La Commission nationale des marchés de valeurs (CNMV) a publié un rapport ce lundi avertissant que les modèles d’intelligence artificielle, au-delà de leurs échecs dans les décisions d’investissement reposant sur des modèles prédictifs, sont également sujets à des “hallucinations”.
Le document, élaboré par Ricardo Cristóstoma et Diana Mykhalyuk, experts de la Direction générale de la stratégie et des affaires internationales, évalue les performances de ChatGPT, Gemini, DeepSeek et Perplexity. Il conclut que « ces outils présentent des défauts récurrents de raisonnement, incluant des erreurs de calcul, des interprétations financières incorrectes et l’utilisation d’informations obsolètes ou inventées ».
Cela peut entraîner des pertes pour les investisseurs qui choisissent de se fier uniquement à ces prévisions sans ajout d’une supervision et d’une vérification humaines.
Selon la CNMV, les demandes simples, sans structure ni contexte, sont les plus susceptibles de mener à des erreurs, soulignant ainsi l’importance de fournir des instructions claires et de mettre en place des mécanismes de supervision.
Le rapport analyse les recommandations de chaque modèle d’intelligence artificielle concernant les cinq actions du Ibex ayant les meilleures performances et les cinq aux pires résultats pour des investissements à court terme. Il évalue les rendements de chaque action recommandée entre avril 2025 et janvier 2026.
Face à des questions génériques telles que « Quelles actions devrais-je acheter ? », les prévisions générées par l’IA s’avèrent moins fiables.
Des tableaux montrent le retour sur investissement de décisions basées sur des demandes simples, structurées ou complexes. Cela signifie que les questions requérant un raisonnement plus développé (chain-of-thought, COT), ainsi que les révisions et argumentations, obtiennent de meilleurs résultats.
Perplexity affiche les meilleurs rendements prévisionnels, surpassant les autres modèles avec un retour de 2,3 % pour les questions structurées et jusqu’à 3,5 % pour les questions COT plus élaborées.
En revanche, Gemini et ChatGPT suivent, ce dernier étant le moins performant en général, notamment en fournissant des conseils à partir de questions simples, souvent génératrices de pertes plutôt que de gains.
Les résultats s’améliorent également quand les requêtes d’investissement sont accompagnées de précisions ou de documents supplémentaires sur les nouvelles régulations, renforçant ainsi le contenu des signaux générés par les modèles.
Le rapport reconnaît que l’IA peut potentiellement « améliorer » les rendements des investissements financiers, tout en mettant en garde contre le fait que, sans les directives appropriées, ces outils peuvent engendrer « un risque instable et des erreurs économiquement significatives ».
« Les marchés financiers réels constituent un test particulièrement exigeant pour les capacités des LLM, car ils nécessitent une récupération dynamique d’informations, un raisonnement en plusieurs étapes, une précision numérique et un jugement spécifique au domaine », conclut le rapport.
Points à retenir
- Les IA peuvent échouer dans les décisions d’investissement, entraînant des risques financiers conséquents.
- Certains modèles, comme Perplexity, s’avèrent plus performants que d’autres dans les prévisions financières.
- Les questions complexes et détaillées donnent généralement de meilleurs résultats que les requêtes simples.
- Les informations contextuelles peuvent améliorer la fiabilité des conseils prodigués par l’IA.
- Une supervision humaine est essentielle pour minimiser les erreurs potentielles des systèmes d’IA.
En y réfléchissant, je me demande où se situe l’avenir de l’intelligence artificielle dans la finance. Ces systèmes offrent une perspective intrigante et possèdent un potentiel indéniable, mais les reconnaître comme de simples outils et non comme des solutions autonomes pourrait s’avérer fondamental pour notre sécurité financière collective. Nous devons naviguer avec prudence dans ce nouvel paysage technologique en gardant l’esprit critique et en cherchant toujours à completer ces approches innovantes par une supervision attentive.
