Le professionnel de la finance de 2027 n’existe pas encore

Points clés

• 74 % des responsables financiers ont fait de l’intégration de l’IA une priorité absolue. Le principal obstacle n’est pas la technologie, mais le fait de disposer de personnes qualifiées pour l’utiliser.

• 53 % citent l’expérience limitée de leurs équipes comme le principal frein au développement de l’IA. Le budget et les outils arrivent derrière.

• Les équipes qui développent leurs compétences en IA en interne prendront de l’avance sur celles qui attendent que le marché des talents externes rattrape son retard.

En janvier 2026, McKinsey a remplacé un groupe de jeunes diplômés en début de carrière par des systèmes d’IA. Toutes les publications économiques ont relayé l’information. Les analystes ont débattu des taux de remplacement. Les jeunes diplômés ont reconsidéré leurs choix de carrière. Les commentateurs ont recensé les tâches qu’un modèle pouvait déjà accomplir mieux qu’un analyste en première année.

Les directeurs financiers interrogés dans notre étude Forrester subissent une pression différente. Ils veulent que l’IA fasse fonctionner leurs fonctions financières. Mais ils ne trouvent pas les personnes capables de la piloter.

Pensez au profil que vous voudriez recruter d’ici 2027. Quelqu’un qui sait lire un bilan et déboguer un pipeline. Quelqu’un qui demande pourquoi les prévisions semblent erronées, puis écrit le code pour le découvrir. Quelqu’un qui comprend ce qui se passe lorsque vous intégrez l’IA à une clôture mensuelle. Et quelqu’un qui a déjà réfléchi aux questions que les auditeurs poseront six mois plus tard.

Publiez cette fiche de poste et deux types de candidats se présentent. Les comptables qui n’ont jamais ouvert de terminal. Les data scientists qui n’ont jamais assisté à une clôture mensuelle. Tous deux possèdent de vraies compétences. Aucun ne maîtrise l’ensemble du sujet.

74 % des responsables financiers classent l’intégration de l’IA parmi leurs priorités absolues pour les 12 prochains mois. Ils la placent au même niveau que les contrôles financiers, la préparation aux audits et la conformité. Demandez à n’importe quel groupe de directeurs financiers qui ils cherchent à recruter : ils décriront tous la même personne. Le vivier de talents n’a pas encore produit ce profil.

Sauf indication contraire, toutes les statistiques citées proviennent de l’étude « Building An AI-Ready Finance Function », commandée par Airwallex et réalisée par Forrester Consulting en juin 2026.

Le poste que personne ne peut pourvoir

Toutes les équipes financières ont publié une version de la même annonce. Interrogez le directeur financier d’une entreprise de biens de consommation à Singapour ou d’une société SaaS à Londres : ils décriront le même poste, la même lacune et la même liste restreinte infructueuse. Les dirigeants interrogés dans notre étude Forrester ont soulevé le même problème.

Un salaire plus élevé n’accélérera pas le développement du vivier de talents. Les universités commencent seulement maintenant à intégrer l’IA dans leurs cursus de finance. Les diplômés qui arriveront en maîtrisant les deux disciplines passent encore leurs examens de deuxième année. Vous ne pouvez pas recruter des professionnels qui ne sont pas encore qualifiés.

À mesure que l’IA passe d’expériences isolées à des workflows connectés, le principal défi ne concerne plus la technologie, mais la capacité de votre équipe à l’exploiter. 53 % des dirigeants citent l’expérience limitée de leur équipe dans l’utilisation de processus financiers intégrant l’IA comme le principal obstacle. 29 % évoquent la résistance au changement et le faible niveau d’adoption au sein de leurs équipes financières. Tandis que le secteur comparait les fournisseurs, la contrainte s’est déplacée du logiciel vers les personnes.

Les compétences ont désormais une demi-vie de six mois

38 % des équipes financières ne disposent que de connaissances élémentaires en IA, voire d’aucune vision formalisée des compétences à faire évoluer.

La bibliothèque de prompts que votre équipe a constituée au printemps dernier l’illustre bien. Le modèle qui se trouve derrière a déjà bénéficié de deux mises à niveau. Une partie de ces prompts produit désormais de moins bonnes réponses qu’une simple question. Recrutez en fonction des compétences requises aujourd’hui et elles seront obsolètes avant même la fin de la première semaine. Chaque trimestre creuse davantage l’écart.

40 % des responsables financiers déclarent avoir du mal à construire un business case pour aller au-delà des gains de productivité à court terme. C’est un piège circulaire. Sans personnes à l’aise avec l’IA dans l’équipe, la justification de l’investissement ne se construit pas. Sans investissement, l’équipe ne développe pas cette aisance. Seules 15 % des organisations ont brisé ce cycle grâce à une stratégie de talents en IA à l’échelle de l’entreprise. Les autres savent que la fenêtre se resserre. La plupart attendent encore d’avoir des certitudes avant d’agir.

Formez le professionnel que vous ne pouvez pas recruter

Les personnes qui se tournent déjà vers l’IA dès qu’elles rencontrent un problème sont celles qu’il faut soutenir. Pensez à l’analyste senior qui demande sans cesse comment le modèle est parvenu à son résultat, ou à la contrôleuse de gestion qui a appris seule à rédiger des prompts pendant deux semaines calmes en août. Ces personnes sont déjà dans vos effectifs.

Le responsable de la finance commerciale d’une entreprise australienne de commerce en ligne a décrit cette évolution. La formation, qui était autrefois composée d’environ 80 % de comptabilité technique et 20 % de compétences comportementales, s’est inversée, avec un accent beaucoup plus marqué sur l’utilisation de l’IA, la formulation efficace de prompts et l’esprit critique. La voie interne fonctionne parce que les personnes qui comprennent déjà le fonctionnement de votre service financier peuvent déployer l’IA plus rapidement qu’un recrutement externe qui maîtrise la technologie, mais pas le contexte dans lequel elle doit être utilisée. Firdevs Abacioglu, Head of Data Science and AI chez Airwallex, a récemment défendu cette approche, en expliquant que les responsables IA les plus efficaces viennent de l’équipe data science, car ils possèdent déjà à la fois la connaissance de l’entreprise et les compétences pertinentes.

43 % des responsables financiers s’attendent à ce que les capacités d’IA soient fournies par des plateformes de fournisseurs, tandis que les équipes internes se concentreront sur l’orchestration, l’intégration et le contrôle. Cette répartition rend la maîtrise interne encore plus précieuse, et non moins. Les personnes qui assurent l’orchestration doivent comprendre ce qu’elles orchestrent.

Choisissez cette contrôleuse de gestion. Faites-la travailler avec un analyste data pendant un trimestre. Confiez-lui un workflow de bout en bout, avec l’autorité nécessaire pour modifier son fonctionnement. Faites-le ce trimestre et vous commencerez à former votre profil de 2027 pendant que vos concurrents en seront encore à réserver le webinaire d’introduction.

Votre infrastructure détermine la vitesse d’apprentissage de vos équipes

Les équipes apprennent sur les systèmes qu’elles utilisent chaque jour. Une équipe qui travaille sur une plateforme connectée apprend plus vite qu’une équipe qui passe d’un outil à l’autre parmi sept solutions qui ne partagent pas leurs données. Chaque connexion supplémentaire est un nouvel endroit où l’information peut se perdre.

Les systèmes fragmentés ralentissent ces personnes. Imaginez votre analyste trésorerie à Londres. Elle repère une meilleure façon de signaler les paiements en double aux fournisseurs. Sur une plateforme connectée, elle modifie le workflow dans l’après-midi. Dans un environnement fragmenté, elle ouvre un ticket informatique et attend trois sprints ; au moment où quelqu’un s’en occupe, tout le monde a oublié pourquoi elle l’avait créé. Répétez ce retard pour des dizaines de petites améliorations au fil d’une année : l’équipe fragmentée ne déploie qu’une fraction de ce que produit l’équipe connectée.

C’est tout l’intérêt de réunir l’ensemble des éléments au même endroit. Lorsque vos paiements, vos opérations de change, vos comptes et vos données de dépenses se trouvent sur une seule plateforme, les personnes que vous formez travaillent à partir d'une base de données claire et propre au lieu de devoir d’abord rassembler plusieurs sources.

Commencez avec les personnes dont vous disposez

Le raccourci que tout le monde espère n’existe pas. Le profil hybride prêt à l’emploi, capable de réussir l’entretien technique et sachant déjà pourquoi le T3 génère toujours une anomalie, n’est pas disponible sur le marché. Le chemin le plus rapide passe par votre propre équipe.

Choisissez deux ou trois personnes qui se tournent déjà vers l’IA dès qu’elles rencontrent un problème. Confiez à chacune un workflow financier de bout en bout, sur une plateforme où elles peuvent en modifier le fonctionnement sans ouvrir de ticket. Faites-le ce trimestre et vous aurez des personnes capables d’utiliser l’IA pour la clôture, les prévisions et le rapprochement bien avant que le marché ne produise le candidat que vous attendez.

Plus encore, les personnes que vous développez en interne comprennent votre entreprise d’une manière qu’un nouveau recrutement ne pourrait jamais égaler dès son premier jour. Une licorne recrutée maîtrise la technologie. Votre analyste promue maîtrise la technologie et sait pourquoi l’entité de Londres clôture avec deux jours de retard et pourquoi l’écart du T3 provient toujours du même fournisseur. Cette combinaison de compétences techniques et de connaissance de l’entreprise ne peut pas être achetée sur le marché externe. Elle se renforce au sein de l’organisation qui la développe la première, et les concurrents ne peuvent pas simplement recruter pour parvenir à la même position.

Source: Unless stated, all statistics referenced in this article come from "Building An AI-Ready Finance Function", a commissioned study conducted by Forrester Consulting on behalf of Airwallex, June 2026.