Goldman Sachs : les banquiers juniors débutent leur carrière en pilotant des agents IA

Kevin Snider, président de Goldman Sachs pour l'Asie-Pacifique hors Japon, a déclaré la semaine dernière : « Quand nos jeunes employés arrivent aujourd'hui au travail, ils pilotent des agents [IA] ». La phrase est courte, mais elle concerne l'une des plus grandes banques d'investissement au monde, qui compte environ 46 000 salariés et dont la main-d'œuvre la plus nombreuse et la moins chère est constituée des analystes et des associates des premières années. Si leur première mission consiste désormais à piloter des agents, c'est l'échelle même qui permet de grimper dans la banque qui change.

Ce que l'on sait, et ce que l'on ignore

Bloomberg ne rapporte que la citation. L'article ne précise pas de quels agents parle Snider, sur quels modèles ils fonctionnent, combien de personnes travaillent déjà ainsi ni quelles tâches leur sont déléguées. Il s'agit de la déclaration d'un dirigeant, pas d'un bilan de déploiement, et il convient de la lire comme telle.

Snider a rejoint Goldman en 2021 en provenance de McKinsey, où il était managing partner mondial. Il a l'habitude de décrire les transformations des grandes organisations dans le langage du management. Dans sa bouche, le mot « piloter » sonne donc comme une réalité de poste, et non comme une métaphore.

Comment la banque en est arrivée là

Les faits publics connus sur Goldman à fin 2025 dessinent une chaîne cohérente :

• janvier 2025 : l'assistant d'entreprise GS AI Assistant est lancé en pilote auprès d'environ 10 000 employés ;
• juin 2025 : l'outil est déployé à l'échelle de toute la firme ;
• juillet 2025 : le directeur technique Marco Argenti évoque le test de Devin, de Cognition, un agent autonome de programmation, et une « main-d'œuvre hybride » composée d'humains et d'agents ;
• automne 2025 : dans le cadre du programme OneGS 3.0, la direction annonce une limitation de la croissance des effectifs parallèlement à l'extension de l'automatisation par l'IA.

Ces éléments éclairent la citation de Snider. La banque a progressivement fait passer l'IA du statut d'« assistant dans un chat » à celui d'« exécutant avec sa propre mission ». La conclusion pour les juniors est directe : l'humain fixe la tâche, l'agent fait le travail de brouillon, l'humain vérifie.

Pourquoi ce sont les juniors qui passent en premier

Le travail traditionnel de premier niveau en banque d'investissement consiste à construire des modèles financiers, préparer des présentations, rapprocher des données et des extractions, et établir des tableaux comparatifs d'entreprises. Tout cela est formalisable, répétable et vérifiable, donc presque idéal pour des agents. D'où la logique : les employés juniors sont la première ligne où l'automatisation se voit à l'œil nu.

C'est aussi là que se pose le principal problème, et il s'agit cette fois de notre analyse, pas des propos de la banque. Le métier de banquier d'investissement s'est longtemps appris à la main : c'est à force de centaines de modèles construits et de documents relus que l'on acquérait le flair pour repérer l'erreur. Si le brouillon est rédigé par un agent, le relecteur a précisément besoin de cette expérience, mais il n'a nulle part où l'acquérir. S'ajoute la question de la responsabilité : dans un secteur régulé, c'est une personne, avec son nom et sa signature, qui répond du chiffre final, pas le modèle.

Que faire quand on entre dans le métier ou qu'on recrute

Pour les banquiers et financiers débutants, la conclusion pratique est la suivante : la valeur se déplace de la rapidité d'exécution vers la qualité de la formulation des tâches et de la vérification. Il faut apprendre à formuler une tâche de manière à pouvoir la vérifier, tenir un journal de ce que l'agent a fait et sur quelles hypothèses, et recalculer à la main une partie des résultats par échantillonnage afin de ne pas perdre la main.

Pour les dirigeants et les services RH, les questions sont différentes. Comment former des personnes qui ne passent pas par la routine classique ? Comment mesurer l'efficacité d'un « manager d'agents » ? Qui est responsable si un agent se trompe dans un modèle de valorisation d'une transaction ? Les banques qui y répondront les premières gagneront un avantage dans le recrutement. Les autres devront rattraper leur retard, et elles feraient bien d'abord d'exiger de leurs propres dirigeants non pas des slogans, mais des chiffres : combien d'agents, sur quelles tâches et avec quel taux d'erreur.