L’IA générative dans le secteur financier : opportunités, points d’attention et nouvelles compétences
L’intelligence artificielle (IA) générative est en train de devenir, à un rythme soutenu, une composante incontournable du secteur financier. Ce qui a commencé comme une innovation technologique destinée à des profils spécialisés concerne aujourd’hui presque toutes les fonctions. Il s’agit d’une évolution qui crée à la fois des opportunités et soulève des questions. Comment utiliser l’IA générative de manière pertinente ? Quelles connaissances de base sont nécessaires ? Et comment les collaborateurs peuvent-ils conserver un esprit critique dans un environnement de travail de plus en plus piloté par l’IA ?
De l’expérimentation technologique à l’outil de travail quotidien
Les applications d’IA générative sont de plus en plus intégrées dans les systèmes et processus existants. Pensons aux outils qui aident à résumer des documents, à rédiger des premières versions de textes, à analyser des questions de clients, à rédiger des comptes rendus de réunions ou à soutenir le reporting interne. Dans les fonctions orientées client, l’IA peut par exemple contribuer à une communication plus rapide et plus cohérente.
Pourquoi la littératie en IA concerne tout le monde
L’IA est parfois encore perçue comme le domaine réservé des spécialistes IT ou des data scientists. En réalité, une connaissance de base de l’IA est pertinente pour chaque collaborateur qui utilise des outils numériques. La littératie en IA repose avant tout sur la compréhension : comprendre comment les systèmes d’IA produisent leurs résultats, quelles sont leurs limites et comment ils peuvent être utilisés correctement dans un contexte professionnel.
Pour les collaborateurs du secteur financier, cet enjeu est d’autant plus important. Les décisions et la communication ont souvent un impact juridique, éthique et réputationnel. Utiliser l’IA sans comprendre ses mécanismes sous-jacents comporte le risque de reprendre des résultats sans esprit critique suffisant. Un socle de connaissances partagées au sein de l’organisation permet une utilisation responsable et cohérente de l’IA.
La qualité des résultats produits par l’IA dépend fortement de la manière dont l’utilisateur formule sa demande. Cela nous amène à une compétence souvent sous-estimée : la capacité à formuler des instructions claires et ciblées.
Collaborer efficacement avec l’IA passe par les bonnes questions ou “prompts”
L’IA générative fonctionne sur la base des données d’entrée. Des questions vagues ou imprécises mènent souvent à des réponses génériques ou peu exploitables. En apprenant à formuler plus consciemment les instructions — également appelées prompts — les utilisateurs peuvent obtenir des résultats beaucoup plus pertinents, adaptés à leur contexte, à leurs objectifs et à leur public cible.
Cela implique de fournir suffisamment de contexte, de formuler des attentes claires et surtout d’évaluer les résultats de manière critique. L’IA n’est pas un décideur final, mais un partenaire de soutien. La responsabilité de l’interprétation et des décisions finales reste entre les mains de l’humain.
Risques et utilisation responsable de l’IA
Outre les opportunités, l’IA générative comporte également des risques. Pensons aux biais dans les données, aux informations erronées ou inventées, au manque de transparence ou à l’opacité des sources de données. Dans le secteur financier, où la confiance et la réglementation sont essentielles, il est crucial de gérer activement ces risques.
Une politique d’IA réfléchie tient compte des questions de gouvernance, d’utilisation des données, de mécanismes de contrôle et de responsabilités. Les collaborateurs doivent savoir ce qui est autorisé ou non. Tous doivent savoir quand l’IA peut être utilisée et comment les résultats doivent être validés.
La résilience humaine dans un environnement de travail en mutation
Enfin, l’essor de l’IA a également un impact humain. Les rôles évoluent, les tâches se transforment et certaines compétences perdent en importance tandis que d’autres gagnent en valeur. Cela peut engendrer un sentiment d’incertitude.
La résilience signifie ici : être ouvert au changement, prêt à apprendre en continu et conserver la confiance dans sa propre valeur ajoutée. L’IA n’assume aucune responsabilité, ne fait preuve d’aucune empathie et ne comprend pas le contexte comme les êtres humains. Ce sont précisément ces compétences humaines — l’esprit critique, le jugement éthique, la collaboration et la communication — qui restent essentielles dans un avenir soutenu par l’IA.
Conclusion
L’IA générative n’est pas une musique d’avenir lointaine, mais une réalité déjà bien présente. En renforçant les collaborateurs de tous horizons par des connaissances, une compréhension approfondie et des compétences pratiques, les organisations peuvent tirer parti des avantages de l’IA sans perdre de vue les risques. Non pas en plaçant la technologie au centre, mais en prenant comme point de départ l’humain et sa responsabilité professionnelle.
Elan+ soutient les professionnels du secteur financier dans cette démarche grâce à une large gamme de formations en IA :
