Goldman Sachs passe à la troisième phase de l'IA : de l'économie au revenu

Goldman Sachs entre dans la troisième phase de son adoption de l'IA, où l'objectif ne consiste plus à économiser de l'argent mais à en gagner. C'est ce qu'a déclaré Marco Argenti, directeur des systèmes d'information de la banque. Il s'est exprimé vendredi à la conférence Wave by Vento, à Turin, lors d'un échange avec Tom Mackenzie, de Bloomberg, dans la session « Mindset, not skillset ». L'idée principale, reprise dans le titre de la publication de TNW : l'IA transforme les développeurs en managers de managers.

Une limite à signaler : l'extrait disponible du matériel est court, et les détails de l'intervention y sont tronqués. Ce qui suit se limite à ce que l'on peut affirmer avec certitude d'après la source, complété par le contexte des déclarations publiques antérieures de la banque.

Trois phases plutôt qu'une

Le schéma se comprend même sans détails. La première vague de l'IA en entreprise repose en général sur des expérimentations et des pilotes. La deuxième vise le gain d'efficacité : moins de travail manuel, des documents produits plus vite, un support moins coûteux. Marco Argenti évoque une troisième phase, où la question change : comment gagner davantage grâce à l'IA. La manière dont la banque délimite précisément les deux premières phases n'est pas précisée dans le texte disponible.

Pour une banque de cette taille, le changement de discours est notable. Les économies de coûts se mesurent facilement et se défendent sans peine devant un conseil d'administration. La hausse du chiffre d'affaires exige un autre type de preuves : il faut montrer que l'IA aide à attirer des clients, à conclure les transactions plus vite et à repérer des idées qui n'arrivaient pas jusqu'au bureau du trader ou du banquier.

Le développeur, manager de managers

Le second point concerne les personnes. Hier, l'ingénieur écrivait lui-même le code ; aujourd'hui, il confie des tâches à des agents IA, vérifie le résultat et répond de l'issue. Les agents peuvent à leur tour se répartir des sous-tâches entre eux. Cela donne deux niveaux de management, et l'humain se tient au niveau supérieur.

Cela s'inscrit dans la continuité de ce que Goldman avait fait auparavant. En 2025, la banque a déployé son assistant interne GS AI Assistant auprès d'environ 46 000 employés et testé Devin, l'ingénieur IA autonome de Cognition. Il était alors question de centaines d'agents de ce type travaillant aux côtés des humains. Ces chiffres proviennent de publications antérieures, pas de l'intervention à Turin.

Le titre de la session, « Mindset, not skillset », indique l'accent mis. Un ensemble d'outils précis devient vite obsolète, alors que la capacité à formuler une tâche, à évaluer le travail d'autrui et à assumer la responsabilité du résultat demeure. Pour un manager de managers, c'est la compétence de base.

Faits clés

• Intervenant : Marco Argenti, CIO de Goldman Sachs.
• Modérateur : Tom Mackenzie, Bloomberg.
• Lieu : Wave by Vento, Turin ; l'intervention a eu lieu vendredi 9 octobre 2026.
• Session : « Mindset, not skillset ».
• Thèse : la banque entre dans la troisième phase de l'IA, où l'objectif est de gagner de l'argent, et pas seulement d'en économiser.
• Rôle du développeur : d'auteur de code à responsable d'agents IA.

Que faire côté équipes

Si vous construisez une stratégie IA dans une grande entreprise, il est utile de séparer les indicateurs. Comptabilisez les économies d'heures et de dollars à part de l'effet sur le chiffre d'affaires : un rapport mêlant les deux masque le point faible. Les ingénieurs ont intérêt à apprendre dès maintenant la revue du travail des agents, la décomposition des tâches et le contrôle qualité, car ces compétences constitueront l'essentiel de leur charge de travail. Les dirigeants doivent décider qui répond de l'erreur d'un agent. Sans réponse à cette question, toute troisième phase reste une présentation.