IA et données consolidées : équiper son cabinet CGP sans sortir du RGPD

90 % des acteurs des marchés financiers déclarent utiliser l'IA ou prévoient de le faire dans les 12 prochains mois. Côté clients finaux, 11 % des Français consultent déjà une IA pour leurs finances, mais 42 % continuent de faire d'abord confiance à un humain. La question n'est donc plus de savoir s'il faut s'y mettre, mais comment le faire sur des données parmi les plus sensibles du marché.

Lors d'un live Next Gen Patrimoine consacré à l'IA, à la donnée consolidée et au RGPD, quatre acteurs de la stack du CGP ont détaillé leur méthode : Cyprien Delmeule, fondateur et CEO de Wealthcome, Guillaume Gerry, président fondateur de Celena AI, Colas Fournier, directeur général de Sendraise, et Bengin Yilmaz, chief of staff et head of B2C de Mister IA.

Le fil conducteur est constant : la donnée d'abord, l'IA ensuite, et la conformité à chaque étage.

Commencer par la source de vérité, pas par l'IA

« Garbage in, garbage out » : si la donnée d'entrée est mauvaise, la sortie le sera aussi. Pour Cyprien Delmeule, la première décision structurante d'un cabinet qui sort de son patchwork d'Excel n'est pas le choix d'un outil d'IA, mais la définition d'une source de vérité unique pour la donnée clients, contrats et conformité : Wealthcome, un logiciel de collecte type Harvest ou un CRM généraliste. Wealthcome applique la recette à lui-même avec un data lake interne autour duquel gravitent marketing, commerce et support.

Le second critère est la sensibilité des données. Wealthcome a fait le choix d'une infrastructure hébergée en France, avec trois sites (deux en Île-de-France, un dans le Pas-de-Calais) pour la redondance, un prestataire français pour le chiffrement, et une seule brique non souveraine : l'authentification, adossée à Google. Côté IA, la maison assume une approche déterministe (suggestions commerciales, rattrapage de conformité) plutôt que générative, et n'entraîne aucun modèle sur les données de clients finaux.

À appliquer : désignez formellement votre source de vérité, listez ses données sensibles et vérifiez l'hébergement et la redondance de chaque brique de votre stack.

Brancher l'IA sur la donnée client, sans ressaisie

Celena AI illustre l'étage suivant : faire travailler les grands modèles sur la donnée consolidée, sans la ressaisir. La plateforme donne accès à OpenAI, Claude, Gemini ou Mistral avec des agents pré-paramétrés pour les tâches du CGP, dont un agent juridique nourri de jurisprudence et de notes d'experts patrimoniaux. Via l'interconnexion avec Wealthcome, en production, le conseiller tape le nom d'un client et l'IA accède en temps réel à ses allocations, ses valorisations et son profil de risque. Démonstration en séance : demander une fiche de brief avant rendez-vous, ou faire préparer un dossier d'arbitrage documenté sur les avoirs réels du client.

Deux garde-fous côté confidentialité : Celena stocke et anonymise la donnée et n'envoie aux modèles que les extraits nécessaires, via des infrastructures européennes ; et le choix du modèle s'adapte à la sensibilité, Mistral pour une donnée client qui doit rester en France, Claude ou OpenAI pour une allocation d'actifs sans donnée nominative. Guillaume Gerry le rappelle : la vérification humaine des livrables reste obligatoire, et des agents segmentés sur des tâches étroites sont plus prédictibles, donc plus faciles à contrôler.

À tester : sur un client fictif, chronométrez la préparation d'un brief de rendez-vous à la main puis via une IA connectée à votre outil métier.

Les commissions, angle mort de la donnée consolidée

Colas Fournier attaque le sujet par la donnée la plus négligée du cabinet : les bordereaux de commissions. Formats disparates, granularités et temporalités différentes selon les partenaires : 85 à 90 % des cabinets se contentent d'un suivi par volumes perçus et par factures. Sendraise standardise ces flux pour en tirer des indicateurs de pilotage : taux de commissionnement global du cabinet (le référentiel des opérations de consolidation en cours), part du récurrent contre le ponctuel, exposition par type de produit, commissions perçues par client et par famille, et comparaison des conventions entre partenaires sur les rétrocessions OPCVM.

L'enjeu est aussi réglementaire : côté assurance, le relevé des commissions doit être fourni rapidement à la demande du client ; côté CIF, une fois par an. Et la deuxième étape du partenariat avec Wealthcome vise la détection d'anomalies : confronter les données d'agrégation aux données de commissionnement pour repérer les contrats absents des bordereaux, les fonds manquants et les opérations jamais commissionnées : c'est là, selon Sendraise, que se loge le principal manque à gagner.

À appliquer : mesurez le temps passé sur votre dernier relevé de commissions réglementaire. S'il se compte en jours, la standardisation des bordereaux est votre premier chantier data.

RGPD : ce que change l'abonnement de votre IA

Bengin Yilmaz a conclu sur le point juridique que beaucoup d'indépendants ignorent : tous les abonnements aux IA généralistes ne se valent pas. Les offres grand public de ChatGPT ou de Claude ne comportent pas de DPA (Data Processing Agreement), l'accord qui encadre le traitement des données entre le cabinet et l'éditeur. Sans DPA, pas de conformité RGPD sur de la donnée client : il faudrait tout anonymiser à la main. Or chez Anthropic, l'offre Claude Team qui inclut ce DPA exige un minimum de cinq licences, hors de portée d'un cabinet de deux ou trois personnes.

C'est le créneau de Mister IA, organisme de formation et de conseil (plus de 100 collaborateurs, plus de 1 000 entreprises formées, plus de 200 clients accompagnés sur Claude) : une offre de licences pour indépendants avec un DPA entre le cabinet et Mister IA, et un DPA entre Mister IA et Anthropic. S'y ajoutent des volumes d'usage supérieurs, des connecteurs et des skills métiers prêts à personnaliser. Dernier conseil : le contexte compte plus que le prompt. Projets dédiés par tâche, instructions métier et connecteurs vers la source de vérité font la différence entre un chat générique et un outil de production.

À tester : vérifiez dès cette semaine si votre abonnement IA actuel comporte un DPA. Si non, aucune donnée client ne devrait y transiter sans anonymisation.

Ce qu'il faut retenir

La stack IA d'un cabinet se construit dans l'ordre : une source de vérité unique et hébergée de façon maîtrisée, des interconnexions natives qui évitent toute ressaisie, une couche d'analyse qui exploite les données jusque-là dormantes comme les commissions, et des licences IA couvertes par un DPA avant toute donnée client. Les quatre briques présentées fonctionnent déjà ensemble en production ; notre annuaire des outils permet de les comparer au reste du marché. Pour les démonstrations complètes et les questions des participants, retrouvez le replay du live (accès membres).