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Horizon 3-7 ans : recomposition du cœur de métier, nouveaux risques comme moteur

Trois mécanismes structurent la trajectoire à moyen terme. Premier moteur : la multiplication des risques non-modélisés. Les risques cyber, climatiques et de longévité créent une demande d'actuaires capables de construire des modèles sur des données rares ou non-stationnaires — exactement là où l'IA générative est la moins fiable. L'Institut des Actuaires a constitué des groupes de travail dédiés aux risques climatiques et cyber, signalant une montée en charge de ces spécialités.

Deuxième moteur : la pression réglementaire continue. IFRS S2 (risques climatiques) et la révision de Solvabilité II alimenteront une demande soutenue de profils spécialisés en conformité prudentielle. La norme IFRS 18, dont le dry-run est prévu en 2026, ajoutera une couche de complexité supplémentaire.

Frein principal : la compression des tâches de production. Les agents IA et les plateformes de modélisation automatisée (type addactis, Prophet nouvelle génération) vont réduire le temps humain consacré aux calculs de provisions et aux reportings standardisés. Cela signifie que les équipes actuarielles pourront faire plus avec moins de juniors — comprimant les recrutements d'entrée de gamme sans menacer les profils expérimentés.

Scénario plausible : les effectifs totaux d'actuaires progressent modérément (+10-15 % sur la période), mais le contenu du poste se déplace vers l'interprétation, la gouvernance des modèles IA et le conseil stratégique. Les actuaires qui ne développent pas de compétences en data science et en communication risquent une dévalorisation salariale relative.

Horizon 7-15 ans : deux scénarios selon la vitesse d'automatisation des modèles complexes

Scénario optimiste (probabilité estimée : majoritaire à ce stade). La profession se repositionne comme garant de la fiabilité des modèles IA dans un secteur hautement régulé. Les assureurs et régulateurs (ACPR, EIOPA) exigent une validation humaine experte des modèles algorithmiques de tarification et de provisionnement — ce que les travaux de Frey & Osborne (2013) avaient déjà identifié comme un facteur de résistance à l'automatisation pour les métiers à forte composante de jugement expert et de responsabilité réglementaire. La démographie joue en faveur de la profession : le vieillissement de la population européenne accroît structurellement les besoins en actuaires spécialisés en retraite, dépendance et prévoyance santé. Les risques climatiques, dont la modélisation reste un chantier ouvert, constituent un nouveau territoire d'expansion.

Scénario pessimiste (minoritaire mais non négligeable). Si les LLM et agents IA atteignent un niveau de fiabilité suffisant pour automatiser la validation des modèles actuariels complexes — ce qui supposerait des avancées majeures en explicabilité et en robustesse — une partie significative des tâches de modélisation pourrait être déléguée à des systèmes autonomes supervisés par un nombre réduit d'experts. Dans ce scénario, les effectifs actuariels pourraient stagner voire reculer, avec une polarisation extrême entre quelques dizaines de profils très seniors et des outils IA.

Dans les deux scénarios, la qualification Institut des Actuaires et la capacité à assumer une responsabilité réglementaire personnelle restent des remparts durables contre la substitution. La profession est trop petite, trop réglementée et trop exposée à des risques émergents non-stationnaires pour être massivement automatisée à cet horizon.