Flash BankNews | L’usage de l’IA par les acteurs des marchés financiers – enseignements clés du rapport AMF 2026

À l’heure où l’IA s’impose comme un levier majeur de transformation opérationnelle, ce rapport offre aux professionnels une lecture structurée et synthétique des tendances qui redéfinissent les pratiques du secteur. Il met en lumière l’essor rapide de l’IA, (notamment générative), l’importance croissante des outils internes ainsi que les défis liés à la gouvernance, à la sécurité des données et à la dépendance technologique. L’étude souligne également les enjeux de supervision et les attentes renforcées des autorités en matière de transparence, de maîtrise des risques et d’encadrement des modèles. 

Cette publication vise à décrypter ces enseignements pour permettre aux acteurs financiers d’anticiper les évolutions réglementaires, d’adapter leurs dispositifs internes et d’adopter une approche proactive face aux exigences de l’AMF et de l’ESMA. 

Une adoption massive de l’IA : productivité, automatisation et montée en puissance de l’IA 

Le rapport révèle un niveau d’adoption particulièrement élevé : 90 % des entités financières utilisent déjà l’IA ou prévoient de le faire à court terme, et ceci est encore plus marqué au niveau des grandes entreprises. L’IA générative domine largement les usages, représentant plus de la moitié des technologies déployées (52%). 

De plus, l’utilisation de l’IA par les répondants se concentre sur des usages internes :  

• 83 % concernent des outils de productivité (résumé ou traduction) ou des assistants internes 
• 17% les applications orientées client (la plupart visant à améliorer la communication ou l’interaction avec les clients)  
• 1% les usages directement liés aux métiers financiers. 

Les investissements suivent la même tendance : 75 % des entités prévoient d’augmenter leurs dépenses IA dans les deux prochaines années, avec un pic à 95 % pour les grandes institutions. Le pourcentage décroit avec la taille des entités : 75 % des entreprises de taille moyenne, 63% des petites entreprises et 43% des micro-entreprises. 

Cependant, les entités financières s’appuient majoritairement (52%) sur des solutions « prêtes à l’emploi » proposées par des prestataires tiers spécialisés, ce qui crée une forte dépendance à un nombre limité d’acteurs non européens. Les infrastructures d’hébergement hybrides combinant ressources internes et cloud commercial restent le modèle dominant. 

Points d’attention essentiels : 

• L’IA générative devient la technologie dominante dans les organisations. 
• Les usages restent principalement internes, centrés sur la productivité et la gestion de l’information. 
• Les grandes entreprises contribuent fortement à l’essor et à la diffusion de l’IA au sein du secteur. 
• Les investissements IA vont continuer à croître fortement. 
• La dépendance à quelques prestataires non européens constitue un risque structurel. 

Perception des répondants sur les risques, bénéfices et mesures de sécurité de l’IA 

L’étude met en évidence une prise de conscience généralisée des risques et bénéfices associés à l’IA. Les entités interrogées citent en priorité : 

Risques perçus : 

• Gouvernance et protection des données : risques liés à la confidentialité, à la conformité réglementaire et à la cybersécurité, jugés les plus critiques. 
• Dépendance excessive à la technologie : risque d’erreurs ou de décisions inadaptées en cas de supervision humaine insuffisante. 
• Manque de compétences internes : difficulté à déployer, maintenir et contrôler les systèmes d’IA faute d’expertise suffisante. 
• Dérives des modèles et besoin de surveillance continue : risque d’évolution inattendue, de biais ou d’inadéquation sans contrôles et validations réguliers. 
• Coûts élevés et dépendance à des tiers : charges importantes de déploiement/maintenance et risque de dépendance vis-à-vis de fournisseurs externes. 

Bénéfices perçus :  

• Forte capacité à analyser rapidement de très grands volumes de données, qu’elles soient structurées ou non. 
• Levier majeur de réduction des coûts grâce à l’automatisation, à la rationalisation des processus et à la diminution des erreurs humaines. 
• Amélioration significative des processus internes en optimisant les environnements de travail et en réduisant les tâches répétitives et administratives. 
• Bénéfices ciblés : meilleure prise de décision, détection des risques, support client plus efficace et renforcement de la conformité réglementaire. 

Mesures de sécurité :  

• Supervision humaine (“humain dans la boucle”) : un opérateur valide les résultats produits par l’IA afin de détecter erreurs, biais ou comportements inattendus. 
• Garantie de l’intégrité des données : contrôles, traçabilité et validations (automatisées ou manuelles) pour sécuriser les données entrantes et sortantes et assurer la cohérence des résultats. 

L’IA comme levier de transformation des métiers financiers : tendances par catégorie d’acteurs 

Le rapport détaille les usages spécifiques selon les segments du marché : 

• Sociétés de gestion : analyse de données, conformité, outils d’aide à la décision. 
• Prestataires de services d’investissement : automatisation, surveillance, relation client augmentée. 
• Infrastructures de marché : détection d’abus, surveillance des transactions, gestion cyber. 
• Sociétés cotées : usage encore limité pour l’information financière, mais forte croissance attendue. 
• Cabinets juridiques et d’audit : revue contractuelle, recherches réglementaires, production documentaire. 

Vers une supervision renforcée : l’AMF adapte ses outils et alerte sur les risques pour les épargnants 

L’AMF utilise elle-même l’IA pour moderniser sa supervision : détection de fraudes, analyse documentaire, surveillance des marchés. L’IA générative ouvre de nouvelles perspectives, mais impose également une vigilance accrue. 

L’AMF rappelle que les épargnants adoptent de plus en plus ces outils, souvent sans bénéficier du même niveau de protection que lorsqu’ils s’adressent à un professionnel. Les risques de désinformation, de biais et de collecte abusive de données sont particulièrement élevés. 

Le rapport souligne que la maîtrise de l’IA ne relève plus uniquement de la technique : elle devient un marqueur de maturité organisationnelle. Les acteurs doivent intégrer l’IA dans leur dispositif de conformité, renforcer leurs contrôles internes et anticiper les attentes réglementaires. 

La supervision européenne (ESMA) et internationale (IOSCO – International Organization of Securities Commissions) converge vers une même exigence : responsabilité des dirigeants, transparence des modèles, maîtrise des risques et supervision continue. 

Dans un contexte où l’IA transforme profondément les marchés, l’AMF invite les acteurs à faire de la gouvernance IA un véritable outil de pilotage.