IA : l'Intelligence Artificielle révolutionne(ra) la gestion de patrimoine

Il n’y a plus aucun secteur d’activité qui ne soit pas affecté par l’intelligence artificielle (IA). Sans tomber dans l'extrémisme selon lequel l’IA va éliminer tous les emplois que nous connaissons aujourd’hui, il y a peu de doutes que l’utilisation de l’IA va fondamentalement transformer toutes les industries, du tourisme à l’agriculture, en passant par le conseil et le bâtiment.

La gestion de patrimoine ne fait pas exception et comme c’est le secteur que nous connaissons le mieux, nous souhaitions livrer notre perspective sur l’impact qu’a et que pourrait avoir l’intelligence artificielle sur notre activité.

Globalement notre lecture est que l’IA est une opportunité à saisir, car elle peut améliorer l’efficacité de services que nous proposons, accroître la personnalisation  des conseils de placement fournis et aider nos clients à la prise de décision. Mais, elle peut aussi introduire de nouveaux risques qui exigent une gestion rigoureuse. Nos explications.

Applications actuelles de l’IA dans la gestion de patrimoine

L’intelligence artificielle redéfinit déjà les aspects fondamentaux de la gestion de patrimoine, des interactions clients à l’optimisation des portefeuilles d’investissement. Rentrons un peu dans les détails.

Automatisation de l’onboarding client et de la conformité

Avant même de pouvoir parler placements, il faut ouvrir un compte, un contrat assurance vie, un PEA ou encore un PER (pour Plan d'Épargne Retraite). Or, dans le cadre notamment dans la lutte contre le financement du terrorisme et le blanchiment d’argent sale, les autorités imposent aux institutions financières de s’assurer de l’identité de leurs clients et de l’origine de leurs fonds. Il en résulte des processus plus ou moins longs, où ces entités vous demandent de nombreuses informations, dans un processus dit de KYC (Know Your Customer, ou connaissez votre client).

L’IA est un outil puissant pour simplifier cette procédure, en automatisant la vérification des pièces d’identité, les contrôles de toutes sortes et la conformité réglementaire. Les outils d’intelligence artificielle permettent d’identifier des faux papiers, ou des documents périmés, et cela bien plus rapidement que les opérateurs humains, avec une plus grande précision.

Les outils biométriques pilotés par l’IA (par exemple, la reconnaissance faciale) réduisent de 80 % le temps d’intégration tout en améliorant la précision.

L’intelligence artificielle ne permet donc pas d’éliminer cette étape souvent perçue comme étant fastidieuse (mais indispensable) de l’expérience client, mais elle permet d’en augmenter l’efficacité, la pertinence et la rapidité de traitement.

Les vérifications et la sécurité ne s’arrêtent pas à l’onboarding. Et les outils d’IA sont également d’une grande aide dans la lutte contre la fraude dans le cadre des affaires courantes. Ainsi, les modèles de machine learning identifient les anomalies dans les schémas de transactions, réduisant les pertes liées à la fraude. Selon une étude réalisée par Coinlaw, en 2023, les systèmes d’intelligence artificielle ont permis d’éviter 6,5 milliards de dollars de transactions frauduleuses. Des entreprises comme Mastercard utilisent l’IA pour détecter les activités suspectes avec une précision de 95 % (ce qui est largement plus précis que pour les opérateurs humains).

Répondre aux questions pratiques des clients

Toujours rien d’époustouflant, mais nous sommes aujourd’hui bien loin des chatbots qui nécessitaient des phrases très précises et de longs échanges avant de pouvoir vous aiguiller vers (une partie) de la bonne réponse. L’intelligence artificielle permet de répondre beaucoup plus rapidement à des centaines de questions pratiques que peuvent se poser les épargnants individuels, allant de “où puis-je trouver mon RIB ?” à “quelle fiscalité s’applique à mon PER ?”.

Les chatbots pilotés par l’IA, comme, par exemple, Erica, de Bank of America, résolvent désormais 70 % des demandes clients sans intervention humaine.

Gestion et rééquilibrage des portefeuilles

Ensuite, les algorithmes d’intelligence artificielle permettent aussi d’analyser les données de marché en temps réel pour optimiser l’allocation d’actifs et ré-équilibrer dynamiquement les portefeuilles des investisseurs. 

Un client qui a mandaté un gestionnaire pour gérer une partie de sa fortune, avec des limites strictes sur l’exposition aux actifs risqués (comme les actions par exemple) peut compter sur des moteurs de recherche de plus en plus puissants qui vont aider le gérant à respecter ces limites.

Le plus grand gestionnaire d’actifs au monde, Blackrock, a développé son propre outil, nommé Alladin, qui emploie l’IA pour l’analyse des risques, gérant plus de 21 000 milliards de dollars d’actifs grâce à des analyses prédictives.

Planification financière personnalisée

Mais en matière de gestion de patrimoine, le graal reste de pouvoir fournir des conseils d’investissement et des stratégies de construction de portefeuille hautement personnalisés. Auparavant, cela n’était possible qu’en réunissant plusieurs experts (coûteux), ce qui ne rendait l’exercice pertinent et rentable que pour les ultra-riches.

L’IA permet de plus en plus de le faire à grande échelle et de produire progressivement de plus en plus de conseils qui conviennent spécifiquement à un client donné en analysant le comportement de ce client, ses objectifs et les conditions du marché.

Le côté humain ne disparaît pas, mais l’outil digital “Next Best Action” de Morgan Stanley utilise le traitement du langage naturel pour fournir aux conseillers (humains) des recommandations personnalisées pour leurs clients en temps réel.

Quand on combine ces moteurs d’analyse avec l’automatisation des tâches répétitives dont les conseillers peuvent se débarrasser, on arrive à réduire les coûts de 40 %, tout en permettant aux conseillers de se concentrer sur les décisions stratégiques. Plusieurs études montrent que les modèles hybrides associant IA et expertise humaine augmentent la fidélisation des clients de 30 % (sans parler des conseillers, bien plus heureux de pouvoir se focaliser sur les tâches les plus pertinentes et à haute valeur ajoutée).

Les conseillers utiliseront l’IA comme copilote pour les décisions complexes. Ainsi, l’outil Evidence Lab de la banque suisse UBS combine déjà l’IA à l’analyse humaine pour identifier des opportunités d’investissement de niche.

L’augmentation de la productivité (obtenue grâce à l’IA et aux progrès technologiques plus généralement) permet aussi d’élargir de beaucoup le nombre d’épargnants pouvant désormais bénéficier des services et des conseils auparavant réservés aux plus fortunés. Les plateformes d’investissement digitales comme Cashbee contribuent ainsi à la démocratisation du conseil financier et donnent accès à une gamme de solutions d’investissement très larges, à partir de sommes relativement modestes.

Les risques liés à l’adoption de l’IA

Malgré son énorme potentiel, l’application de l’IA dans le domaine des finances personnelles comporte aussi des risques significatifs, dont il faut avoir conscience.

Confidentialité et sécurité des données

Comme indiqué ci-dessus, l’IA fait partie des technologies permettant d’acquérir beaucoup de données, de marché mais aussi personnelles. La centralisation des données sensibles accroît la vulnérabilité aux fuites. En 2024, une grande société de gestion de patrimoine a écopé d’une amende de 50 millions de dollars après une fuite de données via un système d’IA.

Biais algorithmiques et hallucinations

L’IA permet d’aller vite et d’obtenir des réponses précises à des questions complexes. Mais malgré l’amélioration continue des modèles informatiques sous-jacents, les moteurs d’IA ne donnent pas toujours la réponse juste. Dans le jargon des développeurs, on doit reconnaître que les moteurs d’IA peuvent “halluciner”.

En outre, des données d’apprentissage biaisées peuvent engendrer des discriminations. Par exemple, en 2023, un modèle de scoring crédit basé sur l’IA a injustement refusé des prêts à des entrepreneurs issus de minorités.

C’est pourquoi il nous semble crucial de combiner l’IA avec les experts humains, là pour contrôler et valider le contenu produit par les moteurs de recherche.

Dépendance excessive à l’automatisation

Dans le prolongement de ce qui précède, une confiance excessive dans l’IA peut éroder le jugement humain. Vanguard a constaté que 15 % des clients utilisant des robo-conseillers prenaient de mauvaises décisions lors des phases de grande volatilité des marchés. 

C’est quand ça tangue que l’échange avec un conseiller humain peut éviter à l’investisseur de céder à la panique, là où un échange digital avec un moteur de recherche peut pousser à l’action.

Défis réglementaires et éthiques

Le caractère opaque (“boîte noire”) de l’IA complique la conformité aux réglementations comme le RGPD. Les entreprises risquent des sanctions si elles ne peuvent expliquer les décisions prises par l’IA.

Comment atténuer les risques liés à l’IA ?

Des stratégies proactives permettent de relever ces défis.

Modèles hybrides de conseil

Associer l’efficacité de l’IA à l’empathie humaine augmente considérablement la probabilité d’arriver à des décisions équilibrées. Morgan Stanley combine outils d’IA et conseillers pour maintenir la confiance en période de crise. UBS permet à l’IA de produire du contenu analytique sur des valeurs boursières, mais ne le partage avec ses clients qu’après vérification et contrôle par des analystes boursiers humains.

Cadres éthiques pour l’IA

Des audits réguliers sur les modèles d’IA et des rapports de transparence renforcent la responsabilité des institutions qui utilisent cette technologie dans le cadre de la gestion d’actifs. Ainsi, le géant américain BlackRock publie des directives éthiques sur l’IA, pour garantir des résultats équitables.

Collaboration avec les régulateurs

Les régulateurs, conscients des risques de dérive possible, se penchent depuis plusieurs années sur le sujet. Les institutions financières collaborent d’ailleurs avec les autorités, comme la Banque de France ou encore l’AMF pour façonner la réglementation de l’IA, afin de s’assurer que l’usage de ces outils soit encadré. Par exemple, le AI Act européen impose l’explicabilité des algorithmes financiers, incitant les grandes banques à adopter des modèles d’IA interprétables.

L’IA contribue à la démocratisation de l’investissement

Cela ne fait aucun doute, l’IA révolutionne la gestion de patrimoine par la réduction des coûts, la personnalisation et la gestion des risques. Cependant, son succès repose sur un équilibre entre innovation, supervision éthique et collaboration humaine. 

Il nous semble que les sociétés qui intègrent l’IA comme outil complémentaire – et non comme substitut – prospéreront dans une ère où la technologie valorise, sans remplacer, les éléments humains essentiels que sont la confiance et le jugement nuancé. 

Car pour la gestion de leur épargne, les clients recherchent des conseils, pas seulement des algorithmes. Selon nous, l’avenir appartient à ceux qui sauront exploiter la puissance de l’IA tout en préservant l’art du conseil relationnel.

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