Enquête de la DVFA auprès de ses membres
La DVFA, l’association allemande des analystes financiers, a interrogé ses membres investisseurs professionnels sur leur perception de l'utilisation actuelle de l'IA en termes d'avantages, de limites et d'obstacles dans leur environnement professionnel. Analyse des résultats.
« L'IA est désormais un outil de productivité dans de nombreuses équipes, notamment pour la rédaction, la structuration et la préparation rapide de contenus. Il est essentiel que nous mettions en place une gouvernance et une qualité des données telles que la rapidité se traduise également par la fiabilité », commente Christoph Schlienkamp, directeur du comité d'experts « Intelligence artificielle » nouvellement créé par la DVFA.
C'est dans la rédaction de textes que l'IA apporte actuellement la plus grande valeur ajoutée
Les professionnels de l'investissement de la DVFA considèrent actuellement que l'application la plus profitable de l'intelligence artificielle dans leur domaine d'activité réside dans la rédaction de textes, par exemple pour des résumés ou des procès-verbaux, mais aussi pour la préparation de listes de questions-réponses (50% des réponses au total).
Vient ensuite, loin derrière avec 18%, l’aide à la recherche d’idées dans le domaine de la recherche, par exemple pour des hypothèses, des screenings et des comparaisons avec des pairs. Dans le classement des cas d’application les plus importants, la simplification du travail sur les données, par exemple pour extraire ou structurer des indicateurs clés de performance (KPI) pour des rapports, arrive presque à égalité (17%).
En revanche, l'IA n'apporte, du moins jusqu'à présent, qu'une valeur ajoutée limitée au suivi des signaux d'alerte précoce ou à l'analyse des actualités et du sentiment (5%), ainsi qu'au calcul d'indicateurs dans le cadre d'évaluations d'entreprises (2%).
L'utilisation de l'IA est jusqu'à présent marquée par des applications ponctuelles avec des invites individuelles
Interrogés sur leur utilisation actuelle de l'IA, la grande majorité (71%) des participants à l'enquête ont indiqué utiliser jusqu'à présent les outils d'IA de manière plutôt « ponctuelle » au moyen d'invites individuelles, c'est-à-dire de manière sporadique et souvent à titre expérimental. En revanche, un sur cinq (21%) utilise ces nouvelles possibilités pour des workflows ou des modèles standardisés, par exemple pour vérifier des rapports. L'utilisation largement automatisée d'agents de bout en bout ne s'est manifestement pas encore imposée, avec seulement 4% des réponses. Et 3% n'utilisent pas du tout l'IA à l'heure actuelle.
Les outils accessibles au public constituent la configuration IA dominante
Près de la moitié (47%) des professionnels de l'investissement qui utilisent déjà l'IA ont recours à des outils accessibles au public tels que ChatGPT ou Gemini, sans utiliser de données internes. La deuxième configuration d'IA la plus importante, avec 25% des réponses, concerne des solutions telles que des modèles internes dans un environnement protégé, où les données internes peuvent être utilisées sans risque de conflits de droits d'auteur, par exemple.
Près d'une réponse sur quatre (23%) concernait l'utilisation de Microsoft Copilot (M365/Teams/Excel). Avec 2%, l'utilisation de plateformes spécialisées, par exemple celles de fournisseurs de recherche ou de données, avec l'IA ne représente pour l'instant qu'une niche d'application mineure dans l'analyse financière.
La qualité des données, les règles de conformité et les questions de droits d'auteur freinent l'utilisation de l'IA
Le fait que la qualité des données d'entrée soit souvent insuffisante et non vérifiable dans les grands modèles d'IA publics est le principal frein à l'utilisation des outils d'IA dans le quotidien professionnel des professionnels de l'investissement de la DVFA (46% des réponses).
De grandes incertitudes subsistent également quant au respect des exigences en matière de droits d'auteur, de protection des données et de conformité tout au long de la chaîne de processus de l'IA, raison pour laquelle les directives internes font également obstacle à une utilisation plus large de l'IA, notamment pour des raisons de responsabilité (27%).
Les efforts d'intégration importants, par exemple pour les interfaces et les processus informatiques, les risques de réputation ainsi que le manque d'acceptation de la part des clients constituent d'autres obstacles (14%).
Parmi les autres raisons expliquant la mise en œuvre jusqu'ici hésitante de l'IA dans les processus clés de l'analyse financière, on peut citer le manque de compétences, le manque de clarté des directives, ainsi que la résistance interne au changement et la crainte d'une aliénation par rapport au profil professionnel de « l'analyste financier autonome » (13%).
Un contrôle humain strict reste indispensable
Près de la moitié des participants à l'enquête (49%) s'accordaient à dire que les calculs d'indicateurs ou les évaluations d'entreprises servant de base décisionnelle ne devaient en aucun cas être générés par l'IA ou, dans le cas contraire, nécessitaient impérativement un contrôle par « l'intelligence humaine ».
Les idées de recherche générées par l'IA, ainsi que les signaux d'actualité, de sentiment ou d'alerte précoce, qui laissent entrevoir une valeur ajoutée relativement élevée grâce à l'utilisation de l'IA, devraient également toujours faire l'objet d'une vérification de leur validité (24% des réponses). Une personne sur dix exprime la même exigence pour la génération de texte par l’IA, par exemple pour des résumés ou des propositions de questions-réponses. Le jugement est un peu moins sévère pour l’extraction de KPI ou la structuration de données à partir de rapports générés par l’IA (5%).
Dans leurs commentaires, certaines personnes interrogées ont fait remarquer qu’il fallait en fait « tout revérifier », un peu comme pour un débutant. Contrairement à un collaborateur talentueux, le potentiel des outils d'IA semble toutefois limité tant qu'ils puisent dans des sources aléatoires, parfois douteuses et de plus en plus souvent générées par l'IA elle-même, et qu'ils intègrent régulièrement des passages « hallucinatoires » dans leurs résultats.
C'est pourquoi, ne serait-ce que pour des raisons de responsabilité, ces produits d'IA ne devraient pas être utilisés sans réserve. Cela vaut en particulier pour les décisions d'investissement lourdes de conséquences.
« L’enquête révèle un professionnalisme sain : l’IA est la bienvenue en tant qu’aide, mais pas en tant que substitut à la responsabilité d’analyse. C’est précisément dans le domaine de l’évaluation et des recherches pertinentes pour la prise de décision qu’il faut des méthodes transparentes, une vérification de la plausibilité et des lignes directrices claires », déclare Volker Sack, directeur de la commission Analyse d’entreprise de la DVFA, à laquelle le comité technique sur l’IA est rattaché.
Article initialement publié le 10 février 2026 en allemand par la DVFA et disponible via ce lien.
Note SFAF : la SFAF travaille également sur les questions d’intégration de l’IA dans les métiers de l’analyse financière et de la gestion. Ses commission Crédit et Evaluation ont publié des articles à ce sujet : « IA et analyse de crédit, un an après : diffusion généralisée, résultats nuancés » en avril 2026 et « Evaluation et IA » en janvier 2026.