Faut-il une formation pour utiliser l'IA dans la gestion patrimoniale ?

L’IA comme outil d’augmentation, non de substitution, du conseiller

L’intelligence artificielle ne constitue en aucun cas un substitut au conseiller patrimonial. Elle exige au contraire un renforcement des compétences humaines pour être utilisée de manière pertinente et responsable. McKinsey souligne que près de la moitié de l’effort de transformation lié à l’IA dans les services financiers repose sur la conduite du changement, la montée en compétences des équipes et l’adaptation des pratiques professionnelles. Sans cette appropriation, les outils d’IA risquent d’être mal interprétés, sous-utilisés ou employés de manière inappropriée dans un contexte réglementé.

Pour les conseillers, la formation est essentielle afin de comprendre les limites intrinsèques des modèles d’IA. Cela inclut la capacité à identifier des biais algorithmiques, à repérer des erreurs ou des hallucinations, et à interpréter correctement les recommandations produites par les systèmes. Cette compréhension est indispensable pour expliquer les décisions aux clients, préserver la relation de confiance et assumer pleinement la responsabilité du conseil délivré.

De nouvelles compétences organisationnelles et éthiques à structurer

Au-delà des conseillers eux-mêmes, l’adoption de l’IA implique le développement de nouvelles fonctions au sein des organisations. EY met en avant le rôle croissant de profils dédiés à la gouvernance des données, souvent appelés data stewards, chargés de garantir la qualité, la cohérence et la conformité des données utilisées par les modèles d’IA. Des compétences en réglementation numérique et en éthique deviennent également nécessaires pour assurer le respect du RGPD, des exigences de l’AMF et du futur AI Act.

Cette évolution se reflète également dans les cursus de formation. KPMG observe que les écoles de finance, les organismes de certification et les institutions professionnelles commencent à intégrer des modules dédiés à l’IA, à la gouvernance des données et à l’éthique algorithmique. Cette dynamique traduit une prise de conscience claire : la maîtrise de l’IA en gestion patrimoniale ne relève pas uniquement de la technique, mais aussi de la capacité à en comprendre les implications réglementaires, éthiques et humaines.

Sources : Mckinsey, EY, Kpmg