Le secteur financier vit une véritable révolution technologique alors que des outils sophistiqués d’analyse de marché alimentés par l’IA redéfinissent la façon dont les professionnels interagissent avec les données financières.
À la mi-juillet 2025, Anthropic a lancé sa solution complète Claude pour les services financiers, conçue spécifiquement pour les analystes financiers. La plateforme s’intègre à des fournisseurs de données tiers comme FactSet, PitchBook et Morningstar afin de créer une interface unifiée pour la recherche de marché, la vérification diligente et la prise de décisions d’investissement.
« C’est le chaînon manquant entre un outil d’IA intéressant et cool, et un outil réellement utile », affirme Mike Krieger, chef de produit chez Anthropic et cofondateur d’Instagram. La solution a déjà séduit de grandes institutions financières, et les revenus annualisés d’Anthropic seraient passés de 3 à 4 milliards de dollars en seulement un mois.
D’autres acteurs notables dans ce domaine incluent Spindle AI, qui utilise des algorithmes d’apprentissage automatique pour prédire les tendances du marché et la performance des entreprises. Sa plateforme d’intelligence scénarielle permet aux analystes de générer et comparer des milliers de scénarios financiers à partir de millions de points de données, aidant ainsi les entreprises à planifier avec plus de confiance. Des sociétés telles que Bill.com, NewsCorp et Apptio (IBM) ont déjà adopté la technologie de Spindle AI.
Ces outils marquent un changement majeur dans les capacités d’analyse financière. Les méthodes traditionnelles reposent souvent sur des données historiques et l’intuition humaine, ce qui peut entraîner des biais et des erreurs. À l’inverse, l’IA exploite des algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser de vastes ensembles de données — des prix boursiers et indicateurs économiques aux manchettes de nouvelles et au sentiment du marché — en temps réel.
Pour les professionnels de la finance, l’impact est considérable. Des tâches qui nécessitaient auparavant des équipes entières d’analystes peuvent désormais être automatisées, permettant aux experts de se concentrer sur la prise de décisions stratégiques plutôt que sur le traitement des données. Toutefois, cette efficacité a des répercussions sur l’emploi, notamment pour les analystes juniors dont les rôles pourraient évoluer de façon importante à mesure que l’adoption de l’IA s’accélère dans l’industrie.