À mesure que les banques s’appuient davantage sur l’IA pour leurs décisions quotidiennes, celles dont les équipes maîtrisent ces systèmes, les remettent en question et les développent en toute sécurité seront les principales bénéficiaires (et pas seulement celles qui mènent des projets pilotes). C’est à ce moment que la préparation des équipes à l’IA passe d’une simple tâche RH à un enjeu stratégique majeur pour le secteur bancaire.
L’IA étant désormais au cœur de la transformation numérique du secteur bancaire, tout progrès véritable dépend de la capacité à combler le déficit de compétences en IA et à développer les talents du secteur bancaire numérique, parallèlement à l’investissement dans la technologie.
C’est précisément ce que ce point de vue explore : comment l’IA dans le secteur bancaire, la préparation de la main-d’œuvre et le déficit de compétences en IA interagissent pour déterminer quels leaders du secteur BFSI prendront l’avantage.
À quelle vitesse l’IA se développe-t-elle dans le secteur bancaire ?
Dans tous les secteurs, l’IA est passée du statut d’« expérience intéressante » à celui d’« outil du quotidien » en quelques années seulement. L’utilisation de l’IA a augmenté en 2024. 78 % des organisations déclarent désormais ils utilisent l’IA dans au moins une fonction de l’entreprise, contre 72 % début 2024 et 55 % un an plus tôt.
Pour les professionnels qui font carrière dans le secteur de la banque, de la finance et de l’assurance, cela redéfinit également les attentes liées aux rôles et aux compétences requises ; vous pouvez en apprendre davantage sur ce changement dans notre blog.: Comment bâtir une carrière réussie dans le secteur bancaire et financier en 2025
L’adoption de l’IA dans le secteur bancaire se situe au centre de cette courbe, l’IA soutenant la surveillance des fraudes, les décisions de crédit, les interactions de service et les tâches de conformité.
L’argent qui afflue dans l’IA raconte la même histoire.
On estime que les sociétés de services financiers ont dépensé environ 35 milliards de dollars investis dans l’IA en 2023 et pourrait atteindre près de 97 milliards de dollars d’ici 2027.
Grand View Research suggère que le marché de l’IA dans le secteur bancaire pourrait atteindre plus de 140 milliards de dollars d’ici 2030, ce qui implique une croissance de plus de 30 % par an. En d’autres termes, l’IA dans le secteur bancaire passe progressivement du statut d’« initiative d’innovation » à celui d’infrastructure essentielle dans les services bancaires, financiers et d’assurance, et occupe désormais une place centrale dans les tendances technologiques du secteur bancaire.
Pourquoi les gens décident si l’IA est rentable
L’adoption de l’IA dans le secteur bancaire ne crée de valeur que si les collaborateurs de tous les services savent l’utiliser. Les équipes doivent identifier les cas d’usage pertinents, comprendre les données, analyser les résultats de l’IA et exécuter les modèles en toute sécurité, dans le respect des réglementations. C’est pourquoi les entreprises leaders font désormais de la préparation de leurs équipes à l’IA une priorité stratégique, privilégiant les personnes et les processus à la seule technologie.
Malgré l’adoption croissante de l’IA dans le secteur bancaire, de nombreuses organisations ne disposent toujours pas des compétences nécessaires pour en tirer le meilleur parti. Seul un quart environ se sent prêtAlors que la plupart peinent à créer de la valeur à grande échelle (source : BCG), la demande de compétences en IA explose et les banques font face à une grave pénurie de talents technologiques. Elles se disputent les compétences rares en IA, en données et en cloud, et doivent également former leurs équipes. Les banques qui combleront le déficit de compétences en IA et développeront de solides talents numériques bancaires resteront compétitives face à l’évolution de l’IA.
Que devrait Vous faites comme un Leader du secteur bancaire ?
Aujourd’hui, l’IA dans le secteur bancaire concerne autant les personnes que la technologie. Les banques les plus performantes se concentrent sur la préparation de leurs équipes à l’IA, en veillant à ce qu’elles utilisent les outils d’IA, mais aussi qu’elles les questionnent et les améliorent dans un environnement réglementé. Cette approche fait de la stratégie RH un élément central de la stratégie IA.
Trois mesures pratiques se distinguent :
- Privilégiez les compétences, et pas seulement les intitulés de poste. Constituez des équipes dotées de compétences à jour en IA, données, cloud, cybersécurité et gestion des risques liés aux modèles, afin qu’elles puissent suivre l’évolution des cas d’utilisation, la demande croissante de compétences en IA et les nouvelles réglementations.
- Faites preuve de flexibilité dans votre recherche de talentsIl convient d’associer les équipes internes à des experts externes en IA capables d’intervenir rapidement sur des tâches telles que l’ingénierie des données ou la gouvernance de l’IA. Cela permet de pallier la pénurie de talents techniques.
- Intégrez le perfectionnement des compétences à votre travail quotidien. Aidez les équipes en charge des risques, des opérations et du commerce à développer leurs compétences en IA afin qu’elles soient toujours prêtes à relever de nouveaux défis.
Cela correspond à ce que font les leaders de l’IA dans d’autres secteurs :
BCG note que les entreprises très performantes ont consacré une part importante de leurs investissements en IA aux personnes et aux processus, et pas seulement les plateformes.
Notre blog sur L’intelligence artificielle et l’évolution du marché du travail : rôles, compétences et perspectives en 2025 Cet ouvrage développe cette évolution en présentant des exemples concrets de nouveaux rôles pilotés par l’IA qui émergent dans tous les secteurs et en expliquant leurs implications pour la stratégie de la main-d’œuvre.
Qu’est-ce qui définit unune main-d’œuvre du secteur BFSI prête pour l’IA
Dans les banques tournées vers l’avenir, la maîtrise de l’IA devient une compétence fondamentale partagée par tous, et non plus réservée à une poignée de spécialistes. Ainsi, les chargés de clientèle, les analystes de crédit, le personnel d’agence et les équipes opérationnelles savent tous exploiter les données issues de l’IA, détecter les anomalies et signaler les problèmes le cas échéant.
En plus de ces équipes, les banques ont accès à un vivier de talents numériques spécialisés. Elles peuvent rapidement mobiliser des experts pour des problématiques telles que la gestion des risques liés aux modèles, le reporting réglementaire ou la détection des nouvelles tendances en matière de fraude. En combinant personnel permanent, viviers de talents internationaux et experts flexibles, les banques peuvent adapter leurs effectifs à l’évolution des projets, sans être freinées par de longs processus de recrutement. Une gouvernance efficace est intégrée dès la conception : les équipes de gestion des risques et de conformité collaborent étroitement à mesure que l’utilisation de l’IA se développe et que la réglementation évolue.
Conclusion
L’adoption de l’IA dans le secteur bancaire est désormais courante, avec plus de 70 % des organisations l’utilisent Les investissements devraient presque tripler prochainement. Les banques pionnières associent dépenses technologiques et investissements constants dans les compétences, les modèles de main-d’œuvre et la préparation des équipes à l’IA. La véritable différence réside dans la constitution d’équipes capables de faire fonctionner l’IA, de la développer et de se démarquer.
Si vous souhaitez constituer une main-d’œuvre bancaire préparée à l’IA et que vous recherchez la combinaison idéale de compétences, de modèles de talents et de soutien, n’hésitez pas à Contactez-nous.
