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L’intelligence artificielle va-t-elle remplacer certains métiers de la finance ?

Rédigé par Marine Cwikowski | 15 mai 2025 15:13:21
Dans un monde où la technologie évolue à une vitesse fulgurante, les responsables RH et managers du secteur financier se posent une question cruciale : comment l'IA transformera-t-elle les besoins en recrutement de leur entreprise ? Entre opportunités et défis, comment anticiper ces changements pour constituer des équipes performantes et pérennes ?

 

 

L'IA en finance : au-delà du buzz, une réalité déjà bien ancrée

L'intelligence artificielle n'est plus une technologie émergente dans le secteur financier - elle est désormais une composante essentielle de son fonctionnement. Les outils d'IA sont déjà déployés à grande échelle dans les institutions financières, transformant profondément la manière dont elles opèrent et, par conséquent, leurs besoins en talents.

Selon une étude récente de Deloitte, 85% des entreprises financières ont déjà implémenté au moins une solution d'IA dans leurs opérations, et ce chiffre devrait atteindre 95% d'ici 2026. Cette adoption massive a des répercussions directes sur les stratégies de recrutement et la gestion des talents.

Pour les responsables RH et les managers opérationnels, cette transformation soulève d'importantes questions :

  • Quels postes seront automatisés dans les années à venir ?
  • Quelles nouvelles compétences devront être intégrées aux équipes existantes ?
  • Comment attirer et retenir les talents dans un environnement en constante évolution ?

 

Cartographie des métiers financiers face à l'automatisation

Pour établir une stratégie RH adaptée, il est essentiel de comprendre quels rôles sont susceptibles d'être transformés ou remplacés par l'IA. Voici une analyse détaillée qui vous aidera à anticiper l'évolution de vos besoins en recrutement :

1. Les fonctions à haut risque d'automatisation

Les opérateurs de back-office : De nombreuses tâches routinières de traitement de transactions, de rapprochement bancaire ou de saisie de données peuvent être automatisées avec une précision supérieure à celle des humains. Les logiciels de RPA (Robotic Process Automation) combinés à l'IA réduisent déjà considérablement le besoin de personnel dans ces domaines.

Les analystes financiers juniors : Les algorithmes peuvent désormais analyser les états financiers, calculer des ratios, ou générer des rapports comparatifs en quelques secondes. JPMorgan a développé un système d'IA capable d'effectuer en quelques heures un travail d'analyse qui prenait auparavant 360 000 heures à des analystes humains.

Le support client de niveau 1 : Les chatbots et assistants virtuels peuvent traiter jusqu'à 80% des demandes routinières des clients, réduisant ainsi le besoin d'agents humains pour les questions simples.

Pour les responsables de recrutement, cela signifie qu'il faudra probablement réduire les embauches pour ces postes, tout en prévoyant des plans de reconversion pour les employés actuels.

2. Les fonctions en transformation profonde

Les contrôleurs de gestion : Alors que l'IA prend en charge l'analyse de données brutes, les contrôleurs de gestion évoluent vers un rôle plus stratégique. Ils doivent désormais interpréter les résultats fournis par l'IA et formuler des recommandations business.

Les traders : Le trading algorithmique représente déjà plus de 70% des volumes d'échanges sur certains marchés. Cependant, les traders humains conservent un rôle crucial dans la définition des stratégies, la gestion des risques et la prise de décision lors de situations inhabituelles ou de crises.

Les spécialistes de la compliance : L'IA est particulièrement efficace pour détecter les transactions suspectes et les anomalies, mais les humains restent indispensables pour analyser les cas complexes, comprendre les intentions et interagir avec les régulateurs.

Pour ces postes, la stratégie de recrutement doit évoluer vers la recherche de profils capables de collaborer avec l'IA, d'interpréter ses résultats et d'apporter une valeur ajoutée cognitive et relationnelle.

3. Les fonctions relativement préservées

Les conseillers clientèle haut de gamme : La relation de confiance, l'empathie et la compréhension fine des besoins spécifiques des clients fortunés restent difficilement automatisables.

Les postes de direction et de management : La vision stratégique, la prise de décision complexe et le leadership humain demeurent essentiels.

Les experts en innovation financière : La création de nouveaux produits ou services financiers nécessite une créativité et une compréhension du marché que l'IA ne possède pas encore.

Ces postes continueront à nécessiter un recrutement actif, avec une attention particulière sur les soft skills et la capacité à diriger dans un environnement technologique.

 

L'évolution des compétences : quels profils recruter pour l'avenir ?

L'IA ne remplace pas simplement des postes ; elle transforme les compétences requises à tous les niveaux de l'organisation. Pour les responsables du recrutement, cela implique de repenser les critères de sélection et les profils recherchés.

Les nouvelles compétences techniques indispensables

  • Maîtrise des données : Capacité à comprendre, interpréter et exploiter les données générées par les systèmes d'IA.
  • Compréhension algorithmique : Sans nécessairement être des développeurs, les professionnels de la finance doivent comprendre les principes de base de l'IA pour pouvoir interagir efficacement avec ces systèmes.
  • Cybersécurité : Avec l'augmentation des systèmes automatisés, la protection des données devient cruciale.

Les soft skills qui font la différence

  • Adaptabilité et apprentissage continu : Dans un environnement en constante évolution, la capacité à acquérir rapidement de nouvelles compétences devient primordiale.
  • Intelligence émotionnelle : La capacité à comprendre et à gérer les émotions humaines, tant les siennes que celles des autres, est une compétence que l'IA ne peut reproduire.
  • Pensée critique et résolution de problèmes complexes : La capacité à remettre en question les résultats fournis par l'IA et à résoudre des problèmes non structurés reste une valeur ajoutée humaine essentielle.

Une étude de Goldman Sachs révèle que 80% des institutions financières prévoient de modifier leurs critères de recrutement dans les deux prochaines années pour s'adapter à cette nouvelle réalité.

Le nouvel écosystème des métiers financiers

L'IA ne fait pas que transformer les métiers existants ; elle crée également de nouvelles opportunités et de nouveaux postes. Pour les responsables RH, il est crucial d'anticiper ces nouveaux besoins pour rester compétitif.

Les nouveaux métiers émergents

  • Data Scientists spécialisés en finance : Experts capables de développer des modèles d'IA spécifiques aux problématiques financières.
  • Éthiciens de l'IA financière : Professionnels chargés de s'assurer que les algorithmes respectent les principes éthiques et ne perpétuent pas de biais.
  • Coaches en IA : Formateurs internes qui aident les employés à s'adapter aux outils d'IA et à exploiter leur plein potentiel.
  • Gestionnaires de la transparence algorithmique : Experts chargés d'expliquer le fonctionnement des algorithmes aux clients et aux régulateurs.

La montée en puissance de l'hybridation des compétences

Les profils les plus recherchés combinent désormais expertise financière traditionnelle et compétences technologiques avancées. Les "analystes financiers augmentés", capables d'utiliser l'IA pour améliorer leurs analyses tout en conservant un jugement humain affûté, représentent l'avenir du secteur.

McKinsey estime que d'ici 2030, plus de 60% des postes en finance nécessiteront une combinaison d'expertise financière et de compétences numériques avancées.

 

Stratégies RH pour naviguer dans cette transformation

Face à cette évolution rapide, les responsables RH et les managers du secteur financier doivent adapter leurs stratégies de recrutement et de gestion des talents.

Repenser le processus de recrutement

  • Au-delà des diplômes traditionnels : Les parcours atypiques mêlant finance et technologie peuvent apporter une valeur ajoutée significative.
  • Tests basés sur les compétences : Évaluer directement les capacités pratiques plutôt que de se fier uniquement aux qualifications sur papier.
  • Évaluation de l'adaptabilité : Intégrer des méthodes pour évaluer la capacité des candidats à s'adapter aux changements technologiques.

Développer une stratégie de formation continue

  • Programmes de reconversion interne : Former les employés existants aux nouvelles compétences requises peut être plus efficace que de chercher de nouveaux talents.
  • Partenariats avec des institutions éducatives : Collaborer avec des universités et des écoles pour développer des programmes de formation adaptés aux nouveaux besoins.
  • Mentorat inversé : Permettre aux employés plus jeunes, souvent plus à l'aise avec la technologie, de partager leurs connaissances avec les employés plus expérimentés.

Adapter la culture d'entreprise

  • Favoriser l'innovation et l'expérimentation : Créer un environnement où les employés se sentent libres d'explorer de nouvelles approches.
  • Promouvoir la collaboration homme-machine : Encourager une vision où l'IA est un outil qui augmente les capacités humaines plutôt qu'une menace.
  • Valoriser l'apprentissage continu : Intégrer le développement des compétences comme une valeur fondamentale de l'entreprise.

 

Études de cas : Transformations réussies et leçons apprises

Cas n°1 : Une grande banque française repense son département d'analyse crédit

Une importante banque française a complètement transformé son processus d'analyse de crédit en intégrant l'IA. Au lieu de licencier ses analystes, elle les a formés pour superviser et affiner les modèles d'IA. Résultat : une réduction de 60% du temps de traitement des demandes et une amélioration de la précision des évaluations de risque.

Leçon pour les RH : La reconversion des employés existants peut être plus efficace et moins coûteuse que le remplacement.

Cas n°2 : Une compagnie d'assurance crée une équipe hybride

Une grande compagnie d'assurance a constitué une équipe composée à parts égales d'experts en finance traditionnelle et de spécialistes de la data science. Cette approche hybride a permis de développer des produits innovants adaptés aux nouvelles attentes des clients.

Leçon pour les RH : La diversité des compétences au sein d'une même équipe peut devenir un avantage concurrentiel majeur.

 

Conclusion : L'humain au cœur de la transformation technologique

L'intelligence artificielle transforme indéniablement le secteur financier, mais elle ne remplace pas l'humain - elle redéfinit son rôle. Pour les responsables RH et les managers, le défi n'est pas simplement de s'adapter à cette évolution, mais de l'anticiper pour en tirer parti.

Les entreprises qui réussiront seront celles qui sauront :

  • Identifier les compétences qui resteront distinctement humaines
  • Développer une culture d'apprentissage continu
  • Créer des synergies efficaces entre humains et IA
  • Attirer et retenir les talents capables de prospérer dans ce nouvel environnement

La transformation numérique du secteur financier n'est pas une menace pour l'emploi, mais une opportunité de faire évoluer les métiers vers plus de valeur ajoutée, d'innovation et d'épanouissement professionnel. Les entreprises qui sauront anticiper ces changements en matière de recrutement et de gestion des talents seront celles qui prendront une longueur d'avance dans le secteur financier de demain.