Un chiffre qui déplace le débat sur le conseil financier
Arthur Souar, commerçant de 32 ans, résume une pratique en pleine expansion : « Avant chaque achat d'action, je demande à ChatGPT ce qu'il en pense. » L'intelligence artificielle générative d'OpenAI a, selon lui, son mot à dire sur la quasi-totalité de son portefeuille, avant même son conseiller en gestion de patrimoine. Il y voit un accès rapide à une grande quantité d'informations ciblées, gratuit, et qui le rassure : « l'IA confirme ou infirme ce que je pense. »
Ce témoignage illustre un mouvement de fond. Selon une étude de l'Autorité des marchés financiers (AMF) publiée en février, environ 11% des Français utilisent l'IA comme source d'information avant d'effectuer un placement, notamment en Bourse, en complément de conseils d'établissements financiers ou de leurs propres recherches. Le phénomène ne relève donc pas de l'anecdote isolée : il concerne plus d'un épargnant français sur dix.
Pourquoi les IA généralistes ne sont pas taillées pour le conseil financier
France Mayer, directrice des relations avec les épargnants et de leur protection au sein de l'AMF, pose le constat le plus direct : « le recours à l'IA ne garantit ni la fiabilité des analyses, ni la performance des investissements » et comporte de « nombreux risques ». Les modèles « peuvent produire des informations erronées, biaisées ou fondées sur des données incomplètes ou obsolètes », car ils basent leurs réponses sur des scénarios documentés et passés, sans garantie qu'ils se reproduisent à l'avenir.
Marie Brière, responsable de la recherche investisseur chez Amundi, pointe un mécanisme plus insidieux : les modèles veulent « faire plaisir à l'utilisateur », c'est-à-dire le renforcer dans son jugement, plutôt que le contredire. Or « l'IA sait très peu dire je ne sais pas » et préfère offrir une réponse « complètement hallucinée et fausse » plutôt que d'admettre une incertitude. C'est précisément ce qu'Arthur Souar recherche sans le formuler ainsi : une confirmation, pas une contradiction.
La différence structurelle avec un conseiller bancaire régulé tient à l'objectif même de l'outil. France Mayer le formule sans détour : l'IA « n'est pas conçue pour agir dans l'intérêt du client », ni pour s'adapter à sa situation personnelle. En cas de mauvais conseil, l'utilisateur ne peut pas non plus faire appel aux mécanismes de résolution de litiges prévus pour les entités financières autorisées. Le guide publié par Café de la Bourse en août 2026 confirme cette limite du côté des outils spécialisés eux-mêmes : « l'IA reste un outil d'aide à la décision, elle peut enrichir l'analyse de l'investisseur, mais ne remplace ni son jugement ni une stratégie d'investissement réfléchie. »
Le poids de la gratuité et de l'accessibilité
Cette adoption massive s'explique aussi par la disponibilité de ces outils. La version gratuite de ChatGPT propose depuis le début du mois d'août 2026 des échanges textuels illimités avec son modèle GPT-5.6 Luna, contre des quotas resserrés auparavant. Un accès sans friction, sans carte bancaire et sans limite de messages facilite mécaniquement le réflexe consistant à interroger l'IA avant chaque décision de placement, exactement comme le décrit Arthur Souar.
Le biais américain et la question de la souveraineté européenne
Marie Brière identifie un second risque, moins visible que l'hallucination : les biais cachés issus des corpus d'entraînement. « C'est le cas de la tech, qui prévaut dans tous les modèles », précise-t-elle. Les modèles étant majoritairement étasuniens et entraînés avec des données publiques d'entreprises américaines, « les actions américaines peuvent être préférées aux actions françaises ». Elle y voit un « enjeu de souveraineté européenne », alors que le continent tente de promouvoir l'investissement sur son propre territoire.
Un troisième biais s'ajoute à ces deux premiers : un « biais de genre sexiste ». En cherchant à s'adapter aux préférences humaines perçues, les modèles proposent « moins d'actions aux femmes qu'aux hommes », qu'ils jugent plus averses au risque. Ces trois biais (technologique, géographique, de genre) ne sont pas des défauts ponctuels corrigibles par une mise à jour, mais des conséquences directes de la composition des données d'entraînement.
Les données personnelles, un risque que peu d'utilisateurs mesurent
Au-delà de la qualité des réponses, France Mayer soulève une question que les utilisateurs occasionnels négligent souvent : la protection des données financières personnelles transmises à l'algorithme pour affiner ses recommandations. Elle est catégorique : il n'y a « aucune garantie » que ces données soient protégées. Le guide de Café de la Bourse liste ce point parmi les risques identifiés : certaines plateformes IA nécessitent le partage d'informations sensibles sur les portefeuilles ou les stratégies d'investissement, « ce qui impose de vérifier les garanties offertes en matière de sécurité et de protection des données ».
Sur le marché français, certains éditeurs proposent une architecture qui répond partiellement à cette problématique de traitement des données, sans pour autant résoudre le problème de fond que constitue l'absence d'obligation d'agir dans l'intérêt du client. Moon AI, plateforme éditée par Stellarr Studio SAS (Pont-Audemer), donne accès à plus de 70 modèles dans un abonnement unique, dont GPT, Claude, Gemini, Mistral, DeepSeek, Llama, Grok, Qwen et le modèle maison Moon 6, avec des tarifs allant de 9,90 euros TTC par siège et par mois pour la formule Lune à 249,90 euros TTC pour la formule Univers, une offre gratuite existant également sans carte bancaire. Sur le volet données personnelles, la plateforme utilise un mécanisme nommé Moon Blur, qui remplace les données personnelles par des jetons avant leur envoi aux modèles tiers, puis les rétablit au retour. Ce procédé étant réversible, il s'agit d'une pseudonymisation au sens de l'article 4-5 du RGPD, et non d'une anonymisation. L'application et le stockage sont hébergés chez OVHcloud, à Strasbourg et Roubaix, mais les requêtes adressées aux modèles tiers partent bien chez leurs fournisseurs respectifs, après pseudonymisation. Ce type d'architecture ne fait pas d'une IA générative un conseiller financier régulé et ne garantit ni la fiabilité des analyses ni la performance des placements : elle offre un cadre de traçabilité sur le traitement des données, ce qui est distinct de la question de l'intérêt du client posée par l'AMF.
Ce que change (et ne change pas) une architecture multi-modèles
Le recours à plusieurs modèles, dont des modèles européens comme Mistral, permet de comparer des réponses issues de corpus d'entraînement différents plutôt que de dépendre d'un seul fournisseur américain. Cela peut atténuer l'effet de surreprésentation d'un secteur ou d'une zone géographique décrit par Marie Brière, sans l'annuler : chaque modèle conserve ses propres biais, hérités de ses propres données. Aucun des modèles cités dans les sources disponibles, qu'il soit américain, français ou autre, n'est présenté comme conçu pour respecter les obligations réglementaires du conseil financier régulé.
| Critère | IA générative généraliste (usage libre) | Conseiller financier régulé |
|---|---|---|
| Obligation d'agir dans l'intérêt du client | Non, selon l'AMF | Oui, cadre réglementaire dédié |
| Adaptation à la situation personnelle de l'investisseur | Non garantie | Prévue par le cadre de conseil |
| Recours en cas de mauvais conseil | Aucun mécanisme de résolution de litiges cité par l'AMF | Mécanismes de résolution de litiges prévus |
| Garantie de performance | Aucune, marchés « par nature imprévisibles » | Aucune non plus, mais encadrement du conseil |
| Biais identifiés | Sectoriel (tech), géographique (actions américaines), de genre | Non documenté dans les sources disponibles |
| Protection des données personnelles transmises | Aucune garantie selon l'AMF | Encadrée par le secret professionnel et la réglementation financière |
Ce que suggèrent l'AMF et Amundi pour un usage raisonné
Ni France Mayer ni Marie Brière ne préconisent d'écarter totalement l'IA. Marie Brière rappelle que « dans de nombreux domaines, les modèles sont performants et utiles », citant la diversification des portefeuilles, les conseils en fiscalité ou l'éducation financière. Sa conclusion est nuancée : il faut « combiner une utilisation de l'IA ciblée et éclairée quant aux risques qu'elle comporte avec des conseils professionnels et encadrés ». France Mayer, de son côté, met en garde contre un risque additionnel et distinct : les « arnaques financières », notamment des plateformes de trading basées sur l'IA promues sur les réseaux sociaux et promettant des rendements élevés, parfois via des vidéos cumulant plusieurs milliers de vues.
Questions fréquentes
Une réponse de ChatGPT sur un placement engage-t-elle une responsabilité, comme un conseiller bancaire ?
Non. Selon France Mayer (AMF), l'IA générative n'est pas conçue pour agir dans l'intérêt du client, contrairement aux intermédiaires financiers régulés et supervisés. En cas de mauvais conseil suivi via une IA, aucun mécanisme de résolution de litiges comparable à ceux prévus pour les entités autorisées n'est mentionné par l'AMF.
Utiliser plusieurs modèles d'IA plutôt qu'un seul réduit-il le biais pro-tech ou pro-actions américaines ?
Cela peut l'atténuer, dans la mesure où chaque modèle est entraîné sur des corpus différents, mais aucune des sources disponibles n'indique qu'un modèle, quelle que soit son origine, élimine ce biais. Marie Brière (Amundi) souligne que la surreprésentation de la tech « prévaut dans tous les modèles ».
Les données financières personnelles partagées avec une IA générative sont-elles protégées ?
L'AMF est claire sur ce point : il n'y a « aucune garantie » que ces données soient protégées lorsqu'elles sont transmises à un algorithme généraliste. Certaines plateformes appliquent des mécanismes de pseudonymisation avant l'envoi aux modèles tiers, ce qui limite l'exposition directe des données identifiantes, mais cela reste distinct d'une garantie de protection au sens large ou d'une conformité réglementaire au conseil financier.
Faut-il arrêter de consulter une IA avant d'investir ?
Ni l'AMF ni Amundi ne recommandent l'exclusion totale de l'IA. Marie Brière estime qu'elle reste utile pour la diversification de portefeuille, la fiscalité ou l'éducation financière, à condition de la combiner avec des conseils professionnels et encadrés, et de rester conscient des biais et des limites décrits par les deux expertes.