Automatisation des services, efficacité opérationnelle, réduction des coûts et rationalisation des effectifs, service et assistance client, optimisation des investissements, identification des tendances de marché, détection des fraudes et anomalies, migrations des systèmes informatiques, R&D, traitement des données financières, personnalisation des campagnes publicitaires, aide au respect de la conformité, analyse des risques, cybersécurité, fixation des prix… Les applications de l'IA dans l'industrie bancaire semblent infinies. 

Selon le cabinet McKinsey, cette technologie révolutionnaire pourrait booster la productivité des banques à hauteur de 2.8 à 4.7% du chiffre d’affaires annuel, soit un gain de 200 à 340 milliards de dollars, en améliorant les ventes, le marketing, les processus ou encore l’ingénierie logicielle. 

Mike Mayo, le PDG de Wells Fargo, se targue d'avoir saisi la dimension cruciale de l'IA : "Si vous êtes une banque et que vous n'avez pas de stratégie en matière d'IA, alors vous n'avez pas de stratégie", a-t-il déclaré sur le plateau de Bloomberg récemment, soulignant le manque à gagner pour les acteurs du secteur qui n'auraient pas pris le train en marche. 

C'est ainsi que le prêteur américain Morgan Stanley, par exemple, a développé un assistant d'IA pour aider ses gestionnaires de patrimoine à préparer des offres. La Royal Bank of Canada s'est offert un assistant virtuel à même de fournir des conseils financiers et des recommandations d'épargne aux clients en fonction de leurs habitudes de dépenses et de leur gestion de trésorerie. Le chatbot de Bank of America adresse les questions les plus fréquemment posées par les épargnants. En France, c'est un agent virtuel qui dirige les clients d'Orange vers les conseillers idoines, et celui du Crédit Mutuel repère les mails qui nécessitent des réponses urgentes. 

Une pénurie de cerveaux

Si le Machine Learning permet de piloter le déploiement de l'Intelligence artificielle au sein d'une organisation, en apprenant des systèmes déjà mis en place et en se nourrissant des données collectées, il nécessite toutefois que des humains dirigent ses travaux et lui donnent des consignes. C'est aussi la matière grise de nos congénères qui doit implémenter les outils d'IA, les intégrer aux opérations et coordonner les projets. 

En 2022, selon une étude d'Evident, seuls 650 personnes occupaient des postes liés à la recherche sur l'IA dans les 23 plus grandes banques mondiales en 2022. Parmi ces dernières, JPMorgan Chase, figure de proue de l'adoption bancaire de l'IA, comptait en août 2022 pas moins de 120 chercheurs spécialisés dans le domaine, soit un cinquième des forces totales. Et 40% de ces 650 personnes avaient pris leur fonction en 2022. L'adoption balbutiait. 

Depuis, la tendance s'est nettement accélérée. En 2023, les banques ont pris conscience de la nécessité d'intégrer l'IA pour rester compétitives : CapGemini estime que 40% des établissements financiers dans le monde ont adopté des outils d'IA pour faciliter leurs processus informatiques. Et les 60 plus grandes banques nord-américaines et européennes ont accru de 4% les recrutements liés à IA entre octobre 2022 et avril 2023, selon la même étude.  

Le pionnier JPMorgan a publié plus de 3 650 offres d'emploi liées à l'IA entre février et avril 2023, devançant ainsi Citigroup (2 100 offres) et Deutsche Bank (1295). De notre côté de l'Atlantique, c'est BNP Paribas qui fait office de champion du recrutement IA, avec 1 202 postes ouverts sur la même période, suivie de Société Générale, qui déclare 1% des effectifs affectés à l'IA ou à la data. 

Or, selon le New York Times, début 2023, seules 22 000 personnes dans le monde possédaient les compétences nécessaires pour mener des recherches sérieuses en intelligence artificielle. 

Voilà donc les banques de Wall Street (et d'ailleurs) en train de jouer des coudes pour recruter les meilleurs en la matière et les retenir dans la durée. Selon HubFinance, en 2023, près de la moitié des recrutements effectués par les banques se sont faits chez leurs concurrents.

Goldman Sachs l'a appris à ses dépens. Dans la guerre des recrutements, c'est le prêteur qui a enregistré, au cours des derniers mois, le plus grand nombre de départs d'employés dédiés à l'IA, séduits par les propositions plus alléchantes des concurrents. 

L'aubaine pour les grandes banques, c'est que les compétences en IA se trouvent dans les grands centres urbains et financiers : New York, Londres, Toronto, Bangalore et Paris notamment. Et l'autre avantage pour les prêteurs français, c'est qu'ils souffrent moins que leurs homologues américains de la concurrence des grands groupes de la tech pour recruter les petits génies de l'IA.