L’intelligence artificielle (IA) a suscité un intérêt considérable, notamment après la sortie de ChatGPT en novembre 2022 (McKinsey & Company, 2024). Depuis, l’IA a rapidement évolué, et son intégration dans les opérations quotidiennes des entreprises et du grand public s’est intensifiée.
La finance, et plus particulièrement la gestion de patrimoine, fait partie des secteurs qui peuvent grandement bénéficier de l’IA. Selon l’Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE, 2021), l’IA est un moteur de la transformation numérique et a été rapidement adoptée dans le secteur financier. Cette adoption n’est pas surprenante, car la finance a toujours été associée aux technologies de pointe. La capacité de l’IA à traiter d’énormes quantités de données clients et du marché améliore la précision des prévisions, génère des opportunités et automatise les tâches administratives, la rendant ainsi indispensable à la gestion de patrimoine (Rafalski et al., 2025).
L’un des principaux avantages de l’IA est sa capacité à réduire les coûts et à limiter les risques (Sha, 2024). En automatisant les tâches répétitives, elle permet aux employés de se concentrer sur des projets à forte valeur ajoutée, économisant ainsi du temps et de l’argent. De plus, elle limite les erreurs humaines en assistant les tâches monotones et en effectuant une vérification en temps réel des erreurs potentielles (Krishnaraj et al., 2003).
Dans certains cas, l’IA a permis d’obtenir un rendement sur investissement de 30 %, contre 10 % pour les approches traditionnelles (Fearn, 2024). Les entreprises de gestion de patrimoine ne sont pas restées en marge de cette révolution. Deux ans seulement après le lancement de ChatGPT, 78 % des organisations utilisent déjà des technologies basées sur l’IA pour conseiller et interagir avec leurs clients, tandis que les 22 % restants travaillent encore sur leur mise en place (Ahramovich, 2025).
L’intelligence artificielle est désormais un élément central de la gestion de patrimoine, offrant de nombreuses applications tant en front-office qu’en back-office. De l’amélioration du service client grâce aux chatbots 24/7 à la conformité réglementaire et la réduction des coûts, l’IA transforme le secteur à plusieurs niveaux (Sikora, 2025). Voici quelques cas d’usage illustrant cette transformation :
1. Chat bots
Les chatbots alimentés par l’IA ont gagné en popularité auprès des institutions financières grâce aux avancées récentes. De nombreuses institutions financières, comme les banques, ont mis en place cette technologie pour offrir un service client personnalisé 24/7. Cela leur a permis d’augmenter la satisfaction client, de désengorger les agences bancaires et de réduire les coûts. On estime que les chatbots utilisés dans le secteur bancaire permettent 8 milliards de dollars d’économies par an (CFPB, 2023).
Exemple: Standard Chartered - StanChart propose un chatbot de service client 24/7 ainsi qu’un outil de chat et de collaboration appelé myRM (Fearn, 2024). Cet outil améliore l’interaction client et le support en facilitant la communication entre les clients et leurs gestionnaires de relation, permettant aussi un transfert sécurisé de documents et fichiers, et plus encore.
2. Regtech & Conformité
Avec l’évolution constante des réglementations dans les secteurs financier et technologique, les entreprises consacrent chaque année beaucoup de temps et de ressources à la conformité. En plus d’identifier les nouvelles réglementations impactant l’entreprise, la RegTech peut aider les équipes de conformité dans la lutte contre le blanchiment d’argent, le financement du terrorisme, la prévention de la fraude, la gestion des risques, les tests de résistance et le reporting prudentiel (Financial Stability Board, 2020). Ne pas respecter les réglementations entraîne souvent des amendes importantes et une perte de réputation, faisant de cette technologie un incontournable du secteur (Skrobiś, 2024).
Exemple: EY’s SARGE – Ernst & Young a développé une solution cloud basée sur l’IA qui analyse les contrats réglementaires et identifie les risques potentiels (Sangma & Becchi, 2021). SARGE n’est pas totalement autonome, mais il permettrait aux équipes de conformité de réduire leur temps de travail jusqu’à 75 % (Sangma & Becchi, 2021).
3. Applications pour les marchés financiers / Analyse du sentiment / Applications de trading
L’usage de la technologie dans les décisions des marchés financiers n’est pas nouveau. La finance quantitative repose depuis longtemps sur des analyses statistiques avancées pour élaborer des stratégies de trading complexes. L’intelligence artificielle et le machine Learning prolongent ces approches en permettant l’analyse de volumes massifs de données et l’amélioration des modèles d’apprentissage, rendant les stratégies plus précises (Congressional Research Service, 2024).
L’analyse de sentiment a également été améliorée par l’IA. Sa capacité à traiter d’énormes volumes de données permet aux sociétés de gestion de mieux comprendre l’opinion du marché sur certains titres.
Exemple : BlackRock’s Aladdin – BlackRock présente Aladdin comme une plateforme complète de gestion de portefeuille, incluant des fonctionnalités de trading. La plateforme intègre des analyses avancées des risques, des outils de gestion de portefeuille et des fonctionnalités de trading, permettant aux professionnels de la finance de prendre des décisions mieux informées (BlackRock, 2025).
4. Robo-advisors
Les robo-advisors ont connu des améliorations ces dernières années, devenant plus performants pour proposer des portefeuilles adaptés aux préférences des clients. L’IA a permis d’optimiser le processus d’allocation des portefeuilles grâce à l’investissement automatisé. Cela permet de mieux prédire les prochaines actions à entreprendre, d’améliorer la communication personnalisée et les rapports client, et d’optimiser l’onboarding (Sangma & Becchi, 2021). L’IA a également amélioré les fonctionnalités de récolte de pertes fiscales pour les investissements. Ces avancées augmentent la satisfaction et la fidélisation des clients, permettant aux gestionnaires de patrimoine de les conserver plus longtemps (Kiran, 2024).
Exemple : Wealthfront - Wealthfront fait partie des rares plateformes de robo-advisory à offrir une planification financière et une gestion d’investissement entièrement digitales. Son algorithme d’IA analyse les habitudes d’épargne et de dépenses du client et définit automatiquement les meilleures étapes pour atteindre ses objectifs financiers (Friedberg, 2025).
5. Automatisation des tâches chronophages (Due diligence, recherche, etc.)
Une grande partie du travail des conseillers en gestion de patrimoine est consacrée à des tâches répétitives et chronophages, ce qui réduit le temps consacré aux clients et à la relation conseiller-client (McKinsey, 2022).
D’après une étude de McKinsey (2022), les gestionnaires de patrimoine passent jusqu’à 70 % de leur temps sur des activités sans lien direct avec le conseil.
Figure 1 : Répartition du temps alloué aux activités de conseil et non-conseil par les gestionnaires de relations
Source: Analytics transformation in wealth management de McKinsey analysis (2022), depuis: ries/financial-services/our-insights/analytics-transformation-in-wealth-management
L’automatisation de ces tâches ou la réduction du temps qui leur est consacré serait extrêmement bénéfique pour les gestionnaires de patrimoine, leur permettant de se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée et d’améliorer leur productivité. L’IA peut capturer, compiler et synthétiser les données dans le système de gestion de la relation client du conseiller, ce qui lui permet de passer plus de temps avec ses clients et de renforcer les relations (Sha, 2024).
Exemple: Morgan Stanley - Morgan Stanley a développé un assistant IA conçu pour simplifier les tâches quotidiennes de ses gestionnaires de patrimoine. L’AI @ Morgan Stanley Assistant permet aux conseillers financiers d’accéder aux informations pertinentes à partir d’une base de données interne de plus de 100 000 documents (Son, 2023).
6. KYC / Onboarding
L’un des principaux défis des gestionnaires de relation est le processus Know Your Customer (KYC), requis pour fournir des conseils en investissement. L’IA peut également jouer un rôle clé dans ce domaine.
Grâce à sa capacité à collecter efficacement des informations et à les vérifier sur différentes sources, l’IA peut considérablement améliorer le processus d’onboarding lors d’une session de conseil. Cela permet un gain de temps pour le conseiller et une meilleure expérience pour le client (Sha, 2024).
Exemple : Magic DeepSight - Magic DeepSight est un outil basé sur l’IA qui extrait des données de documents et identifie les informations pertinentes pour le KYC, automatisant ainsi le processus. Cette solution permettrait de réduire jusqu’à 70 % les dépenses liées à l’analyse des données KYC (Magic FinServ, 2023).
7. Génération de prospects / Acquisition de clients
L’intelligence artificielle, grâce à sa capacité à analyser d’énormes volumes de données, permet d’identifier de nouveaux clients potentiels et de segmenter plus précisément les prospects (Sha, 2024). L’une des fonctionnalités de l’IA en matière de génération de leads est la mise en relation des conseillers et des clients en fonction d’intérêts communs, de la tranche d’âge, des opinions politiques, des langues parlées, etc. L’IA peut également personnaliser les argumentaires de vente, adapter le ton, répondre aux objections et bien plus (Rigg, 2025).
Exemple : InvestCloud - InvestCloud propose une technologie IA spécialisée dans l’analyse des données issues des réseaux sociaux comme LinkedIn (Rankov, 2023). L’IA analyse le profil du prospect et tente de l’apparier avec un gestionnaire de relation ayant un score de correspondance élevé, ce qui améliore les taux de conversion et la fidélisation des clients (Sha, 2024).
8. Personnalisation / Relation client
Les meilleurs gestionnaires de patrimoine sont souvent ceux ayant une excellente mémoire (Sha, 2024). Être capable de se souvenir des détails de la vie personnelle et professionnelle d’un client, de son appétence au risque, de ses préférences en matière de vin ou de cuisine, de ses loisirs et opinions politiques contribue fortement à la relation client.
L’IA permet d’enregistrer, trier et analyser ces données. Un assistant IA peut fournir des rappels et des recommandations pertinentes avant ou pendant les réunions clients, ce qui améliore considérablement la relation client (Ceiba Software, 2025).
Exemple : Gambit Financial Solutions – Gambit travaille sur un proof of concept (POC) utilisant l’IA générative pour assister les gestionnaires de relation pendant le processus de conseil. Plus d’informations à venir !
Quantifier précisément le taux d’adoption de l’IA et l’ampleur de son utilisation par les entreprises est une tâche complexe. Bien que l’intelligence artificielle soit un outil puissant, elle comporte des risques et des vulnérabilités, en particulier dans des secteurs comme la gestion de patrimoine, où d’importantes sommes d’argent et de données sont en jeu (Leitner & al., 2024). Une seule erreur peut avoir des conséquences désastreuses.
Les sociétés de gestion de patrimoine restent prudentes face à l’IA en raison des nombreuses menaces potentielles et des inconvénients existants qui doivent être surmontés. Actuellement, l’IA est principalement utilisée comme un assistant ou un stagiaire, chaque résultat devant être vérifié. L’industrie est encore loin du jour où l’IA pourra assumer pleinement des rôles, en particulier dans la gestion de patrimoine.
De plus, à mesure que les outils d’IA se répandent dans le système financier et que quelques acteurs dominants se démarquent, on s’attend à une augmentation significative des externalités telles que la corrélation des marchés et le comportement de mimétisme. Si vous souhaitez en savoir plus sur les avantages et les inconvénients de l’IA dans la gestion de patrimoine, vous pouvez consulter cet article sur l’intégration de l’IA dans les outils de conseil en investissement.
Néanmoins, lorsqu’elle est mise en œuvre correctement, les avantages de l’intelligence artificielle l’emportent clairement sur les risques et les coûts. Cela se reflète directement dans son taux d’adoption et dans les bénéfices observables pour les entreprises. Selon l’enquête mondiale des investisseurs de PwC (2024), 73 % des investisseurs s’attendent à ce que les entreprises développent des solutions basées sur l’IA. Plus précisément, 66 % anticipent des gains de productivité, 63 % prévoient une augmentation des revenus et 62 % s’attendent à une hausse de la rentabilité grâce à l’IA dans l’année à venir (PwC, 2024).
En tant que leader dans le secteur prometteur de la technologie financière, Gambit a exploré de nombreux cas d'utilisation qui pourraient bénéficier de manière significative aux institutions financières qui constituent sa base de clients.
Gambit utilise le processus de Design Sprint, initialement développé par Google Ventures, pour tester, prototyper et résoudre des problématiques commerciales complexes. Nous avons adapté ce processus à un format de cinq jours, plus aligné sur notre activité, nos participants et les environnements de travail à distance. L’un des principaux avantages du Design Sprint de Gambit est qu’il permet de produire rapidement des projets ou des idées ciblées, centrées sur l’utilisateur, testées sous contrainte et adaptées au marché. Ce processus réduit considérablement les risques et permet d’identifier les problèmes critiques avant d’investir dans un projet.
Lorsque le projet ou l’idée est validé, une preuve de concept (POC) est développée pour approfondir son utilité et sa faisabilité technique. Cette phase va au-delà du Design Sprint et vise à examiner tous les aspects du projet afin de fournir une validation finale des différents cas d’usage.
Nous appliquons ces méthodes pour explorer de nouvelles opportunités et proposer des solutions sur mesure à nos clients. Ainsi, Gambit a mis ces concepts en pratique pour l’exploration de l’intelligence artificielle et prévoit d’intégrer sa première fonctionnalité basée sur l’IA dans ses produits au cours du premier semestre 2025.
Si vous souhaitez en savoir plus sur les solutions de gestion de patrimoine adaptées à votre entreprise, n’hésitez pas à contacter notre équipe.
Historiquement, le secteur financier a été lent à adopter les technologies innovantes en raison de la nature fondée sur la confiance de l’industrie. Finance et banque ne peuvent pas se permettre de scandales impliquant l’argent des clients. Comme les erreurs financières ne sont pas tolérées, les institutions financières sont soumises à d’importantes contraintes réglementaires et de sécurité, ce qui limite naturellement leur potentiel d’innovation par rapport à d’autres secteurs.
Cependant, la baisse des marges pour les banques et les gestionnaires d’actifs les a poussés à rechercher de nouvelles sources d’efficacité, et c’est là qu’intervient l’intelligence artificielle. Grâce à ses capacités uniques, l’IA a le potentiel de transformer en profondeur le secteur financier. Cela a incité les professionnels de la finance à commencer à intégrer l’IA dans leurs opérations quotidiennes, mais avec une grande prudence.
Dans le domaine du conseil, par exemple, l’IA commence à susciter de l’intérêt. Cependant, nous sommes encore loin du jour où un robot remplacera votre conseiller de confiance. Les risques liés aux hallucinations de l’IA sont réels, et les sociétés de gestion de patrimoine ne sont pas encore prêtes à abandonner le modèle décisionnel incluant un humain dans la boucle (Leitner & al., 2024). Il faudra encore du temps et des avancées technologiques avant que des cas d’usage d’IA entièrement autonomes puissent être déployés dans le secteur financier.
Néanmoins, il est difficile de nier que l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique auront un impact majeur sur la finance. Politiques, institutions financières, investisseurs et clients ont tous pris conscience de cette évolution et tentent, selon leurs intérêts, d’en accélérer ou d’en freiner l’implémentation. L’IA apporte son lot de risques et d’avantages, qui joueront un rôle clé dans la définition de l’avenir du secteur de la gestion de patrimoine.
Sources
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