Google était parmi les pionniers de cette tendance, avec Google Now! sur Android mais, depuis, plusieurs startups ont commencé à explorer et enrichir le concept. C'est le cas notamment de Sherpa, fondée par un ancien du géant de Mountain View, et qui propose une application d'"intelligence prédictive" pour iPhone (encore en test privé à l'heure actuelle) préfigurant probablement la prochaine génération de solutions mobiles.
Le principe de ces logiciels est dans l'air depuis quelques années : le téléphone, toujours présent dans la poche de son utilisateur, enregistrant toutes ses informations et équipé de multiples capteurs (photo, GPS...), devrait être capable de "comprendre" son contexte et en déduire ses besoins à tout instant. Avec la solution actuelle de Sherpa, la géolocalisation reste le critère principal, mais un accès au calendrier et à la messagerie du mobinaute aide aussi à optimiser la personnalisation des interactions.
Concrètement, l'application va, par exemple, comparer la position courante de l'utilisateur avec le lieu de son prochain rendez-vous, prendre en compte l'état de la circulation, et ainsi pouvoir l'alerter lorsqu'il doit se préparer à partir (en proposant de commander un taxi, éventuellement). Autre cas d'usage, un voyageur arrive dans une nouvelle ville, la confirmation de réservation de son hôtel est identifiée dans la messagerie et permet de déterminer le meilleur moyen de se rendre à l'adresse correspondante.
Au-delà de l'exemple de Sherpa, l'approche contextuelle de l'information est inéluctable pour rendre les applications mobiles réellement pertinentes et utiles aux consommateurs. Celles des institutions financières, comme les autres, ne seront pas épargnées et les établissements qui sauront mettre rapidement à profit ces possibilités bénéficieront à la fois d'une bien meilleur efficacité de leur action commerciale et d'une attractivité renforcée auprès de la part croissante de la population sensible à leurs offres mobiles.
Pour l'instant, les expériences de ce genre sont rares (voire inexistantes) dans le secteur financier. Il est pourtant aisé d'imaginer quelques scénarios d'application :
- L'utilisateur est géolocalisé dans une zone commerciale, dès qu'il ouvre son application de banque mobile, le solde de son compte courant est présenté de manière proéminente avec, s'il est proche de 0, une option de crédit à la consommation.
- S'il se trouve près du parc des expositions pendant la tenue du mondial de l'automobile, il se voit proposer un prêt et/ou une assurance pour son futur véhicule.
- Un ami lui adresse un mail ou un message sur Facebook réclamant sa participation aux frais d'une soirée, à l'utilisation suivante de l'application, celle-ci propose spontanément un paiement P2P adressé au demandeur (naturellement, il faudra ici avancer avec précaution dans l'accès aux données personnelles).
La bonne nouvelle est qu'il est facile d'instiller une petite dose de contexte dans les applications existantes, en mode expérimental, et d'étendre ensuite le périmètre, petit à petit. Les premières implémentations pourraient même rester extrêmement modestes, en commençant par une simple "mémoire" des options les plus utilisées (qui seraient alors présentées en premier), puis en évoluant vers un enregistrement de transactions récurrentes (proposer automatiquement de réaliser le virement du loyer au début du mois ?). Après, l'imagination est la seule limite...