Maxime Moreau, 23 ans, est actuellement en alternance en fusion-acquisition au sein d’une banque, tout en poursuivant un cursus en finance à l’école de commerce Neoma. Évoluant dans un environnement particulièrement exigeant, au cœur des opérations de M&A, il observe au quotidien l’impact des nouvelles technologies sur les pratiques financières. Dans un contexte international marqué par une transformation rapide des métiers de la banque d’affaires, il livre son regard de jeune professionnel sur l’intégration de l’intelligence artificielle dans les stratégies de fusion-acquisition.

Diane de La Rivière : Comment l’intelligence artificielle est-elle utilisée aujourd’hui en banque d’affaires, notamment en fusion-acquisition ?

Maxime Moreau : Concrètement, ces technologies permettent de traiter des bases de données financières, sectorielles et macroéconomiques bien plus vastes que ce qu’un analyste pourrait exploiter seul dans un temps limité. L’IA peut croiser des informations issues de bilans, de transactions comparables, de communiqués financiers ou encore de bases de données sectorielles, afin de faire émerger des tendances ou des profils d’entreprises. 

D.D.L.R : L’IA a-t-elle changé le travail quotidien des analystes en M&A ?

M.M : Oui, elle permet de gagner du temps sur des tâches répétitives, ce qui laisse davantage de place à l’analyse stratégique et à la réflexion sur les deals. Dans la pratique, cela concerne, par exemple, la mise à jour de modèles financiers standards, la collecte de données comparables ou la préparation de supports de présentation. En réduisant le temps consacré à ces tâches chronophages, l’analyste peut se concentrer davantage sur la compréhension fine des enjeux de l’opération, la cohérence stratégique du rapprochement ou l’analyse des risques. 

D.D.L.R : Pour les jeunes financiers, l’IA est-elle un risque à craindre ou une chance à saisir ?

M.M : Pour les jeunes professionnels, l’IA peut devenir un véritable levier de différenciation. Ceux qui maîtrisent ces outils et comprennent leurs limites seront plus efficaces et plus pertinents dans leurs analyses. En revanche, il est essentiel de ne pas se reposer uniquement sur les résultats fournis par les algorithmes. La valeur ajoutée du financier réside dans sa capacité à interpréter les données, à remettre en question les résultats et à intégrer des éléments qualitatifs que l’IA ne peut pas appréhender seule.

D.D.L.R : Cette évolution change-t-elle la manière de former les étudiants en finance ?

M.M : Les étudiants doivent être capables de comprendre le fonctionnement des outils d’IA, leurs apports et leurs limites, sans pour autant devenir des experts techniques. Cette montée en compétences technologiques doit s’accompagner d’un renforcement des bases en analyse financière, en stratégie d’entreprise et en esprit critique. L’objectif est de former des profils capables d’utiliser intelligemment l’IA comme un outil d’aide à la décision, et non comme un substitut au raisonnement humain.