L'intelligence artificielle transforme fondamentalement les stratégies de main-d'œuvre et les structures de rémunération dans l'industrie des services financiers aux États-Unis, selon une nouvelle enquête de PwC menée auprès de plus de 1 000 professionnels de niveau directeur et cadre supérieur dans des sociétés financières américaines. L'enquête met en évidence une recomposition plus large en cours : les entreprises ne se contentent pas d'adopter des outils d'IA, elles repensent également les compétences qu'elles récompensent, la manière dont elles organisent le travail et l'origine des gains de productivité futurs qu'elles anticipent.

Les résultats montrent une transition claire des diplômes traditionnels vers la maîtrise de l'IA. Quatre-vingt-six pour cent des répondants estiment que la formation aux compétences en IA est plus précieuse qu'un MBA pour de nombreux nouveaux recrutements, tandis que 91 % déclarent offrir une rémunération accrue aux employés disposant de compétences en IA. De plus, 58 % prévoient de lier directement la rémunération à la productivité générée par l'IA. En pratique, cela signifie que l'IA s'intègre dans les décisions de recrutement, de rémunération et de performance, plutôt que de rester une initiative technologique distincte.

Pour développer ces capacités, les entreprises mobilisent plusieurs leviers : 62 % ont l'intention de recruter de nouveaux employés possédant des compétences spécifiques en IA, 61 % prévoient de former leur personnel existant, et 57 % s'attendent à s'associer à des prestataires externes. Cette combinaison suggère que les sociétés financières cherchent à progresser plus rapidement que ne le permettrait la seule formation interne, tout en consolidant leurs compétences internes autour de fonctions de plus en plus appelées à travailler avec l'IA au quotidien.

Restructuration de la main-d'œuvre à l'horizon

L'accent croissant mis sur la maîtrise de l'IA se conjugue à une restructuration significative de la main-d'œuvre. Près de huit cadres sur dix anticipent une réduction d'au moins 20 % de leurs organisations au cours des cinq prochaines années. Les postes de niveau d'entrée et de management intermédiaire devraient être les plus vulnérables, ce qui souligne la manière dont l'IA façonne déjà la planification des effectifs et des couches organisationnelles, et non plus seulement les tâches individuelles.

Bien que 42 % des répondants déclarent avoir réalisé une modélisation à l'échelle de l'entreprise pour évaluer l'impact de l'IA sur la capacité de main-d'œuvre, beaucoup moins ont progressé vers la refonte des flux de travail ou la création de parcours professionnels pour développer un vivier de dirigeants maîtrisant l'IA. Cet écart indique que de nombreuses entreprises en sont encore au stade de l'évaluation, alors même qu'elles se préparent à une main-d'œuvre réduite et davantage centrée sur la technologie.

Sentiment des employés et défis d'adoption

Les attitudes des employés à l'égard de l'IA constituent un défi concomitant pour les dirigeants. Quarante-quatre pour cent des cadres signalent que le personnel s'inquiète pour la sécurité de l'emploi. Quarante-trois pour cent observent que les employés utilisent l'IA uniquement lorsque cela est exigé plutôt que de l'adopter de manière proactive, et 40 % estiment que les collaborateurs se sentent dépassés par le rythme de la transformation liée à l'IA. De plus, 34 % identifient la lassitude face au changement comme un obstacle majeur au déploiement des initiatives d'IA à l'ensemble de la main-d'œuvre.

Ces réponses contribuent à expliquer pourquoi les efforts d'adoption peuvent être inégaux, même au sein d'entreprises qui investissent massivement dans les capacités d'IA. La création d'outils techniques ne représente qu'une partie de la transition ; amener les employés à faire confiance à ces outils, à les utiliser et à les intégrer dans le travail quotidien reste un défi distinct.

Gains de productivité, retour sur investissement incertain

Malgré la priorisation stratégique de l'IA, les retombées financières mesurables restent insaisissables pour la plupart des entreprises. Soixante-dix-sept pour cent des cadres déclarent que la majorité des investissements en IA ne génèrent pas encore de retour sur investissement quantifiable. Néanmoins, les entreprises font état d'améliorations de productivité dans les domaines de la technologie, de la gestion des risques et des opérations. Près de la moitié ont orienté leurs initiatives d'IA en matière de main-d'œuvre vers l'amélioration de la productivité, la réduction des tâches routinières et l'intégration de l'IA dans les flux de travail quotidiens.

Pour l'heure, de nombreuses entreprises doivent ainsi trouver un équilibre entre les gains d'efficacité à court terme et l'incertitude à plus long terme quant à la manière de mesurer le succès. L'enquête suggère que, dans ce secteur, l'IA est traitée autant comme un enjeu de main-d'œuvre et de modèle opérationnel que comme une question technologique.

Gouvernance et défis liés aux données

La gouvernance demeure un enjeu non résolu crucial. Près de 90 % des répondants déclarent que leur entreprise a une responsabilité clairement établie pour les décisions des agents d'IA, mais il n'existe aucun consensus sur l'instance ultimement responsable des risques significatifs. La responsabilité est répartie entre les dirigeants principaux, les responsables technologiques, les responsables des risques et les chefs d'unités opérationnelles.

L'utilisation d'une IA fantôme — des outils non autorisés opérant en dehors des systèmes centralement gouvernés — est signalée comme modérée dans plus de la moitié des entreprises, et 90 % reconnaissent que de telles pratiques introduisent un risque réglementaire.

Des données fragmentées ou de mauvaise qualité ont été identifiées par 41 % des répondants comme le seul plus grand obstacle au déploiement de l'IA à l'ensemble de la main-d'œuvre, soulignant les barrières opérationnelles auxquelles les entreprises sont confrontées alors qu'elles cherchent à convertir l'enthousiasme pour l'IA en résultats durables et gouvernés.