Santander déploie l'IA auprès de ses 185 000 employés. Les chiffres derrière ce déploiement méritent d'être étudiés.

Il existe un moment où l'IA en entreprise cesse d'être un programme pilote pour devenir une infrastructure. Pour Santander, ce moment semble être maintenant. Selon Computer Weekly, la banque espagnole a annoncé qu'elle étendrait l'accès aux outils d'IA à l'ensemble de ses 185 000 employés dans le monde, contre environ 40 000 utilisateurs actuels, après un premier trimestre au cours duquel l'utilisation de l'IA a généré 35 millions d'euros de valeur commerciale. Ce n'est pas une diapositive de feuille de route. C'est un déploiement qui produit déjà des chiffres vérifiables.

De l'ambition à l'exécution : ce que Santander

a réellement construit Avant d'annoncer cette expansion, Santander avait déjà déployé plus de 280 agents d'automatisation des processus dans ses opérations, selon le propre récit publié par la banque sur sa stratégie axée sur l'IA. Il ne s'agit pas de prototypes expérimentaux relégués dans un environnement de test. La banque les décrit comme des agents actifs gérant des charges de travail dans les domaines de la détection des fraudes, de la lutte contre le blanchiment d'argent, du traitement des paiements, du service client et du développement logiciel. Cette diversité est importante : l'infrastructure d'IA que Santander ouvre désormais à 185 000 employés a été construite sur des flux de travail réels, réglementés et à forts enjeux, et non sur des chatbots internes répondant à des questions RH.

Pour quiconque étudie le déploiement de l'IA en entreprise, il s'agit d'un point de référence précieux. L'organisation n'a pas sauté directement à la mise à l'échelle. Elle a d'abord développé des cas d'usage dans des domaines exigeants, mesuré les résultats, puis élargi l'accès. Le chiffre de 35 millions d'euros du premier trimestre est exactement le type de preuve qui modifie simultanément les discussions budgétaires internes et les références externes.

Computer Weekly rapporte également que Santander prévoit que l'IA ajoutera 200 millions d'euros de valeur commerciale sur l'ensemble de l'année, grâce à une combinaison de réductions de coûts et de revenus supplémentaires. L'horizon à plus long terme est encore plus ambitieux : la banque vise plus d'un milliard d'euros de valeur commerciale générée par l'IA entre 2026 et 2028. Ces chiffres confèrent au déploiement une structure de responsabilité dont la plupart des annonces d'IA en entreprise manquent de manière flagrante.

Ce que cela signifie pour les compétences en milieu bancaire

Lorsqu'une organisation de 185 000 personnes déploie des outils d'IA à l'échelle de l'institution, ce n'est pas avant tout une histoire concernant les data scientists qui ont conçu les modèles. C'est une histoire qui concerne tout le monde. Les employés qui utiliseront ces outils travailleront dans la conformité, les opérations, la gestion des relations clients, l'analyse de crédit et les services en agence. La plupart d'entre eux n'ont pas été recrutés en tant que praticiens de l'IA et n'ont pas besoin de le devenir.

Ce dont ils ont besoin ressemble davantage à ce que le LinkedIn Economic Graph décrit, dans son rapport sur le marché du travail de janvier 2026, comme la combinaison d'une culture de l'IA et de compétences centrées sur l'humain, telles que la pensée design et l'adaptabilité. Les recherches de LinkedIn ont montré que les employés des organisations utilisant LinkedIn Learning développent des compétences en IA 3,4 fois plus vite d'une année sur l'autre que ceux qui n'ont pas accès à un apprentissage structuré. Cette statistique n'est pas un argument commercial pour une seule plateforme ; c'est un signal révélant l'écart entre les organisations qui traitent le développement des compétences en IA comme un programme délibéré et celles qui supposent que les employés trouveront seuls leur chemin vers la compétence.

L'expansion de Santander suggère que la banque parie délibérément sur la première option. La question, pour toute personne travaillant dans la banque, les opérations ou des fonctions connexes aux services financiers, est de savoir si sa propre organisation fait le même pari et si elle est bien positionnée pour en bénéficier le moment venu.

Le rapport LinkedIn identifie également ce qu'il appelle les « intégrateurs d'IA » et les managers en première ligne comme des titres émergents axés sur une intégration efficace de l'IA pour maximiser les rendements organisationnels. Il s'agit d'une catégorie d'emploi à surveiller. Elle se situe entre les créateurs techniques et les utilisateurs finaux, et c'est le type de rôle qui valorise les personnes comprenant à la fois la conception des flux de travail et les limites de ce que les agents peuvent réellement faire de manière fiable.

Ce que les apprenants devraient retenir d'un déploiement de cette envergure

Le déploiement de Santander constitue une étude de cas utile sur ce que la préparation à l'IA en entreprise exige réellement, par opposition à ce que les fournisseurs de certifications ont tendance à vendre. Le chiffre de 280 agents est important car il indique que l'organisation a investi dans l'automatisation spécifique à chaque domaine avant d'investir dans un accès élargi. Les agents de détection des fraudes ne sont pas génériques ; ils intègrent des exigences réglementaires, des seuils de risque et des règles de gouvernance des données propres au secteur bancaire. Construire ou travailler aux côtés de ce type de système exige de comprendre le domaine, pas seulement l'outil.

Pour les apprenants qui réfléchissent à l'endroit où investir leur temps, cela suggère une approche plus utile que celle consistant à courir après l'outil d'IA le plus en vogue du moment. La compétence durable, c'est la capacité à traduire un flux de travail complexe, réglementé et à forts enjeux en quelque chose qu'un système peut prendre en charge de manière fiable — et de savoir quand il ne peut pas le faire. C'est une compétence qui se capitalise d'un rôle à l'autre et d'un secteur à l'autre. Un analyste conformité qui comprend comment un agent d'automatisation LBA prend ses décisions est plus précieux que celui qui sait simplement que l'agent existe.

Les données du LinkedIn Economic Graph renforcent ce point : les organisations peuvent multiplier par 8,2 leur vivier de talents en IA à l'échelle mondiale en misant sur les compétences plutôt que sur les diplômes ou les intitulés de poste. Ce chiffre devrait vous amener à repenser votre approche de la certification. Un cours qui vous apprend à auditer un résultat d'IA dans un contexte réglementé est plus transférable qu'un badge indiquant que vous avez suivi un module sur les fondamentaux de l'IA générative.

Le déploiement de Santander ne s'est pas produit parce que 185 000 personnes ont obtenu une certification. Il s'est produit parce qu'un groupe plus restreint a construit de véritables agents dans de véritables flux de travail et a démontré une valeur mesurable avant de demander davantage de marge de manœuvre.

Observez comment les autres grandes institutions financières réagissent aux chiffres publiés par Santander au cours des deux ou trois prochains trimestres. Lorsqu'un concurrent affiche 35 millions d'euros de valeur IA au premier trimestre, la pression concurrentielle pour accélérer les déploiements internes devient concrète. Cette accélération créera une demande pour des personnes capables de naviguer avec les outils d'IA dans des environnements réglementés, et cette demande favorisera les apprenants qui ont construit quelque chose de réel plutôt que ceux qui n'ont fait qu'étudier le concept.