ChatGPT peut-il vraiment conseiller les investisseurs ?

En bref

• Près d’un investisseur particulier sur cinq utilise des IA comme ChatGPT pour ses décisions.
• Ces outils ne sont pas autorisés à fournir des conseils réglementés selon la directive MiFID.
• Un fonds géré par ChatGPT a surperformé les meilleurs OPCVM britanniques entre 2023 et 2025.
• Les régulateurs insistent sur les risques liés aux “hallucinations” des IA.
• Le marché du conseil automatisé pourrait atteindre 405 milliards d’euros d’ici 2029.
• L’IA agentique ouvre la voie à des conseillers capables d’agir seuls pour leurs utilisateurs.

L’IA, un nouveau réflexe pour les investisseurs particuliers

De plus en plus d’épargnants font appel à des outils comme ChatGPT pour les aider à orienter leurs choix financiers. Une étude réalisée par eToro auprès de 11 000 investisseurs dans 13 pays révèle que près de 20 % d’entre eux ont déjà intégré une intelligence artificielle dans leur processus de décision. La nature exacte des IA utilisées reste floue, mais la tendance est là : l’automatisation s’immisce dans les portefeuilles.

Cette dynamique inquiète les régulateurs, à commencer par l’Autorité européenne des marchés financiers (AEMF). En vertu de la directive MiFID, seuls les professionnels agréés sont habilités à fournir des conseils personnalisés en investissement. Or, à ce jour, aucun chatbot grand public ne respecte ce cadre.

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L’attrait des performances… et le coût de la simplicité

Certains utilisateurs ne se contentent pas d’un simple appui technique. Ils confient l’intégralité de leur stratégie à ces IA. Un exemple marquant est celui de Finder, qui a lancé dès 2023 un portefeuille composé à 99 % par ChatGPT. Résultat : une performance de +55 % sur deux ans et demi, soit 18 points au-dessus des meilleurs fonds britanniques.

Ce succès reste toutefois l’arbre qui cache la forêt. Les marchés sont imprévisibles et les capacités d’analyse des IA ne garantissent pas une maîtrise du risque. D’autant plus que des “hallucinations” des réponses erronées mais formulées de façon crédible continuent d’apparaître dans leurs prédictions.

Un soutien à la décision, pas un substitut réglementaire

Du côté d’OpenAI, aucune déclaration officielle ne vient recommander l’usage de ChatGPT pour investir. L’outil admet lui-même générer parfois des erreurs, et rappelle que son usage doit rester complémentaire à celui de professionnels qualifiés.

En Europe, les IA peuvent être utilisées pour évaluer la tolérance au risque, la situation financière ou les objectifs ESG d’un client, à condition qu’un contrôle humain encadre le processus. C’est sur ce point que les plateformes comme BridgeWise veulent se positionner : fournir des analyses pilotées par IA, mais sous supervision.

Le cas BridgeWise : IA, mais avec filtre humain

Créée en 2019, BridgeWise propose des analyses et recommandations sur plus de 50 000 actifs à travers le monde. L’entreprise collabore avec plusieurs bourses (Suisse, Israël, Japon, Brésil) et insiste sur une chose : ses algorithmes n’agissent jamais seuls. Pour son fondateur Gaby Diamant, le rôle du conseiller humain reste irremplaçable, notamment pour interpréter les objectifs ou les comportements émotionnels d’un investisseur.

“Nous ne répondons jamais directement à une question du type ‘dois-je acheter ?’”, explique-t-il. “

C’est précisément dans ces cas que l’IA tend à halluciner, surtout si elle manque de données fiables.”

L’essor du “robo-advisory” : 405 milliards d’euros en 2029

Les limites techniques n’empêchent pas l’essor du conseil automatisé. Selon The Business Research Company, le secteur du robo-advisory pourrait atteindre plus de 471 milliards de dollars (405 Md€) d’ici 2029, contre 53 milliards d’euros en 2024. Une croissance fulgurante, tirée par la baisse des coûts de gestion et la promesse d’une personnalisation algorithmique.

La prochaine évolution ? L’IA agentique. Ces systèmes sont capables de planifier et d’exécuter des tâches complexes de manière autonome : analyser des portefeuilles, déplacer des fonds, voire effectuer des paiements. Le concept attire l’attention des régulateurs autant que des investisseurs.

Selon notre expert : IA ou Napoléons ? Quand les portefeuilles automatisés s’effondrent, les pièces d’or résistent.

IA financière : promesse d’avenir ou mirage algorithmique ?

L’usage croissant de ChatGPT et consorts dans les décisions financières soulève des questions fondamentales. S’ils offrent un gain de temps indéniable, leur efficacité repose sur la qualité des données d’entrée et la clarté de l’objectif utilisateur. L’illusion de pertinence algorithmique peut générer des erreurs coûteuses.

Aujourd’hui, ces outils restent hors du champ réglementé dès lors qu’ils prétendent conseiller directement l’utilisateur. Les investisseurs doivent en avoir conscience et conserver une forme de prudence active dans l’interprétation des réponses. Comme le rappelle Gaby Diamant :

“Un bon conseil reste un exercice d’empathie autant que d’analyse. L’IA, elle, ne ressent rien.”

L’intérêt croissant pour les actifs tangibles face à la complexité algorithmique

Face à l’incertitude des marchés et à la prolifération d’outils automatisés encore imparfaits, de nombreux épargnants se tournent vers des valeurs physiques, stables et décorrélées des réseaux financiers numériques. L’achat de lingots d’or, de pièces d’investissement (comme les Napoléons ou les Krugerrands) ou encore d’argent physique constitue une réponse concrète à la volonté croissante de sécuriser son épargne hors des canaux bancaires traditionnels.

Cette stratégie de débancarisation partielle vise à limiter les risques systémiques liés à l’intermédiation financière, tout en assurant une liquidité immédiate en cas de crise. Contrairement aux portefeuilles gérés par des algorithmes ou des fonds soumis à des restrictions de marché, l’or physique reste accessible à tout moment, transmissible et stockable en dehors des circuits bancaires. Un choix de plus en plus considéré comme un socle de stabilité patrimoniale, à l’heure où la sophistication technologique peine encore à garantir la fiabilité des recommandations.