UBA Magazine No13 2026 Revue

20 Etudes et paroles d’experts No.13 September 2026 Limites de l’analyse Cette étude présente plusieurs limites. La principale tient à son objet : elle mesure la communication des banques, et non leurs déploiements effectifs. Les relations observées sont des corrélations et ne permettent pas d’établir de causalité. La composition des échantillons nationaux diffère, notamment à Bahreïn, et la période se termine avant que les nouvelles lignes directrices des régulateurs ne produisent leurs effets. Enfin, les résultats détaillés n’ont pas encore fait l’objet d’une publication évaluée par les pairs. Des données sur les investissements technologiques réels permettraient de prolonger ce travail. Le secteur bancaire arabe est bien en cours de transformation, mais à un stade plus précoce que ne le suggère l’abondance du discours. Les banques qui créeront demain le plus de valeur ne seront pas celles qui parlent aujourd’hui le plus d’intelligence artificielle, mais celles qui sauront transformer leurs données, leurs compétences et leur gouvernance en décisions de meilleure qualité. Bibliographie Ali, H., & Aysan, A. F. (2025). Decoding digital signals: AI sentiment and financial performance at Islamic banks. Borsa Istanbul Review, 25(5), 953–971. https://doi. org/10.1016/j.bir.2025.05.011 Beck, T., Demirgüç-Kunt, A., & Merrouche, O. (2013). Islamic vs. conventional banking: Business model, efficiency and stability. Journal of Banking & Finance, 37(2), 433–447. https://doi.org/10.1016/j. jbankfin.2012.09.016 Brynjolfsson, E., Rock, D., & Syverson, C. (2021). The productivity J-curve: How intangibles complement general purpose technologies. American Economic Journal: Macroeconomics, 13(1), 333–372. https://doi. org/10.1257/mac.20180386 CBUAE [Central Bank of the United Arab Emirates]. (2026, 11 février). Guidance note on the consumer protection and responsible adoption and use of artificial intelligence and machine learning by licensed financial institutions in the U.A.E. https://rulebook.centralbank . ae/en/rulebook/guidance-note-consumer-protection-and- responsible-adoption-and-use-artificial-intelligence Crawford, V. P., & Sobel, J. (1982). Strategic information transmission. Econometrica, 50(6), 1431–1451. https:// doi.org/10.2307/1913390 FSB [Financial Stability Board]. (2024, 14 novembre). The financial stability implications of artificial intelligence. https://www.fsb.org/2024/11/the-financial-stability- implications-of-artificial-intelligence/ IFSB [Islamic Financial Services Board]. (2009). Guiding principles on Shari’ah governance systems for institutions offering Islamic financial services (IFSB-10). https://www.ifsb.org/wp-content/uploads/2023/10/IFSB- 10-December-2009_En.pdf Loughran, T., & McDonald, B. (2011). When is a liability not a liability? Textual analysis, dictionaries, and 10- Ks. The Journal of Finance, 66(1), 35–65. https://doi. org/10.1111/j.1540-6261.2010.01625.x Oztas, B., Cetinkaya, D., Adedoyin, F., Budka, M., Aksu, G., & Dogan, H. (2024). Transaction monitoring in anti-money laundering: A qualitative analysis and points of view from industry. Future Generation Computer Systems, 159, 161–171. https://doi.org/10.1016/j. future.2024.05.027 Qatar News Agency. (2024, 4 septembre). Qatar Central Bank issues Artificial Intelligence Guideline. https://www. qna.org.qa/en/News-Area/News/2024-09/04/0048-qatar- central-bank-issues-artificial-intelligence-guideline