L'IA est-elle compatible avec les exigences de conformité et de protection des données pour un cabinet patrimonial ?

Mis à jour le Feb 12, 2026

Une compatibilité possible mais strictement encadrée par le cadre réglementaire européen

La compatibilité de l’intelligence artificielle avec la conformité réglementaire constitue un enjeu central pour les cabinets patrimoniaux. En Europe, l’utilisation de l’IA doit impérativement respecter le Règlement général sur la protection des données (RGPD), ainsi que les cadres sectoriels portés par l’AMF et l’ESMA, et désormais le futur AI Act. Ces textes imposent des principes clairs : minimisation des données, finalité explicite des traitements, traçabilité des décisions et supervision humaine des systèmes automatisés. Les analyses de KPMG sur l’adoption de l’agentic AI dans la finance montrent que les cas d’usage conformes reposent sur des architectures intégrant nativement ces exigences, notamment via des mécanismes d’auditabilité et de gouvernance des modèles. Source KPMG

Paradoxalement, alors que la conformité est souvent perçue comme un frein, les études montrent que les premiers gains opérationnels de l’IA se concentrent précisément sur ces fonctions. L’automatisation des contrôles, la surveillance des risques et la mise à jour réglementaire figurent parmi les cas d’usage les plus matures, car ils sont fortement structurés et fondés sur des règles explicites, comme le souligne EY dans ses travaux récents sur l’IA en gestion d’actifs et de patrimoine. Source EY

Une complexité réglementaire perçue comme le principal frein à l’adoption

Malgré ces opportunités, la complexité réglementaire demeure un obstacle majeur. Selon l’EY GenAI in Wealth & Asset Management Survey 2025, 88 % des gestionnaires de fonds et 84 % des conseillers considèrent la réglementation et les exigences de conformité comme le principal frein à l’adoption de l’IA. Cette perception s’explique par la crainte d’un manque d’explicabilité des modèles, de biais algorithmiques ou d’une responsabilité juridique mal définie en cas d’erreur. Source EY

Pour répondre à ces enjeux, les solutions d’IA doivent intégrer des mécanismes d’explicabilité, des contrôles de biais et des dispositifs de supervision humaine. McKinsey souligne également que les autorités européennes insistent sur l’hébergement des données dans des infrastructures sécurisées et localisées, afin de garantir la souveraineté des données et la conformité au RGPD. Dans ce cadre, l’IA devient compatible avec la réglementation non pas par défaut, mais à condition d’être conçue comme un outil d’aide à la décision, et non comme un système autonome de prise de décision. Source McKinsey

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