La révolution numérique est en marche dans le secteur financier, avec l’intelligence artificielle (IA) au cœur de cette transformation. Ces avancées technologiques modifient non seulement les outils utilisés par les entreprises, mais également les rôles des professionnels de la finance. Avec le lancement de solutions comme Claude, les institutions financières doivent réfléchir à la manière dont l’IA redéfinit les tâches humaines et celles des machines.
La nécessité de s’adapter à ces évolutions technologiques est plus pressante que jamais. Les entreprises doivent repenser leurs capacités technologiques et leur capital humain pour rester compétitives. Ce constat soulève des interrogations cruciales: quelles compétences seront requises à l’avenir et comment les workflows financiers seront-ils réorganisés?
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Une nouvelle ère pour les compétences professionnelles
À mesure que l’IA s’intègre dans les processus d’investissement, les professionnels de la finance doivent évaluer les compétences nécessaires pour s’épanouir dans ce nouvel environnement. Une question persiste: l’IA remplace-t-elle les experts humains? Si certaines tâches techniques peuvent être automatisées, le jugement et l’expertise humaine restent essentiels.
L’importance de la complémentarité entre l’humain et la machine
Le modèle de travail du futur repose sur la collaboration entre l’intelligence artificielle et l’intelligence humaine, un concept que nous désignons par « AI + HI ». Ainsi, les machines prennent en charge des tâches répétitives, permettant aux analystes de se concentrer sur des aspects plus stratégiques. Par exemple, lors d’une analyse sectorielle, une partie des tâches de collecte de données peut être confiée à l’IA, laissant l’analyste libre d’évaluer les résultats obtenus.
En, une étude menée par le CFA Institute a révélé que 16 % des professionnels de la finance utilisaient des outils d’IA pour leurs analyses sectorielles. Cette tendance croissante prouve que des outils comme Claude peuvent optimiser les workflows, facilitant l’extraction de données complexes et rendant l’analyse plus efficace.
Vers une transformation des workflows
La transition vers une utilisation accrue de l’IA dans les services financiers implique également une réévaluation des outils technologiques employés. Bien que des outils traditionnels comme Excel demeurent populaires, l’intégration de langages de programmation tels que Python et d’outils d’IA devient de plus en plus courante. Les analystes adoptent donc une stratégie multihoming, utilisant plusieurs technologies simultanément pour mener à bien leurs tâches.
Exemple d’application de l’IA dans l’analyse
Un cas d’usage intéressant est l’automatisation de l’analyse des documents d’entreprise grâce à des modèles d’IA avancés. Il est désormais possible d’extraire des informations sur les rémunérations des dirigeants et d’autres détails de gouvernance à partir des déclarations de procuration. Cette méthode réduit considérablement le temps consacré par les analystes à la collecte de données, leur permettant de se concentrer sur l’interprétation et la vérification des informations extraites.
Bien que l’IA puisse faciliter certaines tâches, elle n’est pas sans limites. Les résultats produits peuvent parfois être imparfaits, soulignant ainsi la nécessité d’une supervision humaine. Les analystes doivent vérifier l’exactitude des données et être capables d’interroger les résultats pour en tirer des conclusions pertinentes.
Perspectives d’avenir pour le secteur financier
À l’avenir, l’évolution des workflows financiers sera influencée par des outils d’IA agentique, capables d’effectuer des tâches plus complexes grâce à un raisonnement intégré et à la capacité d’appeler des fonctions externes. Ces avancées transformeront encore davantage la façon dont les humains et les machines interagissent dans le domaine de la finance.
Le CFA Institute s’engage à mener des recherches approfondies sur ces transformations et sur les compétences requises. Nous anticipons que le modèle « AI + HI » continuera d’être au cœur des pratiques professionnelles éthiques et de la gestion d’investissement efficace. En conséquence, les professionnels devront développer des compétences techniques tout en cultivant des aptitudes interpersonnelles essentielles, qui ne peuvent être remplacées par des machines.