Le secteur financier et l’intelligence artificielle

L’intelligence artificielle (IA) redéfinit les contours du secteur financier, et l’épargne n’échappe pas à cette transformation. La finance a été de tout temps un secteur intégrant en permanence des innovations. Le développement des mathématiques ou des probabilités a permis ces deux cents dernières années l’essor de l’assurance et du crédit. Ce secteur a été un des premiers à s’informatiser afin de traiter un nombre croissant d’opérations dans des délais courts que ce soit dans le domaine de la gestion des comptes ou dans celui des marchés financiers. L’usage de robots a commencé dès les années 1980 pour réaliser automatiquement des opérations de vente ou d’achats à très grande vitesse. L’IA s’inscrit dans le prolongement de ce processus. Elle ouvre de nouvelles voies tant pour les clients que pour les professionnels tout en soulevant des questions d’éthique et de sécurité.

La personnalisation des services financiers : une épargne sur mesure

Jusqu’à maintenant, la grande majorité des épargnants devaient se contenter d’une gestion standardisée de leur épargne. Seuls les plus aisés pouvaient accéder à des services de gestion déléguée ou sous mandat. Avec l’IA, ces modes de gestion se démocratisent. L’IA dans le domaine de l’épargne permet, en effet, une personnalisation des stratégies d’investissement avec le recours à des algorithmes autoapprenants. Les banquiers comme les assureurs peuvent analyser une grande quantité de données personnelles, comportementales et financières pour proposer des solutions sur mesure aux épargnants.

Les robots advisors peuvent délivrer des conseils d’investissement personnalisés, en fonction du profil de risque, de l’horizon de placement, et des objectifs financiers de chaque épargnant. Leur adoption accélère la démocratisation de l’accès aux produits financiers traditionnellement réservés à une clientèle aisée.

À l’aide de techniques d’IA, l’allocation d’actifs peut être adaptée en temps réel, selon les mouvements des marchés, offrant ainsi un suivi et une personnalisation continus. Un épargnant modifiant ses préférences en matière de risque ou ajustant ses objectifs (ex. achat d’une résidence ou préparation à la retraite) peut voir sa stratégie de placement recalibrée en quelques minutes.

Gestion des risques : anticipation et résilience accrues

L’un des défis de la gestion de l’épargne est de minimiser les risques tout en maximisant les rendements. Dans ce domaine, l’IA permet l’analyse en temps réel des milliards de données provenant de sources variées : historique de marché, informations macroéconomiques, nouvelles géopolitiques, et même des éléments aussi intangibles que les sentiments des réseaux sociaux. L’IA peut identifier des corrélations, des anomalies et des signaux faibles qui échappent aux analystes humains. Elle n’est pas infaillible, car ses algorithmes se fondent sur des données passées, mais ces derniers sont en capacité d’évoluer en temps réel, ce qui leur offre un niveau d’adaptabilité que n’avaient pas les robots dans le passé. Les algorithmes de « deep learning » sont ainsi particulièrement performants dans la prévision des tendances de marché.

Prises de décision améliorées

Les algorithmes d’IA analysent des ensembles de données pour fournir des recommandations en matière de placement qui, complétées de l’avis de conseillers, permettent une amélioration des allocations d’actifs. Les algorithmes peuvent simuler de nombreux scénarii en tenant compte de multiples facteurs comme la volatilité des marchés, l’évolution des taux d’intérêt, ou encore les événements géopolitiques majeurs. En combinant la puissance de l’analyse prédictive avec des stratégies de réallocation d’actifs en temps réel, les gestionnaires de fonds, les conseillers peuvent maximiser les rendements pour les épargnants. Un exemple notable est celui des fonds quantitatifs, gérés en partie par des algorithmes d’IA qui surveillent les marchés mondiaux 24 heures sur 24 et exécutent des décisions d’investissement fondées sur des données prédictives.

Automatisation et réduction des coûts

L’IA devrait permettre une réduction des coûts opérationnels des établissements financiers. Dans les prochaines années, des économies pourront être réalisées dans le domaine de la gestion des portefeuilles. En contrepartie, les budgets informatiques devraient s’accroître. La diminution des coûts de gestion pourrait autoriser une amélioration des rendements offerts aux épargnants. Selon un rapport de McKinsey, l’automatisation pourrait permettre aux institutions financières d’économiser jusqu’à 20 % des coûts globaux en matière de back-office. L’automatisation facilite également la réduction des erreurs humaines et améliore la conformité réglementaire en tout en assurant un suivi rigoureux des règles et des obligations légales.

La lutte contre les fraudes

Un autre aspect clé de la gestion des risques est la détection des fraudes. L’IA permet de mieux protéger les actifs des épargnants en repérant des transactions anormales ou des comportements suspects dans les systèmes financiers. L’apprentissage automatique permet d’analyser les habitudes de transactions d’un épargnant et de lever une alerte quand des anomalies sont détectées, ce qui aide à prévenir les cyberattaques ou les fraudes financières. La blockchain permet une traçabilité des opérations financières de manière précise sans risque de corruption de données.

Enjeux éthiques et réglementaires

Le développement de l’IA dans l’épargne soulève des questions éthiques et réglementaires. La question de la transparence des algorithmes est cruciale. Si les décisions d’investissement reposent de plus en plus sur des systèmes d’IA, les épargnants sont en droit de connaître les grandes lignes des modèles. Les salariés des établissements financiers doivent conserver leur rôle de conseils auprès de leurs clients, ces derniers n’ayant pas tous des compétences financières et informatiques. L’importance du conseil est primordiale. Les modèles d’IA peuvent parfois reproduire ou accentuer des biais déjà présents dans les données historiques, ce qui pourrait mener à des inégalités dans l’accès aux produits financiers ou à des discriminations envers certains profils d’épargnants. Par exemple, un algorithme de « scoring » de crédit fondé sur des données biaisées pourrait refuser l’accès à certains produits d’épargne ou proposer des taux désavantageux à certaines catégories de la population.

Sur le terrain réglementaire, les autorités de supervision, comme la Banque centrale européenne ou les régulateurs financiers nationaux, travaillent à mettre en place des cadres légaux pour assurer que l’utilisation de l’IA respecte des principes d’équité, de transparence et de protection des données personnelles. La réglementation MiFID II en Europe, qui encadre les produits financiers, incite les institutions à plus de transparence dans l’utilisation des technologies numériques, y compris l’IA.

L’IA, la blockchain et les monnaies digitales (de banque centrale ou pas) risquent de modifier en profondeur la gestion de l’épargne dans les prochaines années. Ces outils permettent la démocratisation de techniques jusqu’à présent réservées à un public réduit (gestion de fortune, family office) et d’améliorer le rendement des produits financiers. Ils ne sont pas sans poser des problèmes d’éthique ce qui nécessite leur régulation et la présence de conseillers bien réels. Les assureurs investissent des centaines de millions d’euros afin d’adapter leurs outils informatiques et offrir des services de plus en plus pointus à leurs clients.