IA & gestion de patrimoine : le coût caché des hallucinations

L’intelligence artificielle ouvre des perspectives inédites pour la gestion patrimoniale.
Mais derrière sa puissance, un risque persiste : celui de l’hallucination.

Ce que l’on appelle “hallucination”

Dans le domaine de l’IA, le terme "hallucination" désigne une réponse produite par un modèle de langage (LLM) qui paraît correcte, mais repose sur des données incorrectes, inventées ou incohérentes.

IBM définit les hallucinations comme « des réponses convaincantes, mais fausses que les modèles d’IA peuvent générer lorsqu’ils comblent les vides avec des approximations, au lieu de s’appuyer sur des sources fiables ».

Ce phénomène n’est pas un bug : il est structurel. Les LLM ne raisonnent pas comme des humains, ils anticipent la suite logique d’un texte en s’appuyant sur des probabilités statistiques. Ils produisent donc des contenus qui “sonnent juste”, mais qui peuvent être factuellement erronés.

Un danger sous-estimé dans les métiers réglementés

Dans des secteurs comme la création de contenu ou le marketing, une hallucination peut être bénigne.
Mais dans des domaines encadrés comme le droit, la santé ou la finance, les conséquences peuvent être graves.

D’après McKinsey, les hallucinations freinent l’adoption de l’IA dans les fonctions sensibles, notamment celles où la conformité réglementaire est critique.
Leur rapport 2023 sur le potentiel économique de l’IA souligne que pour débloquer des gains de productivité massifs, des garde-fous métier sont indispensables, en particulier dans la banque, l’assurance et le conseil financier.

Exemples concrets en gestion de patrimoine

Lorsqu’un modèle d’IA généraliste est utilisé sans encadrement métier, il peut produire des résultats convaincants… mais profondément erronés. Voici quelques situations typiques :

• Projections fiscales incorrectes : confusion entre régimes, abattements obsolètes ou montants inventés.

• Allocations d’actifs inadaptées : recommandations éloignées du profil client, de son horizon ou de sa tolérance au risque.

• Montages juridiques incohérents : successions, démembrements ou SCI fondés sur des règles fiscales inapplicables.

• Omissions réglementaires : non-respect du devoir de conseil, production de documents sans valeur légale.

Ces erreurs sont d’autant plus dangereuses qu’elles sont souvent formulées de manière fluide, argumentée et crédible.

Étude de cas : quand l’IA hallucine… et coûte cher.

Contexte :
Claire, 58 ans, dirigeante d’entreprise, souhaite organiser sa transmission patrimoniale à horizon 5 ans. Son conseiller utilise une IA généraliste pour simuler plusieurs options : donation, démembrement, création d’une holding.

Ce que l’IA propose :
L’outil génère une stratégie convaincante. Il suggère une donation en nue-propriété avec réserve d’usufruit, en combinant un abattement fiscal de 200 000 € et un montage via une SCI.

Le schéma est clair, bien formulé, et les calculs sont précis.

Mais…
L’abattement mentionné n’existe pas. Il résulte d’un amalgame entre l’abattement standard (100 000 €) et une mesure temporaire votée des années plus tôt.
L’IA a halluciné une règle fiscale obsolète, et l’a intégrée comme si elle était en vigueur.

Conséquences :
Quelques mois plus tard, le notaire découvre l’erreur. Pour être conforme, une partie du montage doit être revue.
👉 Résultat : perte de temps, d’énergie, de crédibilité… et plusieurs milliers d’euros en frais juridiques évitables.

Pourquoi les modèles généralistes sont insuffisants ?

Les LLM comme GPT ou LLaMA sont entraînés sur des milliards de documents non spécialisés. Leur but n’est pas d’être exacts, mais cohérents.

Des avancées comme Toolformer (Meta/DeepMind, 2023) permettent à l’IA de s’auto-former à l’usage d’outils fiables pour réduire ce risque d’hallucination.
Mais ces systèmes restent expérimentaux, et surtout, non adaptés aux spécificités métiers comme le conseil patrimonial, qui nécessite une maîtrise fine du droit, de la fiscalité, et de la logique client.

Comment Apana aborde le sujet ?

Chez Apana, nous pensons que l’IA n’a de valeur dans la gestion patrimoniale que si elle est :

• Spécialisée : notre IA est entraînée sur des cas patrimoniaux réels, issus du terrain.

• Encadrée : nous combinons LLM et moteur de règles pour garantir la conformité.

• Connectée : à des bases fiscales, juridiques et économiques mises à jour en continu.

• Supervisée : le conseiller reste au cœur du dispositif. L’IA l’assiste, elle ne décide pas.

Conclusion : la fiabilité avant la magie.

L’IA peut transformer la manière dont les professionnels du patrimoine travaillent. Mais encore faut-il qu’elle soit à la hauteur des enjeux.
Les hallucinations ne sont pas des détails techniques : ce sont des risques réels, qui engagent la responsabilité du professionnel.

Notre conviction : une IA utile ne doit pas briller par l’invention.
Elle doit éclairer par sa rigueur.

👉 Demandez une démo pour découvrir notre approche métier.