Hallucinations, empoisonnement des données, monoculture algorithmique : les vulnérabilités de l’IA appliquée à la finance sont réelles. Surtout, il n’est pas certain que tous ces nouveaux risques soient convenablement appréhendés aussi bien par les intervenants directs du secteur que par les autorités de régulation. Comment faire pour mieux prendre en compte ces différentes failles ?
Faut-il faire confiance à l’intelligence artificielle (IA) pour gérer son épargne ? La question ne relève plus de la science-fiction. La grande majorité des acteurs des marchés financiers français utilisent déjà l’IA ou prévoient de le faire, selon l’Autorité des marchés financiers. Pourtant, les vulnérabilités de ces systèmes restent largement sous-estimées. Parmi les régulateurs et les professionnels de la finance, un constat partagé s’impose : avant de confier davantage la finance à l’IA, il faut en mesurer précisément les risques.
L’enthousiasme pour l’IA est compréhensible. Les modèles de langage (LLM) peuvent analyser en quelques secondes des milliers d’articles de presse, de rapports d’analystes et de données de marché. Certains fonds d’investissement dont les équipes ont développé des compétences en IA affichent des performances supérieures à celles de leurs pairs, comme le montrent des analyses récentes.
Mais ce constat doit être nuancé. Les gains observés se concentrent dans les fonds discrétionnaires, c’est-à-dire ceux où l’IA assiste un gérant expérimenté plutôt qu’elle ne le remplace. La formule gagnante semble être « l’humain avec la machine », et non « la machine au lieu de l’humain ».
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Auteur: Serge Darolles, Professeur de Finance, Université Paris Dauphine – PSL
