Conseil financier, roboadvisors et IA : la « désintermédiation » du conseiller est-elle proche ?

Les études de finance comportementale montrent que les investisseurs, livrés à eux-mêmes, sont pénalisés par des choix émotionnels et par une moindre performance de leur patrimoine mobilier.

Ces dernières années, les roboadvisors et l’AI ont gagné du terrain dans les activités de conseil financier, en proposant des services d’allocation d’actifs automatisée fondés sur des algorithmes et l’intelligence artificielle. Cela s’explique par leurs coûts contenus et leur simplicité d’accès. La limite, en revanche, est qu’un algorithme ne peut pas comprendre des objectifs personnels, des dynamiques familiales ou des besoins fiscaux complexes. Malgré cette limite, les plateformes de trading en ligne et l’accès direct aux marchés poussent de nombreux épargnants à gérer de manière autonome leurs économies, avec la promesse de liberté, de contrôle direct et de coûts réduits.

En matière d’usage des algorithmes, parmi les innovations les plus marquantes figurent les plateformes numériques qui proposent des solutions de portefeuille grâce à des algorithmes d’optimisation et, de plus en plus, à des modèles d’intelligence artificielle (IA). Ces outils ont rencontré le succès grâce à leur capacité à conjuguer accessibilité, efficacité et réduction des coûts, permettant également aux investisseurs retail d’accéder à des services autrefois réservés à une clientèle plus sophistiquée (Sironi, 2016). Il demeure toutefois la question de la possibilité réelle de remplacer la figure du conseiller humain par un système automatisé, surtout dans les dimensions qualitatives et relationnelles qui caractérisent le processus de conseil.

Plus précisément, les roboadvisors reposent sur des algorithmes capables de déterminer des combinaisons de portefeuille optimales en fonction du profil de risque et des objectifs déclarés par l’investisseur. La logique sous-jacente est celle de la rationalité algorithmique, qui élimine les distorsions cognitives et les émotions qui influencent souvent négativement les décisions humaines (Lo, 2019). Toutefois, l’efficacité quantitative n’équivaut pas nécessairement à une exhaustivité du conseil. Les plateformes automatisées ne sont pas en mesure d’intégrer dans le processus décisionnel des éléments qualitatifs tels que les dynamiques familiales, la planification fiscale ou la gestion patrimoniale intergénérationnelle, qui exigent des compétences interdisciplinaires et une compréhension approfondie des besoins individuels (Cocca, 2016). Dans cette perspective, la valeur du conseiller financier ne réside pas seulement dans la construction du portefeuille, mais dans sa capacité à interpréter le contexte personnel et psychologique du client, en l’orientant dans une démarche cohérente avec ses objectifs de vie et non pas seulement avec les variables de marché.

La diffusion des plateformes de trading en ligne et la montée de l’alphabétisation numérique ont encouragé la gestion autonome des économies, un phénomène qui alimente la perception d’une possible « désintermédiation » du conseiller. Cependant, de nombreuses recherches en finance comportementale montrent que les investisseurs particuliers, laissés sans accompagnement professionnel, tendent à sous-performer systématiquement les marchés. Barber et Odean (2000), dans une étude désormais classique, ont démontré qu’un turnover de portefeuille excessif, fruit de l’overconfidence et de comportements impulsifs, réduit significativement les rendements moyens par rapport aux indices de référence. De même, Kahneman et Tversky (1979) montrent comment l’aversion à la perte pousse les investisseurs à vendre trop tôt les titres gagnants et à conserver trop longtemps ceux qui sont en perte.

Ces résultats suggèrent que la désintermédiation, loin d’être un avantage pour la majorité des épargnants, peut se traduire par un coût implicite élevé, représenté par la perte de rendement découlant de choix irrationnels et d’une planification inefficace. À la lumière de ces éléments, l’hypothèse d’un remplacement total du conseiller par l’AI apparaît technologiquement prématurée et conceptuellement inadéquate. Un scénario de complémentarité entre l’homme et la machine est plus réaliste, dans lequel la technologie devient un outil de soutien à l’activité de conseil. L’AI peut, en effet, contribuer à améliorer la qualité du service grâce à l’analyse prédictive, à l’optimisation du risque et à l’automatisation des processus administratifs, libérant du temps et des ressources pour les activités à plus forte valeur ajoutée : la relation avec le client, l’éducation financière et la planification stratégique du patrimoine (Jung et al., 2018).

Dans cette perspective, le conseiller financier évolue vers un rôle hybride, dans lequel la compétence relationnelle et la capacité d’interprétation se fondent avec l’usage éclairé des technologies numériques. Par conséquent, la numérisation progressive des services financiers n’implique pas nécessairement la désintermédiation du conseiller, mais en modifie profondément la nature et les modalités opérationnelles. L’AI et les roboadvisors constituent une opportunité d’évolution du modèle de conseil, et non une menace pour sa survie. Pour une minorité restreinte d’investisseurs dotés de solides compétences techniques et d’une grande discipline comportementale, la gestion autonome peut se révéler efficace. Toutefois, pour la majorité des épargnants, la figure du conseiller financier et patrimonial demeure indispensable pour atténuer les biais cognitifs, construire des stratégies de long terme et intégrer des dimensions fiscales, juridiques et patrimoniales qu’un algorithme n’est pas en mesure de saisir.

Références bibliographiques
Barber, B. M., & Odean, T. (2000). Trading is hazardous to your wealth: The common stock investment performance of individual investors. Journal of Finance, 55(2), 773–806.
Cocca, T. D. (2016). Potential and limitations of virtual advice in wealth management. Journal of Financial Transformation, 43, 65–72.
Jung, D., Dorner, V., Glaser, F., & Morana, S. (2018). Robo-advisory: Digitalization and automation of financial advice. Business & Information Systems Engineering, 60(1), 81–86.
Kahneman, D., & Tversky, A. (1979). Prospect theory: An analysis of decision under risk. Econometrica, 47(2), 263–292.
Lo, A. W. (2019). Adaptive Markets: Financial Evolution at the Speed of Thought. Princeton University Press.
Sironi, P. (2016). FinTech Innovation: From Robo-Advisors to Goal Based Investing and Gamification. Wiley Finance Series.