faire monter en compétences le secteur de la finance en 2023

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Les avancées du secteur de la finance basées sur l’IA sont clairement freinées par une pénurie de compétences. Comment ancien fils personnel et saisir les opportunités de carrière qu’offre l’IA ?

Le pouvoir de transformation de l’IA a déjà fait progresser bon nombre de fonctions des services financiers, comme la gestion des risques, la personnalisation, la détection des fraudes et les analyses RSE. Le World Economic Forum estime que 97 millions de nouveaux emplois pourraient voir le jour d’ici 2025, car l’intelligence artificielle (IA) modifie la nature du travail et influence la nouvelle répartition des tâches entre les humains, les machines et les algorithmes. Dans le secteur bancaire en particulier, une récente étude de McKinsey Survey révèle que les technologies de l’IA pourraient générer jusqu’à 1 000 milliards de dollars de valeur supplémentaire chaque année. Certes, l’IA poursuit sa progression constante et commence à avoir un impact considérable sur le secteur des services financiers, mais son potentiel est encore loin d’être exploité, notamment par manque de talents dans ce domaine.

Développer la Data Literacy grâce aux parcours d’apprentissage personnalisables

Toute transformation numérique exige des dirigeants qu’ils concentrent leurs investissements sur deux sources modernes d’avantage concurrentiel : les données et les personnes. Tout d’abord, l’amélioration de la dataliteracy dans l’ensemble de l’entreprise aide les métiers, les spécialistes de divers domaines (ventes, RH, marketing, analystes financiers, etc.) à collaborer avec les experts en IA et en machine learning (ML), ce qui est essentiel pour dépasser la démonstration de efficacité et l’expérimentation.

Un déploiement d’outils d’IA à grande échelle implique que les employés, dont le travail comprend des interactions avec les systèmes d’IA, doit comprendre comment le fonctionnement, les contraintes et les limites de ces systèmes. Recycler le personnel peut consister à savoir comment interpréter les résultats des modèles d’IA/ML ou comment intervenir auprès des experts en IA/ML lorsque les résultats semblent erronés. Au-delà du secteur financier, de nombreuses industries à l’échelle nationale peinent à recruter des développeurs en IA. L’Ecole IA Microsoft en France est un exemple concret de réponse au manque flagrant d’une nouvelle génération de talents du numérique. L’inauguration de la 3ème promotion de l’Ecole IA de Microsoft en partenariat avec La Manufacture des Talents Michelin vis à former des demandeurs d’emploi de la région grâce au numérique. Cette 50ème Ecole IA est portée par une volonté forte d’inscrire l’innovation au cœur des régions et l’engagement des entreprises françaises à former aux compétences du numérique sur le territoire.

S’appuyer sur les outils et groupes internes existants

Une enquête de Deloitte a révélé que 94 % des employés restaient dans une entreprise si celle-ci les aidait à se développer et à acquérir de nouvelles compétences. Cependant, seuls 15 % d’entre eux peuvent accéder à des opportunités d’apprentissage directement liées à leur travail. Recycler son personnel dans l’IA nécessite certes des investissements en argent et en temps qui peuvent décourager. Mais les entreprises ont souvent la possibilité d’utiliser les outils existants au lieu d’en acheter de nouveaux. Voici trois excellents supports pour accélérer la formation et la mise en œuvre de l’IA/ML :

  • Consortiums par industrie : vous pouvez également envisager de rejoindre des consortiums sectoriels qui entraîneront la progression de votre équipe et encourageront le perfectionnement des employés par le biais de groupes de collaboration. Par exemple, FINOS (consortium fintech à code source ouvert sous l’égide de la Fondation Linux) contribue à faciliter le traitement et l’échange de données financières dans l’ensemble de l’écosystème bancaire.
  • Programmes de formation et de certification auprès des fournisseurs de Cloud Service (FCS) : De nombreux FCS, comme AWS, Google Cloud et Microsoft, proposent des programmes de formation et de certification en matière de ML gratuitement ou à des prix subventionnés.
  • Accélérateurs de solutions basés sur l’IA de fournisseurs de technologie : En outre, de nombreuses entreprises proposent des outils faciles à infecter et des accélérateurs de solutions pour les cas d’usage courants d’analytique et de machine learning que les organisations peuvent utiliser.

Avantages d’une culture intégrant le recyclage dans l’IA

Investir dans les compétences et les connaissances des employés permet d’instaurer une culture d’entreprise positive et de réduire le taux de rotation du personnel en renforçant la confiance et la productivité des employés, tout en recevant une main-d’œuvre plus expérimentée qui accroître l’efficacité des équipes. Par exemple, les programmes de recyclage dans l’IA aident les sociétés de services financiers à mieux progresser dans leurs méthodes de diversité, d’équité et d’inclusion en rendant l’apprentissage plus accessible aux personnes qui n’ont pu accéder à l ‘enseignement supérieur. Pour résoudre ce problème et au manque de compétences, des banques telles que Bank of America, BBVA, Capital One, CIBC et JPMorgan Chase ont investi dans de tels programmes. Les outils et ressources de Bank of America en matière de carrière ont aidé plus de 21 000 employés à trouver un nouveau poste dans l’entreprise. La formation continue aux nouvelles technologies et les certifications contribuent à créer le futur du travail à garantir que les employés restent en avance sur les tendances actuelles et les demandes du secteur.

Un dirigeant d’une entreprise basé sur les données et l’IA se doit de garder un œil constant sur les données pour définir les priorités en interne, y compris celles d’un programme de recyclage dans l’IA, mais aussi pour évaluer le succès des programmes mis en œuvre. Une étude récente de LinkedIn révèle que les mesures actuelles d’impact des programmes de formation reposent principalement sur des indicateurs non techniques, tels que les taux d’achèvement, les taux de satisfaction et les commentaires des employés. Il s’agit là d’une occasion manquée. Pour tirer les enseignements les plus utiles de leurs programmes de mobilité interne et de requalification, les dirigeants d’entreprise devraient envisager d’utiliser des paramètres plus rigoureux qui mesurent la valeur business, notamment l’augmentation de la fidélisation des employés, de la productivité ou des revenus. Si les bons résultats ne sont pas au rendez-vous, il est temps de penser à ajuster les programmes et l’expérience globale de l’entreprise en introduisant de nouvelles technologies ou de nouveaux outils. Un cap à franchiser vers la réussite et l’assurance d’une longueur d’avance dans la guerre des talents.

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