Data / IA
Dossier été 2026 : IA, un changement d’échelle pour les métiers du risque
Par Patricia Dreidemy, publié le 28 août 2026
Entre formations, tests et premiers déploiements, le risk management s’empare de l’IA. Elle s’impose comme un outil d’aide à la décision, à l’heure où les organisations font face à une multiplication des risques majeurs.
SOMMAIRE DU DOSSIER :
L’ENTREPRISE AU(X) TEMPS DE L’IA
Selon le Baromètre des Métiers du risk management 2024 de l’Amrae (Association pour le Management des Risques et des Assurances de l’Entreprise), 36 % des risk managers interrogés citent les formations à l’IA parmi leurs besoins prioritaires. Dans le même temps, 11 % déclarent travailler régulièrement sur ces sujets et 32 % de manière ponctuelle.
Une proportion qui devrait fortement progresser dans l’édition 2026, selon Thibault Bulabois, pilote du Baromètre et directeur risques & contrôle interne chez FDJ United. D’ailleurs, La Française des Jeux utilise déjà l’IA, notamment pour détecter les schémas de fraude complexes chez les joueurs.
Plus généralement, Marie-Noëlle Thomas, directrice de la business line risk management chez Ellisphere, l’un des leaders de l’information sur les entreprises, observe qu’à l’heure actuelle, les agents IA constituent surtout une aide à la productivité dans les tâches simples ou répétitives comme la veille, l’agrégation des informations ou la rédaction de synthèses. « Cependant, l’humain garde une place prépondérante dans la décision finale et rien ne remplace son expertise ».
Thibault Bulabois, lui, estime que l’IA change déjà l’échelle du travail : « Elle nous donne une capacité à analyser, en un temps record, une quantité d’informations variées, pas forcément bien structurées, et assure une meilleure couverture des sources et des scénarios possibles ».
L’évolution est la même sur l’analyse des tiers, notamment en matière de conformité et de lutte anticorruption. Cependant, la vigilance demeure sur les biais associés à l’IA, qui ne permet pas de capter les informations de manière exhaustive et peut mal en interpréter certaines. « Cela impose au risk manager de conserver un regard critique, de confronter les résultats à la stratégie et à la réalité du terrain, et d’éviter l’illusion d’une forme d’omniscience de l’IA », affirme-t-il.
Le risk manager est aussi tenu de faire passer les messages aux dirigeants. L’IA l’aide à rendre les écrits plus clairs, synthétiques et percutants. Mais au-delà du gain de productivité, cette évolution transforme la stratégie de l’entreprise et facilite le déploiement d’une politique de gestion des risques à tous les niveaux. « De plus en plus, les organisations adoptent une approche globale du risque, avec une mise en oeuvre déclinée vers les directions et les métiers. L’objectif est de piloter le risque au bon endroit, au plus près des opérations et des décisions, plutôt que de le traiter de manière ponctuelle, affirme Marie-Noëlle Thomas. Il y a cinq ans, la gestion du risque et de la conformité ressemblait davantage à une revue périodique des risques, souvent sur plusieurs semaines. L’ensemble des acteurs se réunissait pour faire un état des lieux et déterminer où se situaient les principaux risques. Aujourd’hui, cette logique évolue vers un suivi continu, intégré et opérationnel. »
Banques, assurances et finance en pionnières
Dans cette optique, la banque, l’assurance et la finance apparaissent comme les secteurs les plus matures dans l’usage de l’IA. « Les entités assujetties à des réglementations fortes en matière de risk management sont très en avance, comme celles soumises à la loi Sapin 2 sur l’anticorruption, note Marie-Noëlle Thomas. C’est aussi le cas des organisations qui travaillent avec de nombreux tiers, clients ou fournisseurs, pour lesquelles l’IA peut détecter les fraudes et anticiper les potentielles défaillances des entreprises. Les activités où les coûts sont engagés avant le paiement, comme la location de matériel ou l’intérim, utilisent également beaucoup l’IA, afin de sécuriser leurs opérations et d’assurer la pérennité de l’entreprise. »
Côté organisation, les effectifs de risk management restent stables, l’objectif étant d’aller plus loin et de viser plus large à ressources constantes. Mais les embauches évoluent aussi avec la technologie et la maîtrise des usages de l’IA devient un atout de plus en plus cité dans les offres d’emploi. « Nous restons lucides, tempère Thibault Bulabois. Parmi les collaborateurs recrutés, beaucoup sont encore en phase de découverte comme nous. C’est pourquoi nous privilégions les soft skills : l’appétence pour ces sujets, la curiosité et la capacité à prendre du recul sur la manière d’exploiter ces outils, plutôt qu’une expertise purement technique que nous pouvons trouver au sein de nos équipes IT et cyber. »
Comme manager, il juge plus simple d’accompagner une personne dotée d’une forte sensibilité à ces enjeux et d’une bonne capacité d’analyse, qui pourra toujours monter en compétences sur les aspects tech. « À l’inverse, un profil très technique, voire expert du prompt, mais dépourvu du recul indispensable à un risk manager pour mettre en perspective les risques, la stratégie et l’environnement, aura davantage de difficultés à acquérir une vision globale. »
« L’IA nous permet d’industrialiser la veille »
Témoin : François Beaume, senior vice president risks & insurance de Sonepar et président de l’Amrae
La direction risks & insurance du groupe Sonepar, distributeur B to B de matériel électrique qui emploie 46 000 personnes dans plus de 40 pays, a développé des agents IA sur la base de Copilot Pro. L’un d’entre eux assure une veille quotidienne sur le conflit au Moyen-Orient en produisant des synthèses et en alimentant des scénarios d’évolution à 24, 48, 72h ou plus. « Il ne remplace pas le risk manager, mais l’aide dans son analyse et à industrialiser la production d’une veille régulière, très chronophage », souligne François Beaume, senior vice president risks & insurance de Sonepar et président de l’Amrae.
Dans le cadre de son observatoire des risques, la direction a conçu un autre agent IA, pour suivre les évolutions politiques et économiques dans les pays stratégiques pour l’entreprise, et enrichir la cartographie des risques spécifiques au groupe. Troisième usage : l’évaluation des tiers. Un projet en cours vise à créer un data lake piloté par un méta-agent Copilot Pro, afin de produire une vision consolidée d’un partenaire en recoupant des données jusqu’alors silotées. « L’industrialisation de ces pratiques libère du temps pour une analyse à plus forte valeur et élargit le périmètre des risques traités », affirme François Beaume.
Un quatrième cas d’usage, conçu avec l’outil d’IA agentique LEAH, a été développé avec la direction juridique et conformité : il s’agit d’un helpdesk, qui permet d’interroger en temps réel les règles du groupe en matière d’assurances. Déployé auprès d’une centaine de collaborateurs dans le monde, il fournit une réponse dans environ 95 % des cas. Malgré ces premiers cas d’usage probants, des problématiques subsistent.
La principale se situe au niveau des ressources budgétaires et de suivi, pour les projets complexes comme l’évaluation des tiers. L’enjeu de l’accompagnement est aussi essentiel. « Bien déployée, avec formation et support, l’IA est largement adoptée et améliore la performance et la productivité », assure François Beaume.
SOMMAIRE DU DOSSIER :
L’ENTREPRISE AU(X) TEMPS DE L’IA
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