Conseil augmenté : pourquoi la compétence financière reste le socle à l’ère de l’IA

Anaïd Chahinian a choisi de commencer par l’éducation financière, avant toute considération sur les outils. Le niveau de culture financière en France reste faible comparé à celui des pays anglo-saxons, alors que les décisions concernées touchent le quotidien : un budget, un crédit, l’orientation de son épargne.

L’IA ne comble pas ce manque. Elle en augmente le coût. Un modèle de langage peut produire un calcul financier faux avec une parfaite assurance, et seul un lecteur qui dispose de quelques notions et d’ordres de grandeur sera en mesure de s’en apercevoir. Anaïd Chahinian en tire une conviction : l’IA donne l’illusion qu’on n’a plus besoin d’apprendre, alors qu’elle exige au contraire la compétence nécessaire pour challenger ses résultats.

Adina Grigoriu partage ce diagnostic. L’IA est mieux utilisée par des experts, et elle augmente surtout le besoin de jugement. Une affirmation comme « ce placement est moins risqué » paraît convaincante ; elle appelle pourtant des précisions : à quel horizon, et pour quel risque, perte en capital, liquidité ou capacité à financer un projet ? Le conseiller n’a pas à refaire les calculs à la main. Il doit en revanche comprendre ce que l’outil mesure et ce qu’il ne mesure pas, et savoir identifier une hypothèse qui ne correspond pas à la situation de son client. La formation doit donc aussi apprendre à contester une réponse bien formulée.

Cette conviction se traduit en actions. Chez Spirica et UAF Life Patrimoine, des programmes de formation s’adressent à l’ensemble des collaborateurs, et pas seulement aux équipes en contact avec les clients.

Disposer de la compétence est une chose. La transmettre à un épargnant en est une autre. C’est le rôle que les deux intervenantes assignent à la simulation dans un rendez-vous d’épargne.

L’exemple de la retraite le montre bien. Ce que la personne veut comprendre, c’est le revenu qu’elle peut envisager, pendant combien de temps, et dans quelles circonstances son épargne pourrait être insuffisante. Un simulateur permet de faire varier l’effort d’épargne, la date de départ ou le niveau de risque, et de comparer les conséquences de chaque choix. La discussion devient concrète : que change un départ deux ans plus tard ? Que se passe-t-il si les marchés évoluent mal au moment où je commence à cotiser, ou au moment où je liquide mon épargne ?

Pour Adina Grigoriu, cela suppose deux conditions. Montrer plusieurs trajectoires, y compris les défavorables. Et rendre les hypothèses visibles : les frais, l’inflation et la durée pèsent lourd dans le résultat, et le client doit pouvoir le constater.

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La simulation n’est pas une promesse sur l’avenir ; c’est une manière de rendre l’incertitude compréhensible.

Adina Grigoriu — Active Asset Allocation

L’épargnant peut alors participer à l’analyse plutôt que recevoir une conclusion. C’est l’usage que font les simulations de Coanda, conçues comme un outil de pédagogie et d’aide à la compréhension autant que comme un outil de conseil.

Côté Spirica et UAF Life Patrimoine, Anaïd Chahinian refuse le mot « vulgariser ». Faire de la pédagogie n’appauvrit pas le contenu ; c’est choisir un langage et un format que l’interlocuteur peut s’approprier. Le fonds en euros en est une illustration : un produit que tout le monde croit comprendre, et dont les mécanismes sont parmi les plus complexes de l’assurance-vie. Spirica a fait produire par sa direction actuarielle une série de huit vidéos courtes qui l’expliquent sans jargon. Un sujet d’autant plus utile que le niveau des taux conduit aujourd’hui les épargnants à s’interroger sur la place du fonds en euros dans leur allocation.

L’IA n’est pas nouvelle dans les métiers de l’assurance. Spirica et UAF Life Patrimoine l’utilisent depuis longtemps dans leurs outils : lecture automatique d’un RIB, reconnaissance des justificatifs transmis par les partenaires. Ces usages étaient développés, testés et intégrés par les équipes informatiques. Ce qui change avec l’IA générative, c’est qu’elle arrive par les usages et par les collaborateurs, sans structure préalable. Le premier risque est donc celui d’une mauvaise utilisation, à commencer par la sécurité de l’information : selon le modèle utilisé, une donnée saisie peut devenir accessible à l’extérieur.

Face à ce risque, Spirica et UAF Life Patrimoine ont retenu trois principes. Travailler dans un environnement maîtrisé. Former avant de déployer : l’accès aux outils d’IA a été conditionné à la réalisation des modules de formation. Et accompagner dans la durée : une équipe innovation aide chaque service à identifier les cas où l’IA apporte de la valeur, ceux où elle n’en apporte pas, et la solution la plus adaptée à chaque besoin. L’enjeu n’est pas de brider les collaborateurs, mais d’éviter que l’usage se disperse. Vue ainsi, l’IA est un multiplicateur de compétences humaines. Plutôt que de la regarder comme une menace pour l’emploi, Anaïd Chahinian invite à se demander ce qu’elle permet de faire qui n’était pas possible auparavant.

Adina Grigoriu a posé la condition qui s’applique au conseil financier en particulier. Un conseil doit pouvoir s’appuyer sur des calculs transparents, fiables et auditables. L’IA générative ne le permet pas encore seule, même si les modèles progressent sur la justification de leurs réponses. Active Asset Allocation, qui utilise l’IA depuis une dizaine d’années, a fait un choix pragmatique : ouvrir sa plateforme de calcul aux assistants IA de ses clients, par des connecteurs MCP. L’assistant interprète la demande formulée en langage naturel ; les calculs sont exécutés par les moteurs financiers de la plateforme, avec les exigences d’un marché régulé. L’IA facilite l’accès et le dialogue. Elle n’invente pas le calcul.

Par où commencer ? Pour Adina Grigoriu, par les tâches fréquentes, bien structurées et dont on peut vérifier le résultat : ressaisies, rapprochement de données, calculs récurrents, préparation d’une restitution. Certaines relèvent d’une automatisation classique et n’ont pas besoin d’IA générative. Cela ne retire rien à leur valeur : les contrôles, en particulier, conditionnent la qualité du conseil. Dans tous les cas, il faut tenir compte des conséquences d’une erreur et prévoir le traitement des exceptions.

• Ressaisies
• Rapprochement de données
• Calculs récurrents
• Préparation d’une restitution

La préparation d’un rendez-vous illustre ce que l’automatisation peut apporter. Un outil rassemble les éléments autorisés du dossier, actualise les indicateurs, fait ressortir les incohérences ou les informations manquantes. Le conseiller arrive avec des points à approfondir et des choix à discuter. Le critère à suivre est le temps réellement libéré, et surtout l’usage qui en est fait : explorer une option supplémentaire avec le client, ou reprendre contact avec lui au bon moment.

Ce temps, Anaïd Chahinian le réinvestit dans la relation. Les équipes travaillent ainsi sur un assistant capable de répondre aux questions des conseillers sur les outils, les process et les produits, pour qu’ils n’aient plus à chercher dans une documentation foisonnante. L’objectif est le même : du temps de qualité avec le client.

Car ce besoin ne disparaît pas. Selon un sondage OpinionWay réalisé pour SPAK et Spirica en mars 2025 auprès de 1 001 Français de 18 ans et plus, 67 % des répondants déclarent avoir besoin des informations de leur conseiller pour prendre les bonnes décisions en matière d’épargne et d’investissement. Ils se renseignent en amont, parfois auprès d’une IA ; au moment de choisir, ils cherchent un humain. Quelqu’un qui comprend leur situation dans sa globalité, pose les questions qu’ils n’auraient pas pensé à soulever et les accompagne dans la durée.

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L’IA peut accélérer le travail, mais elle ne fait pas confiance à notre place.

Anaïd Chahinian — Spirica · UAF Life Patrimoine