L’AMF face à la montée en puissance de l’intelligence artificielle / La relation client reste pour l’instant très secondaire

Investir en Bourse à coups d’algorithmes plutôt qu’avec un conseiller ? La tentation gagne du terrain chez les particuliers, au point d’appeler à la vigilance de l’Autorité des marchés financiers (AMF). Si l’intelligence artificielle séduit, elle expose aussi de fait les épargnants à des informations biaisées et à des risques financiers majeurs. Dans sa mission première de protection des investisseurs et alors que le recours à l’IA ne pourra que s’accroître ces prochaines années, le gendarme boursier a donc décidé de se pencher sur le sujet en lançant une étude approfondie côté acteurs. « Face à l’essor de l’intelligence artificielle sur les marchés financiers, nos travaux s’inscrivent dans une dynamique européenne et internationale pour construire une compréhension commune des usages et des enjeux de l’IA pour mieux accompagner son développement sur les marchés financiers. Cette compréhension commune nous permettra d’assurer la bonne application des règles et, lorsque c’est nécessaire, de les adapter dans le but de garantir la protection des investisseurs et la maîtrise des risques associés », explique Marie-Anne Barbat-Layani, présidente de l’Autorité des marchés financiers.

Ainsi, sociétés de gestion de portefeuille, prestataires de services d’investissement, sur les crypto-actifs, de financement participatif, sociétés cotées, cabinets d’audit, ou encore avocats spécialisés, tous ont été interrogés. Il en ressort que si 90 % des acteurs des marchés financiers français utilisent ou prévoient de recourir à l’IA dans les tout prochains mois, cette technologie est très majoritairement (83 %) destinée à des fins internes. Parmi les principaux bénéfices perçus : la capacité de l’IA à analyser de grands volumes de données, un sérieux levier de réduction de coûts et d’amélioration des processus internes. « Toutefois, les répondants mentionnent également plusieurs risques importants, notamment ceux liés à la gouvernance et à la protection des données, à la dépendance technologique, au manque de compétences internes et au besoin de supervision humaine. La majorité des entités ont mis en place des politiques internes de gouvernance de l’IA qui abordent l’utilisation des outils, la sécurité des données, la transparence des modèles et l’intégration de ‘l’humain dans la boucle’. L’accès aux modèles de langage de grande taille (LLM) publics est largement encadré, et la formation des employés constitue un volet clé de ces dispositifs », précise l’AMF.

Les usages orientés vers les clients sont donc aujourd’hui très minoritaires : 17 % des cas d’usage recensés visent à améliorer la communication ou l’interaction avec la clientèle. Seulement 1 % des cas concernent des outils appliqués à la fourniture de services d’investissement.