Le jeudi 10 septembre, OpenAI a dévoilé ChatGPT for Financial Services, une version de ChatGPT Work conçue pour le secteur de la finance et propulsée par GPT-6 Astra, le modèle le plus avancé de l'entreprise. La première phase couvre deux domaines : la banque d'investissement et la recherche actions. Le produit n'a pas été conçu dans un laboratoire : OpenAI l'a développé avec Morgan Stanley et la société de conseil Evercore, tous deux cités comme partenaires de conception, qui ont contribué à définir quelles fonctionnalités devaient figurer dans le produit et comment elles devaient se comporter. Il ne s'agit pas d'un assistant générique auquel on aurait ajouté quelques instructions financières, mais d'un produit vertical qui part des formats de données et des flux de travail déjà utilisés par les banques et les équipes de recherche.
"Nous apprenons effectivement à ChatGPT à faire de la recherche comme un analyste et à défendre cette recherche comme un analyste", a déclaré Nick Turley, vice-président et responsable de ChatGPT, lors d'un point presse avec des journalistes. L'objectif annoncé est de réduire le travail manuel qui occupe la majeure partie de la journée d'un analyste : collecter des données, reconstruire des modèles, mettre en forme des supports pour les clients. Turley a raconté avoir passé, dans les jours précédant le lancement, du temps dans les bureaux de Morgan Stanley et d'Evercore aux côtés d'analystes pour voir où le modèle se trompait et où il accélérait réellement un processus existant.
La principale différence avec l'édition entreprise standard réside dans les données. ChatGPT for Financial Services est livré avec des jeux de données préchargés de LSEG News, Daloopa, PitchBook et Crunchbase : transcriptions de résultats, états financiers, fondamentaux d'entreprises et informations sur des sociétés non cotées. Les entreprises disposant déjà d'abonnements Bloomberg ou FactSet peuvent les connecter et utiliser les données auxquelles elles ont droit sans changer de fournisseur, tandis que l'écosystème de connecteurs MCP atteint une cinquantaine d'intégrations. Lorsque le modèle travaille à partir de ces données, il produit des citations qui remontent à la source : chaque chiffre peut être relié au document d'origine et les graphiques peuvent être audités par rapport aux chiffres sous-jacents. Pour une institution régulée, c'est la différence entre un résultat plausible et un résultat traçable, c'est-à-dire la différence entre une démonstration et un processus approuvable.
Dans la démonstration présentée aux journalistes, le système a analysé une cible d'acquisition potentielle : il a sélectionné l'ensemble de comparables, récupéré les données de marché et construit un deck dans PowerPoint en utilisant le modèle de la banque. Le plus difficile, a dit Turley, n'était pas des diapositives qui ont belle allure, mais des diapositives qui ont du sens : le modèle devait choisir les bons pairs, charger les prix dans un tableur, vérifier le graphique par rapport aux données et expliquer la chute du titre. Le produit génère aussi des classeurs Excel et des tableaux de bord web, et permet aux utilisateurs de régler l'effort de raisonnement du modèle sur trois niveaux : plus d'effort signifie plus de tokens consommés, un coût plus élevé et, selon OpenAI, un meilleur résultat. Les administrateurs peuvent précharger les modèles de l'entreprise : "Un nouvel stagiaire dispose de tout cela dès le premier jour", a déclaré Joseph Kim, responsable produit.
L'accès n'est pas ouvert. Les entreprises ont besoin d'un compte entreprise et doivent être éligibles selon des critères qu'OpenAI n'a pas publiés : la société demande à être contactée directement. Le produit repose sur les contrôles de ChatGPT Enterprise, avec authentification unique SAML, provisionnement SCIM, autorisations basées sur les rôles, chiffrement et fenêtres de conservation configurables par les administrateurs, ainsi que des contrôles spécifiques pour les documents sensibles liés aux transactions. OpenAI a indiqué que les données des clients ne sont pas utilisées par défaut pour entraîner ses modèles.
Le lancement cible précisément le travail que les banques confiaient historiquement aux jeunes diplômés : recherche, modèles, pitch books. Turley rejette l'idée de suppressions de postes et insiste sur la productivité : "Les analystes et les banquiers travaillent 100 heures par semaine", a-t-il dit, et l'effet ressemblera à celui d'Excel, qui permettait aux banquiers de produire de meilleures analyses plus vite. Le parallèle a toutefois une limite, car Excel exécutait plus vite le raisonnement de l'analyste, alors qu'ici le modèle choisit les pairs et explique la chute du titre.
L'inquiétude vient aussi de l'intérieur du secteur. Chris Churchman, associé chez Goldman Sachs qui contribue à diriger les efforts en intelligence artificielle au sein de Global Banking and Markets, a mis en garde contre une atrophie cognitive de la prochaine génération de financiers si le raisonnement est externalisé vers des modèles. Les données du marché du travail vont dans le même sens : selon les recherches du Stanford Digital Economy Lab mises à jour en août, l'emploi des personnes de 22 à 25 ans dans les professions les plus exposées à l'IA générative est 19 % inférieur à ce qu'il aurait été s'ils avaient suivi des pairs moins exposés, un recul attribué à moins d'embauches plutôt qu'à des licenciements. La Fed de Dallas est parvenue à des conclusions similaires en janvier. Si un modèle produit un pitch book défendable en quelques minutes, l'économie du programme d'analystes de deux ans change : le rôle ne disparaît pas, il glisse de l'assemblage vers la vérification.
OpenAI arrive après ses rivaux. Anthropic a lancé sa propre offre financière dès 2025, et des flux de travail plus étroits sont déjà servis par des startups comme Shortcut et Endex. L'enjeu, cependant, est plus vaste qu'un seul produit. OpenAI arrive à Wall Street avec plus d'un milliard d'utilisateurs hebdomadaires de ChatGPT et 2,5 millions d'entreprises utilisant ses outils, et en août la directrice financière Sarah Friar a déclaré aux investisseurs que l'activité entreprise avait dépassé le grand public comme source de revenus. En juin, la société a lancé un Partner Network avec $150 millions engagés et l'objectif de certifier 300,000 consultants d'ici la fin de l'année. Turley a indiqué que des produits verticaux pour d'autres secteurs suivraient, avec l'ambition affichée de devenir le produit de référence pour les banques comptant des dizaines de milliers de salariés.
Holger Mueller, analyste chez Constellation Research, a résumé le défi : OpenAI a fait la partie facile et doit désormais prouver la sécurité et la valeur réelle dans des secteurs verticaux régulés. C'est cela, plus que toute démonstration, qui décidera si ChatGPT prend une place permanente dans la prise de décision financière ou reste un simple accélérateur de documents.
Sources
