L'IA générative peut-elle produire des rapports de performance ou des analyses de marché automatisés ?

Une automatisation avancée de la production de contenus financiers

L’intelligence artificielle générative est aujourd’hui capable de produire automatiquement des rapports de performance et des analyses de marché à partir de données financières structurées. En agrégeant les données de portefeuille, les indicateurs de performance, les mouvements de marché et les événements macroéconomiques, ces systèmes peuvent rédiger des comptes rendus adaptés au niveau de détail souhaité par le client ou le conseiller. Cette capacité permet de transformer des données brutes en synthèses lisibles et contextualisées, tout en assurant une cohérence dans la présentation de l’information.

Les travaux de KPMG sur l’agentic AI appliquée au wealth management soulignent que ces outils permettent d’améliorer significativement la qualité et la fréquence des communications clients. En automatisant la production de rapports personnalisés et de messages proactifs, les cabinets peuvent renforcer la transparence et la compréhension des décisions d’investissement, ce qui contribue directement à l’amélioration de l’expérience client.

Selon KPMG, ces usages peuvent avoir un impact mesurable sur la relation client, avec une amélioration de la rétention estimée entre 10 % et 20 %, liée à une communication plus régulière, plus claire et mieux contextualisée autour de la performance et des risques.

Des garde-fous indispensables pour garantir rigueur et auditabilité

Malgré ces avancées, l’automatisation des rapports financiers impose des exigences élevées en matière de contrôle et de gouvernance. Les contenus générés doivent intégrer des validations humaines, des horodatages et des mécanismes de traçabilité afin de garantir la vérifiabilité des informations produites. EY rappelle dans son enquête GenAI in Wealth & Asset Management Survey 2025 que l’absence de contrôle humain constitue l’un des principaux risques perçus dans l’usage de l’IA générative en finance, notamment en matière de responsabilité professionnelle et de conformité réglementaire.

Dans ce contexte, l’IA générative doit être conçue comme un outil d’assistance à la production de contenus, et non comme un substitut au jugement du professionnel. Elle permet de gagner en efficacité et en cohérence, tandis que le conseiller reste responsable de la validation, de l’interprétation et de la communication finale auprès du client. Cette articulation entre automatisation et supervision humaine est aujourd’hui considérée comme une condition essentielle pour une adoption durable de l’IA générative en gestion de patrimoine.

Sources : Kpmg, EY