L’intelligence artificielle prend en charge une part croissante du travail de recrutement, ce qui représente un avantage évident pour les postes à pourvoir en grand nombre. Dans les disciplines de niche telles que la gestion d’actifs et de patrimoine, le principal défi passe de la recherche de candidats à leur évaluation. Dans ce domaine, la confiance et le jugement humain restent déterminants.
Le marché belge du recrutement trace déjà lui-même cette limite. Une étude menée par les universités de Liège et de Hasselt auprès de 416 professionnels du recrutement en Belgique montre que 74 % d’entre eux utilisent l’IA. La technologie est principalement utilisée dans la phase de préparation (77 %), par exemple pour rédiger les offres d’emploi, moins dans la recherche de candidats (43 %) et encore moins dans la phase finale de sélection (21 %). C’est un réflexe justifié, surtout sur les marchés de niche.
L’IA, utile pour les postes à pourvoir en grand nombre
Le recrutement en masse concerne de nombreux profils similaires avec des critères mesurables. C’est là que l’automatisation tient ses promesses. Les descriptions de postes, la première sélection, la planification des entretiens et le suivi se déroulent plus rapidement et de manière plus cohérente.
La plateforme de recrutement américaine Greenhouse a analysé plus de 640 millions de candidatures. Entre 2022 et 2025, le nombre de candidatures par poste vacant a doublé, passant de 116 à 244. Sans automatisation, ce flux devient ingérable.
Cela ne permet pas nécessairement aux entreprises de recruter plus rapidement. Dans le même ensemble de données, le time-to-fill a augmenté de 37 %. Aux Pays-Bas, 70 % des 250 responsables du recrutement interrogés affirment que l’IA a en réalité allongé le processus de recrutement. L’IA permet donc de traiter de grands volumes, sans faciliter le discernement. Plus les CV se ressemblent, moins ils en disent.
Niche : un petit vivier
Dans la gestion d’actifs et de patrimoine, la situation est différente. Sur les deux marchés, le vivier de gestionnaires de clientèle et de portefeuille expérimentés ou de spécialistes des risques et de la conformité est restreint. L’ancienneté moyenne dans le secteur bancaire est de 18,7 ans, selon Febelfin. Ces personnes postulent rarement. Ce sont elles qui sont sollicitées.
Sur un marché ne comptant que quelques centaines de professionnels, les recruteurs, les responsables du recrutement et les candidats font souvent partie d’un même écosystème étroitement imbriqué. La réputation, la discrétion et le timing comptent donc souvent autant que les compétences et l’historique de performance.
L’IA recense ces viviers plus rapidement, ce qui est utile. Mais si les frontières entre les segments sont claires sur le papier, elles le sont moins dans la pratique. La banque privée, la gestion de patrimoine et la gestion d’actifs n’ont pas la même signification dans toutes les banques, et même au sein du secteur, elles sont souvent confondues.
En outre, dans les sociétés de gestion, la gestion de portefeuille et la gestion de la clientèle sont souvent combinées en une seule fonction. Un algorithme qui établit des correspondances sur la base des titres et des mots-clés détecte alors de fausses correspondances ou passe à côté du bon candidat caché derrière un autre titre.
De surcroît, les questions décisives lors d’un recrutement ne figurent dans aucune base de données. Le candidat souhaite-t-il vraiment changer d’emploi, et pourquoi maintenant ? Parmi les relations clients, lesquelles sont personnelles et lesquelles appartiennent à la banque ? Quelle est la réputation d’une personne sur le marché et s’intégrera-t-elle bien dans l’équipe ? De nombreuses informations sur le marché circulent aussi officieusement : une réorganisation qui n’a pas encore été annoncée, une équipe agitée après une fusion. L’IA n’a souvent pas accès à ces informations.
Il faut aussi tenir compte de la réglementation. Pour l’évaluation fit & proper et les exigences MiFID en matière de connaissances et de compétences, la responsabilité incombe en premier lieu à l’employeur, et non à un algorithme.
La confiance est déterminante
Dans ce petit vivier, la confiance est cruciale. Début 2026, Partena Professional, en collaboration avec le professeur Stijn Baert (UGent), a interrogé 1000 employés et 250 employeurs. Parmi les employés, 74,1 % estiment que la décision finale doit toujours être prise par un être humain, contre 54,6 % des employeurs. Seuls 4,2 % font plus confiance à l’IA qu’à un recruteur humain.
Pour les postes à pourvoir en grand nombre, un candidat peut en remplacer un autre qui s’est désisté. Dans le recrutement de niche, le candidat qui abandonne peut être le seul candidat approprié.
Le législateur européen choisit également cette voie. Le règlement sur l’IA considère l’IA utilisée pour le recrutement et la sélection comme présentant un risque élevé. Les employeurs doivent confier la supervision humaine à des personnes disposant des compétences, de la formation et de l’autorité nécessaires.
Conclusion
L’IA est un bon outil d’aide pour les professionnels du recrutement, mais elle ne remplace certainement pas l’humain. Ce serait tout à fait absurde dans un secteur qui repose sur la confiance et les relations humaines. Les directions et les RH peuvent en tirer trois leçons :
- Automatisez lorsqu’il y a du volume à traiter : sélection standard, planification et administration.
- Utilisez l’IA dans le recrutement de niche pour cartographier le marché, pas pour sélectionner.
- Structurez le jugement humain : des entretiens ciblés, des références approfondies et de la transparence sur les domaines où l’IA intervient.
Plus il est facile de trouver des candidats, plus le jugement sur ceux qui conviennent vraiment est rare. Ce jugement reste l’apanage de l’humain.
Nic Sterckx est directeur général de Morgan Philips Belgique, qui fait partie du panel d’experts d’Investment Officer. Le cabinet de recrutement partage ses points de vue sur les talents, le leadership et le recrutement dans le secteur financier.
