« Les épargnants ont de plus en plus recours à de « l’ IA « sauvage »

Sylvain Barthélémy, CEO de Gwenlake

Voyez-vous plutôt un risque ou une opportunité dans l’usage de l’IA par les épargnants ?

Si l'IA représente une opportunité commerciale pour les banques et les gestionnaires d'actifs en leur permettant de toucher un public plus large, elle comporte des menaces structurelles significatives. Derrière la promesse d'une accessibilité accrue, l'utilisation de ces technologies pour le conseil financier soulève des questions critiques sur la fiabilité réelle des stratégies proposées aux investisseurs particuliers.

L'exemple de la création de portefeuilles personnalisés avec de l’IA générative illustre parfaitement ce danger. Un épargnant peut aujourd'hui demander à une IA de concevoir une alternative sur mesure à un indice boursier classique, par exemple en excluant certains secteurs polluants. Sur le papier, c’est très séduisant. Mais si le résultat semble cohérent et diversifié en apparence, rien ne garantit la viabilité financière de cette sélection. En effet, la capacité des modèles de langage (ChatGPT, Claude, Gemini, …) à réellement maîtriser les principes complexes de la diversification et de la gestion de portefeuille reste, à ce jour, très incertaine et sans garantie de fiabilité.

Le problème fondamental réside dans la nature même des modèles de langage, qui ne possèdent pas de capacité de raisonnement financier au sens propre du terme. Il est extrêmement complexe de vérifier la qualité des conseils générés, d'autant plus que les épargnants ont de plus en plus recours à ce que j’appelle de l’« IA sauvage ». En utilisant des plateformes grand public comme des conseillers financiers sans aucun filtre ni contrôle professionnel, ils s'exposent à des risques financiers majeurs sous couvert d'une simplicité technologique.

Quels sont les autres risques liés à un mauvais usage de l’IA ?

Au-delà des erreurs classiques de gestion, l'usage de l'intelligence artificielle dans le conseil financier introduit le risque technique de ce qu’on appelle des « hallucinations », dans le sens où elle produit parfois des contresens factuels. Bien que ces erreurs s'atténuent avec le temps, elles restent une préoccupation majeure, doublée d'un enjeu éthique : l'absence de cadre réglementaire actuel rend difficile la garantie que les recommandations sont neutres et réellement alignées sur les intérêts du client, sans favoriser certains produits ou secteurs. Un robo-advisor basé sur Claude vous donnera-t-il les mêmes conseils qu’un autre basé sur ChatGPT ou même Grok ?

Par ailleurs, sur le plan macroéconomique, l'influence de l'IA pourrait s'avérer préjudiciable pour la souveraineté industrielle. En privilégiant systématiquement les secteurs « en vogue » comme la technologie ou la santé, les algorithmes risquent de détourner l'épargne des particuliers de l'économie réelle et des besoins de financement nationaux. Ce désinvestissement progressif de l'industrie traditionnelle pourrait alors accélérer les phénomènes de désindustrialisation dans le pays.

Enfin, l'uniformisation des technologies pose un risque systémique. Puisque les robo-advisors utilisent des modèles de données quasi identiques, ils tendent à formuler les mêmes conseils au même moment. Cette standardisation fait peser la menace d'une spirale procyclique où, en cas de retournement de marché, une panique collective serait déclenchée et amplifiée par les machines, impactant l'ensemble des investisseurs de manière simultanée et brutale.

N’y-a-t-il pas une possibilité de réguler ?

Bien qu’en France et au niveau Européen le conseil en investissement financier soit déjà encadré par des exigences strictes, telles que la validation des diplômes et la réussite d'examens périodiques, cette régulation se heurte à la dimension mondiale d'Internet. Si le cadre européen offre une protection relative aux épargnants français, il n'empêche en rien ces derniers de solliciter des outils d'IA ou des services de conseil automatisés basés dans des juridictions beaucoup moins regardantes, les exposant ainsi à une insécurité juridique et financière.

Le problème majeur réside dans l'absence de standards universels pour évaluer ces nouvelles technologies. Contrairement à d'autres industries, il n'existe pas encore de label de qualité ou de certification type « Iso » qui permettrait de garantir la fiabilité d'un modèle d'IA pour une fonction financière précise. Ce vide normatif rend difficile, pour l'utilisateur, la distinction entre un outil performant et une plateforme aux capacités incertaines.

L’IA n’est pas totalement dangereuse quand même…

Effectivement, et l'intelligence artificielle transforme radicalement de nombreux secteurs, notamment celui de l'investissement spécialisé. Dans le domaine médical, par exemple, là où l'analyse des business plans et des recherches cliniques prenait autrefois un temps considérable, des algorithmes peuvent désormais scanner l'intégralité des données comptables et historiques d'une entreprise en quelques minutes. Cette puissance de traitement offre une synthèse exhaustive qui permet au décideur humain de se libérer des tâches analytiques fastidieuses pour se concentrer sur la réflexion stratégique et la validation finale de l'investissement.

Par ailleurs, l'IA améliore significativement la phase de découverte du client. Grâce à sa capacité à poser des questions pertinentes et structurées, elle parvient souvent à cerner le profil de l'investisseur avec une précision supérieure à celle d'un humain. En recueillant ces informations détaillées en amont, elle fournit au conseiller tous les éléments nécessaires pour élaborer et suggérer la stratégie financière la plus adaptée.