Intelligence artificielle : comment l’IA révolutionne vos placements

Des intelligences, il y en a de toutes natures. L’intelligence pratique, intuitive, stratégique, économique et tant d’autres encore. Désormais, il faut compter avec l’intelligence artificielle (IA), dite « générative » (GenAI).

À partir d’une simple requête en ligne, cette technologie génère des contenus de manière inédite sous forme de texte, d’images, de sons ou de toutes autres sortes de codes et de plans. Apparue il y a une dizaine d’années avec les premiers assistants virtuels (chatbots), l’IA générative n’a depuis cessé de se développer et de se perfectionner. Ses usages se multiplient dans tous les domaines et en particulier dans celui de la finance, où particuliers et professionnels en mesurent désormais très concrètement les multiples enjeux.

Au cours des dix dernières années, les outils de l’IA se sont multipliés. Selon l’étude Artificial Intelligence Market, le marché de l’IA devrait connaître une forte expansion, passant de 214,6 milliards de dollars en 2024 à une valeur de 1.339,1 milliards d’ici à 2030.

« L’IA transforme en profondeur nos sociétés, nos économies et nos cultures », a rappelé Anne Bouverot, ingénieure-chercheuse et envoyée spéciale d’Emmanuel Macron à l’ouverture du premier Sommet pour l’action sur l’IA qui s’est tenu à Paris en février dernier.

À l’issue de ces rencontres, qui ont réuni plus de huit cents contributeurs issus d’une centaine de pays, la France a décidé d’injecter quelque 109 milliards d’euros d’investissements privés dans les infrastructures d’IA « pour montrer et construire les produits et services de demain dans tous les secteurs, de la santé aux transports, en passant par la transition écologique, l’industrie, la finance ». Des investissements qui vont s’accroître pour faire face à la mutation de l’IA elle-même.

« Après les modèles conversationnels, puis les modèles intégrant des capacités de mémoire et d’apprentissage, la prochaine rupture technologique promet de doter l’IA de capacités de raisonnement », prévient Arnaud Faller, directeur général adjoint de CPR Asset Management, société de gestion d’actifs filiale à 100 % d’Amundi.

Une révolution qui pourrait bien redéfinir durablement les futures relations des banques avec leurs clients. Très dynamiques sur le front de l’IA, les établissements financiers mobilisent leurs troupes et multiplient les développements à travers de nombreux usages.

Objectif avoué, augmenter la satisfaction de ses clients tout en réalisant d’importantes économies en interne. En clair : moins de troupes… pour mieux répondre à la clientèle, une équation qui pourrait paraître idéale !

Pour les clients, l’IA représente à la fois un gain de temps et plus de confort et de sécurité. Selon Mastercard, « L’IA générative promet de simplifier le traitement des données, de renforcer les compétences du personnel et de proposer des services davantage personnalisés aux clients. »

Depuis un an, la Société Générale a intégré de la « recherche augmentée par l’IA » dans le moteur de son site Internet. Résultat, les clients obtiennent directement une prévisualisation des extraits de documents demandés et le surlignage des passages correspondant précisément à leur requête.

De quoi s’affranchir d’une lecture intégrale des renseignements conséquents. Dans le cadre, par exemple, d’un changement d’assurance ou d’une demande de prêt, le client peut obtenir différentes simulations en fonction de son profil bancaire et accéder directement aux pages mentionnant le taux contractuel et le tableau d’amortissement.

La gestion des demandes de prêt est un processus fastidieux qui implique de très nombreuses informations. L’IA réduit drastiquement les délais de traitement, analyse les données de l’emprunteur et les compare aux critères d’éligibilité de la banque. Un système basé sur l’IA peut ainsi évaluer le risque et recommander une décision avant d’envoyer automatiquement des notifications au client, afin d’entreprendre les démarches en cas d’acceptation du prêt.

Cet outil permet également aux banques d’ajuster dynamiquement les taux de crédit selon les conditions du marché et le comportement financier de l’emprunteur. Capable d’analyser des bilans financiers, l’IA s’appuie sur des algorithmes d’apprentissage automatique pour proposer des préaccords de crédit en quelques secondes.

Le principe est le même dans la gestion d’actifs. Les technologies de l’IA aident à construire et à surveiller votre portefeuille et peuvent vous alerter en cas de baisse soudaine de la valeur d’un actif. Ainsi, grâce à l’analyse de vos données financières et de vos préférences, la plateforme d’IA peut recommander un rééquilibrage automatique de votre portefeuille, selon les tendances du marché et vous proposer d’investir dans des actions spécifiques.

Le Crédit Agricole estime que l’utilisation de recommandations personnalisées basées sur l’IA a permis d’augmenter de 30 % la satisfaction client. Une enquête de McKinsey révèle que les entreprises ayant adopté l’IA dans leur service client constatent une augmentation de 25 % du taux de satisfaction de leurs clients et une réduction de 30 % de leurs coûts. Et la tendance se confirme. Une étude européenne menée par Visa (The Future is Here, septembre 2024) montre que 35 % des consommateurs français font davantage confiance à l’IA qu’il y a un an et que les jeunes générations y sont favorables pour la gestion de leurs finances personnelles.

Cette automatisation des processus de back-office effectuée avec l’IA permet de réduire les coûts opérationnels de l’établissement bancaire, ce qui se traduit, en principe, par des frais de gestion modérés et donc des économies pour les clients. En effet, grâce aux algorithmes, la gestion des portefeuilles d’investissement s’opère à des coûts bien inférieurs à ceux des conseillers financiers traditionnels.

Au Crédit Agricole, on estime que ces frais de gestion sont réduits de 15 %. Du côté de la Société Générale, « les portefeuilles gérés par des algorithmes d’IA ont surperformé le marché de 5 % en 2023 ». En France, une plateforme telle que Yomoni, pionnier de la gestion pilotée en ligne, propose des frais de gestion autour de 1,6 % tout inclus, contre 3 à 4 % pour une gestion par des conseillers financiers des banques traditionnelles.

Les établissements financiers travaillent tous aujourd’hui sur des « cas d’usage », autrement dit des solutions d’intelligence artificielle qui leur permettent d’optimiser leurs coûts de fonctionnement, ainsi que leur temps de recherche et de production. Ces cas d’usage sont principalement tournés vers l’interne pour des raisons de conformité réglementaire sur les droits d’accès aux contenus.

« Nous expérimentons une solution pour que nos conseillers puissent réaliser leur recherche en trente secondes et non plus en trente minutes », détaille Aurore Gaspar Colson, directrice adjointe de SG.

En s’appuyant sur cette formidable capacité de traitement des données, les banques analysent des millions de transactions chaque jour et peuvent identifier des anomalies en temps réel, comme des virements douteux ou des comportements inhabituels.

En 2023, les systèmes d’IA du Crédit Mutuel ont permis de détecter et de prévenir quel-que mille tentatives de fraude. « Les algorithmes repèrent immédiatement les transactions suspectes, affirme Jean-François Faure, président d’AuCoffre.com. L’IA révolutionne la gestion de la lutte antiblanchiment, grâce à l’identification des modèles de montages financiers à vocation frauduleuse. »

Mais la réalité n’est pas si rose dans le monde artificiel de l’intelligence. Outre les investissements (coûts de formation, mise à niveau logicielle, etc.), le développement de l’IA soulève des défis en matière de gouvernance et se traduit par l’apparition de nouveaux risques pour la finance mondiale.

« Les fragilités du secteur financier pourraient se retrouver aggravées par une adoption généralisée de l’IA ayant pour conséquence une volatilité plus élevée et une accentuation des risques opérationnels, de cybercriminalité et de manipulation des cours des marchés », selon le Fonds monétaire international (FMI – rapport sur la stabilité financière dans Le Monde, octobre 2024).

L’impact de l’IA sur le trading peut entraîner des effets pervers et accroître la fragilité financière du fait d’une hausse de la volatilité liée aux stratégies de trading ultrarapides. Cette course risque d’accroître les inégalités d’accès entre les établissements financiers qui disposent d’importants moyens pour se procurer les meilleurs algorithmes et les autres.

Par ailleurs, le scepticisme demeure chez les consommateurs français. Selon Visa, 49 % d’entre eux ne font pas confiance à l’IA pour leurs informations personnelles. L’AI Act devrait les rassurer, alors que l’on parle déjà d’IA capable de croiser des données macroéconomiques avec des facteurs psychologiques, afin d’anticiper les tendances du marché.

DeepMind, filiale de Google, travaille sur des modèles l’intelligence artificielle générale, qui comprend le contexte du monde qui nous entoure et utilise des réseaux neuronaux profonds pour effectuer des actions en toute autonomie. « Tout est devant nous », résume Sophie Heller, directrice de l’innovation et de l’expérience client du groupe BNP Paribas.

Adoptée en 2024 par l’Union européenne, la législation sur le développement de l’intelligence artificielle vise à protéger les consommateurs des éventuelles dérives générées par les organisations qui utilisent l’IA. Manipulation comportementale, vidéos truquées (deepfakes), notation sociale… autant de risques identifiés et classés par la loi.

Celle-ci promeut “l’adoption d’une IA centrée sur l’homme et digne de confiance, tout en assurant un niveau élevé de protection de la santé, de la sécurité et des droits fondamentaux, afin de protéger contre les effets néfastes d’IA dans l’Union et de soutenir l’innovation”.

Tandis que l’Europe met en place des normes pour encadrer l’usage des algorithmes, “dans le domaine de la gestion d’actifs et de la finance réglementée, les IA ne peuvent pas opérer sans validation humaine”, rappelle Jean-François Faure, président d’AuCoffre.com.

En application depuis le 2 août 2025, le code de bonnes pratiques de l’IA à usage général (GPAI) concerne la transparence, le droit d’auteur, l’évaluation des risques et la gouvernance interne des systèmes d’IA. Il concerne la transparence, le droit d’auteur, l’évaluation des risques et la gouvernance interne des systèmes d’IA.

Sophie Heller est directrice de l’innovation et de l’expérience client du groupe BNP Paribas

Sophie Heller : La transformation de la banque est permanente et suit l’évolution des usages clients et des modes de vie. L’IA générative est déjà disponible depuis deux ans dans le groupe où l’on inventorie tous les cas d’usage, selon l’AI Act.

Pour les clients, cela passe d’abord par l’assistant virtuel qui nous permet de mieux comprendre leurs demandes exprimées en langage naturel et de répondre de manière personnalisée à leurs questions.

En interne, c’est la possibilité, par exemple, d’extraire automatiquement de multiples données, afin d’identifier d’éventuelles contradictions dans le dossier d’un client. C’est un gain de temps et d’efficacité pour tout le monde.

L’IA permet de simplifier et d’accélérer le traitement des dossiers de nos clients tout en veillant à garantir une sécurité absolue. La banque possède son cloud privé, sa propre place de marché et une messagerie sécurisée dédiée à nos clients. Alertes en cas de mouvements suspects, surveillance en temps réel d’Iban piraté sur le Dark Web, confidentialité et protection des données personnelles, nous travaillons en permanence à la gestion renforcée des risques.

Près de 3.600 personnes formées en interne travaillent par pôle métier sur la sécurité des données au sein du groupe. Cela représente environ 10 % du budget annuel de fonctionnement de 7 milliards d’euros du département informatique. La banque a mis en place un centre d’excellence en IA, l’AI Factory, qui réunit des concepteurs en IA et quelque sept cents analystes et data scientists pour faciliter l’intégration de l’IA dans notre système d’information. Tout le monde y gagne en expertise.