murs d'une seule institution et doivent être copiées et synchronisées partout ailleurs. Les stablecoins et les RWA (jetons de valeur) constituent une source de vérité unique et programmable. Tout le monde voit le même registre.
- La distribution dépendait de l'action humaine. Un excellent design d'interface a réduit les frictions presque à néant, mais c'est toujours un humain qui appuyait sur le bouton. Fournir des graphiques budgétaires aux gens ne les a pas rendus meilleurs pour épargner. Avec un agent autorisé à transférer automatiquement de l'argent vers l'épargne, l'interface disparaît.
La prochaine ère va transformer ces trois ingrédients une nouvelle fois.
L'argent, ce sont des jetons. Les jetons, c'est de l'argent.
Le 19 août, Stripe a annoncé l'acquisition d'OpenRouter, la passerelle qui route 10 000 milliards de jetons par jour à travers plus de 400 modèles, pour un montant estimé à un peu plus de 7 milliards de dollars. Le même jour, Ramp lançait Router.com, qui envoie chaque requête au modèle le moins cher capable de respecter vos critères de qualité. Deux des entreprises les mieux gérées de la fintech ont décidé, la même semaine, que le routage des jetons d'IA relevait des services financiers.
Martin Casado, chez a16z, appelle cela "les jetons sont les nouveaux dollars". J'irais même un cran plus loin. Tous les jetons ne sont pas des dollars. Un dollar est déterministe. Un jeton d'intelligence est probabiliste. Le routeur est l'endroit où une unité de travail probabiliste est évaluée dans une unité de valeur déterministe, des millions de fois par seconde.
C'est un marché financier, et il vient d'être construit par deux entreprises de paiement.
L'économie de l'intelligence repose sur cette boucle.
Les hyperscalers de la finance illustrent cette mutation
Les entreprises financières à forte croissance comprennent ce changement, et cela se voit dans leurs récents lancements de produits. Elles innovent toutes sur les décisions (modèles d'IA et workflows agentiques), sur le registre (via la tokenisation de la valeur) et sur la distribution auprès des agents et des machines.
Décision (modèles d'IA et workflows agentiques)
Registre (tokenisation et stablecoins)
Distribution (les agents comme clients)
Robinhood mise davantage sur la tokenisation que Nubank ou Ramp, tandis que Nubank a pris de l'avance avec son propre modèle de fondation. Mais pris dans leur ensemble, ces mouvements dessinent une tendance claire.
Les décisions financières passent aux jetons d'intelligence
Évaluer la capacité de remboursement d'un client a toujours été un avantage concurrentiel en finance. L'avantage historique des acteurs en place reposait sur un bilan massif pour absorber les pertes et sur des décennies de données concernant la performance des crédits à la consommation. Mais au final, cela impliquait des tableurs, des comités et, au mieux, du machine learning.
Revolut a atteint sa taille initiale à moindre coût grâce au cloud et au mobile. Ensuite, ses plus de 80 millions de clients lui ont fourni un jeu de données que personne d'autre ne possédait. L'entreprise a donc créé PRAGMA, un modèle de fondation entraîné sur son propre historique de transactions, pour remplacer les règles et les scores de l'ère fintech. Résultat : une amélioration de +130 % dans la détection des mauvais risques de crédit et de +65 % sur le rappel de détection des fraudes. Aucun comité n'a jamais obtenu de tels chiffres. Nubank a fait de même avec nuFormer, qui lit directement les jetons de transaction bruts et s'affranchit de mois d'ingénierie manuelle des fonctionnalités.
Cette même dynamique touche désormais les décisions internes.
Quand chaque workflow est légèrement différent, l'automatisation échoue. L'onboarding, l'octroi de crédit et la clôture mensuelle nécessitent encore des humains pour combler les lacunes. Un agent n'a pas besoin que le workflow soit identique à chaque fois. Il a besoin qu'il soit lisible. Allica, un prêteur britannique spécialisé dans les PME, utilise un agent qui prend un e-mail non structuré d'un courtier, relance pour obtenir les documents manquants, interroge le moteur de décision et renvoie une réponse de crédit. Lors de sa première période de production, il a traité la moitié des dossiers de bout en bout en 12 minutes en moyenne, là où le parcours prend des semaines dans une grande banque.
Les jetons d'intelligence deviennent l'avantage concurrentiel par excellence.
Les registres financiers passent aux jetons de valeur
Le « cœur » du système bancaire passe des soldes stockés dans des bases de données traditionnelles aux jetons de valeur. Cela compte surtout lorsque les institutions doivent s'accorder sur la propriété, transférer de la valeur ou rendre un actif accessible à un marché plus large.
Historiquement, les entreprises qui accordaient des prêts aux particuliers ou aux entreprises devaient mettre en place des opérations back-office coûteuses et complexes pour regrouper ces prêts et les revendre sous forme de titres. Le prêt existait sous forme de contrats papier et d'une entrée dans leur système propriétaire.
La tokenisation rend chaque actif plus facilement transférable.
Prenons Figure, qui émet des prêts sur valeur immobilière sous forme de jetons de valeur. Ces prêts sont ensuite proposés sur une marketplace (Figure Connect) aux acheteurs des marchés de capitaux. De plus en plus, cela devient une infrastructure que d'autres prêteurs (concurrents de Figure ou futures acquisitions) peuvent également utiliser. Figure Connect a traité 2,8 milliards de dollars de volume trimestriel au deuxième trimestre 2026, soit 65 % du volume de sa marketplace de crédits à la consommation. Sa croissance nette ajustée de 95 % et sa marge d'EBITDA ajustée de 54,6 % lui confèrent un score Rule-of d'environ 150.\\
Un registre partagé résout également le problème que la fintech n'a jamais pu régler. Il n'existe aucune entreprise fintech véritablement mondiale. Nubank est un géant au Brésil, un acteur majeur au Mexique et une startup partout ailleurs. Revolut est solide en Europe et se classe entre la quatrième et la septième place sur la plupart de ses grands marchés. Deux obstacles nous ont empêchés de voir émerger un véritable hyperscaler mondial.
- Chaque marché exige sa propre licence, ses propres fonds et ses propres avocats. Au Mexique seulement, il faut débourser environ 100 millions de dollars en capital réglementaire avant même d'avoir servi le premier client. Et
- L'argent s'arrête. Fedwire ferme le samedi, CLS et T2 dorment tout le week-end, et les actions américaines ne s'échangent que six heures et demie par jour. Une entreprise propulsée par l'IA tourne à toute heure du jour et de la nuit.
Un jeton est mondial et disponible en permanence par défaut : un seul produit fonctionne sur une seule infrastructure, au lieu de passer par quarante banques locales. Visa règle désormais ses transactions avec les émetteurs américains en USDC sept jours sur sept, contre une fenêtre de cinq jours ouvrés auparavant, et les jetons d'actions de Robinhood sont actifs dans plus de 120 pays.
Les agents IA conçus pour trader 24h/24 et 7j/7 ne peuvent fonctionner que si les marchés sont ouverts et que les règlements s'effectuent en continu.
La distribution financière passe aux agents
Je ne veux pas de votre agent. Je veux que mon agent utilise votre service.
Si l'IA devient utile pour les tâches financières, elle commence à se comporter comme un acteur économique. L'agent a besoin d'un budget, d'une identité, de permissions et d'un moyen de détenir ou de déplacer de la valeur pour le compte de quelqu'un. Cela crée une nouvelle catégorie de clients financiers, car un système de distribution conçu pour des humains tenant un téléphone est désormais appelé directement par le logiciel qui travaille pour eux.
Un humain arrive avec son attention, c'est pourquoi l'internet grand public taxe le parcours jusqu'à l'achat. Un agent arrive avec un mandat. Trouve-moi X, budget Y, contraintes Z. Il interroge, obtient des résultats structurés et choisit en quelques millisecondes. Votre marque devient une ligne dans la fenêtre de contexte d'un modèle, ou elle disparaît.
Robinhood est la première entreprise à grande échelle à traiter l'agent comme un client. Elle a ouvert des comptes aux agents via des serveurs MCP de trading et bancaires, pour éviter au logiciel de devoir deviner comment interagir avec une interface, et 100 000 utilisateurs ont déjà confié un compte limité à un agent. Comparez cela à la compagnie aérienne qui bloque ce même trafic en le prenant pour un bot, puis se demande pourquoi ses clients pensent que son site est cassé. Link, de Stripe, construit la partie qui permet à l'agent de payer, en lui fournissant une carte à usage unique pour un montant approuvé afin qu'il puisse dépenser sans jamais détenir vos identifiants.
Les agents multiplient le nombre de clients qu'une entreprise financière peut servir.
Ce qui vient après la fintech
JPMorgan atteindra le cap des mille milliards en premier, grâce à ses dépôts, ses licences et un bilan capable d'absorber les chocs. Les anciens avantages concurrentiels ne sont pas morts, loin de là, ils ont simplement cessé d'être les seuls.
Chaque entreprise financière dispose désormais de trois leviers pour se démarquer.
- La décision. Les décisions de risque migrent vers votre propre modèle de fondation, et les agents exécutent les workflows qui résistaient à l'automatisation.
- Le registre. Les actifs deviennent transférables au-delà de vos murs, et l'argent comme les marchés fonctionnent à l'échelle mondiale, 24h/24 et 7j/7.
- La distribution. L'agent devient le client.
Le classement des entreprises privées est passionnant car, pour la première fois, on peut tracer une ligne directe d'ici jusqu'aux mille milliards.
- Stripe. 159 milliards de dollars, le verrouillage développeur le plus puissant de la fintech, et l'entreprise vient d'acheter l'endroit même où les jetons d'IA sont cotés.
- Revolut. En levée de fonds pour une valorisation estimée à 115 milliards de dollars, plus de 80 millions de clients, un modèle de fondation dédié à l'argent en production, et une série de licences récemment étendue aux États-Unis (sous conditions), à l'Australie et aux Émirats arabes unis.
- Ramp. 44 milliards de dollars, plus de 1 milliard de dollars de revenus annualisés, et un flux de trésorerie disponible positif.
Le Magnificent 8 de Coatue compte deux fintechs, et selon les propres calculs du fonds, les chances de passer de 100 milliards de dollars à mille milliards s'élèvent à environ 31 % une fois ce seuil franchi.
Et ne sous-estimez pas les nouvelles entreprises financières nativement IA. Hebbia affirme que des sociétés gérant 30 000 milliards de dollars d'actifs utilisent sa plateforme, et Rogo est passée de 750 millions à 2 milliards de dollars de valorisation en seize semaines. Si l'une d'elles atteint l'échelle que Cursor a conquise dans le développement logiciel, elle ne se qualifiera plus de fintech.
La première vague fintech a mis la banque dans votre poche.
La suivante s'attaque aux décisions, aux registres et aux workflows restés derrière l'écran.
Les entreprises de la première vague peuvent mener cette transition, mais la catégorie qu'elles ont créée ne suffit plus à décrire le travail qui les attend.
La fintech est morte en tant que catégorie d'investissement parce que ses postulats ont triomphé.
ST.
La prochaine fois : l'ère qui s'annonce est celle où nous financerons l'économie de l'intelligence.
