L'IA financière guide ou égare les investisseurs

Une étude menée par l'université de Bayreuth, publiée dans un document de travail du CESifo, a évalué l'impact des conseils financiers basés sur l'intelligence artificielle sur les décisions d'investissement. Dirigée par le professeur Fabian Herweg, la recherche a impliqué 3 700 participants confrontés à un scénario réaliste : choisir entre deux fonds traçant le même indice boursier mais présentant des frais différents. L'objectif était d'identifier l'offre la plus avantageuse sur le long terme. Les participants ont reçu un accompagnement variable : choix autonome, chatbot IA neutre ou biaisé, IA affiliée à une banque, ou conseiller financier humain. L'expérience était financièrement incitative pour garantir des résultats fiables. Les résultats montrent que l'IA agit comme un levier puissant, mais à double tranchant. Lorsque les recommandations sont objectives, le taux de choix corrects passe de 64 à 87 pour cent. À l'inverse, une instruction biaisée réduit drastiquement la justesse des décisions à 34 pour cent, y compris parmi les investisseurs les plus avertis. Ces derniers, qui prenaient généralement une bonne décision sans assistance dans plus de 87 pour cent des cas, ne la maintenaient plus qu'à moins de 50 pour cent face à une IA orientée. L'intelligence artificielle s'est également révélée plus persuasive que les conseillers humains traditionnels. La transparence sur les conflits d'intérêts, comme l'affiliation bancaire ou l'usage de l'IA, n'a en rien atténué son influence sur les participants. Cette étude souligne que la simple déclaration de l'utilisation d'un outil algorithmique ne suffit pas à protéger les usagers. La fiabilité des conseils dépend fondamentalement des objectifs intégrés au système et des intérêts économiques qui le pilotent. Les chercheurs, dont les travaux sont menés par Fabian Herweg, Joshua Greubel et Henrik Guhling, recommandent donc un cadre réglementaire exigeant, incluant une surveillance continue et des mécanismes d'audit pour garantir que les algorithmes de conseil financier servent prioritairement les intérêts des clients. En l'état, une IA bien programmée constitue un atout majeur pour les profils peu familiers avec la finance, tandis qu'une IA mal orientée peut induire en erreur même les experts, révélant la nécessité d'une gouvernance stricte des outils d'aide à la décision automatique.