ChatGPT pour les services financiers : OpenAI défie les banques et les fintechs

OpenAI entre sur l’un des marchés les plus rentables et réglementés de l’intelligence artificielle avec un produit dédié. Le 10 septembre 2026, la société a lancé ChatGPT for Financial Services, une version de ChatGPT conçue pour les banquiers d’investissement, les analystes financiers et, éventuellement, d’autres personnalités du secteur. Le service combine le nouveau modèle GPT-6 Astra avec des bases de données et des outils financiers professionnels pour produire des analyses, des modèles d’évaluation, des documents et des présentations.

Morgan Stanley et Evercore ont participé en tant que « partenaires de conception », aidant à définir les fonctions et les flux de travail. L’objectif déclaré d’OpenAI est de réduire certaines des étapes les plus laborieuses du travail financier : rechercher des informations dans différentes sources, rapprocher les données, reconstruire les éléments du bilan, préparer des modèles et transformer les résultats en matériaux pour les clients.

L’actualité économique la plus marquante ne concerne donc pas la simple disponibilité d’un chatbot plus puissant. OpenAI tente de transformer ChatGPT en une plate-forme verticale pour le travail financier professionnel, en concurrence à la fois avec d’autres producteurs de modèles d’intelligence artificielle et avec certaines infrastructures logicielles et d’information utilisées quotidiennement par les banques, les sociétés d’investissement et les consultants.

Les données financières vont directement dans ChatGPT

Le point de départ est l’accès à l’information. ChatGPT for Financial Services intègre des données provenant de fournisseurs spécialisés tels que Daloopa, PitchBook, LSEG News et Crunchbase. Les sources comprennent les états financiers, les fondamentaux de l’entreprise, les transcriptions des conférences téléphoniques sur les résultats, les informations sur les sociétés privées, les financements et les opérations sur titres.

OpenAI affirme indexer et héberger certaines de ces données sur sa propre infrastructure. Le choix doit améliorer la rapidité de récupération et la précision des réponses et surtout permettre l’introduction de citations plus granulaires : un analyste peut retracer le tableau, la note ou le passage d’où provient une figure utilisée par le modèle.

C’est un aspect crucial en finance. Une erreur dans la reconstruction de l’EBITDA ajusté, dans la lecture de la dette nette ou dans la normalisation des coûts extraordinaires peut modifier une valorisation et se répercuter sur un modèle financier. La possibilité de vérifier les données originales devient donc une partie du produit, plutôt qu’une activité distincte confiée entièrement à l’utilisateur.

Le service vise également à utiliser les abonnements dont disposent déjà les institutions. OpenAI travaille avec des fournisseurs tels que S&P Capital IQ, LSEG, Msci, Dow Jones Factiva et Moody’s pour permettre l’accès au contenu en fonction des droits des utilisateurs individuels. À cela s’ajoute un écosystème de plus de 50 connecteurs qui comprend, entre autres, Datasite, Box, Preqin, FactSet et Intapp, selon l’entreprise.

D’une réponse à un modèle financier complet

L’autre différence concerne le type de tâches qu’OpenAI souhaite confier au système. ChatGPT pour les services financiers est proposé pour des opérations telles que l’analyse de valorisation, la construction de modèles de LBO, la sélection d’acheteurs potentiels, l’analyse des résultats trimestriels et la préparation de pitchbooks.

La plateforme utilise GPT-6 Astra. L’entreprise le décrit comme particulièrement adapté aux tâches qui nécessitent des recherches, un raisonnement sur des documents complexes et l’utilisation de logiciels. Dans les tests publiés par OpenAI, Astra a obtenu un score de 69,9 % dans le benchmark OfficeQA Procontre 60,2 % pour GPT-5.6 Sol. OfficeQA Pro évalue la capacité à identifier et interpréter les informations contenues dans les bulletins du Trésor américain, y compris les tableaux, graphiques et notes.

Il s’agit de résultats publiés par le fabricant et n’équivalent pas à une certification indépendante de la fiabilité du système dans les processus financiers réels. Cependant, ils indiquent la direction du développement : les modèles sont de moins en moins évalués sur leur capacité à générer du texte seul et de plus en plus sur leur capacité à accomplir des tâches professionnelles composées de nombreuses étapes.

Pour une banque, cela signifie par exemple partir des documents de l’entreprise, extraire les informations pertinentes, comparer différentes périodes, construire une analyse et enfin la transformer en une feuille ou une présentation Excel.

Excel et PowerPoint font désormais partie du terrain de compétition

OpenAI souhaite également réduire la distance entre l’analyse générée par l’intelligence artificielle et le document qui arrive sur le bureau d’un client ou d’un directeur général.

Les administrateurs de ChatGPT pour les services financiers peuvent mettre des modèles professionnels Excel, Word et PowerPoint à la disposition des employés. Le système peut ainsi utiliser des structures et des guides de style approuvés par la banque pour créer des modèles d’évaluation, des notes de recherche et des pitchbooks dans le format adopté par la banque.

Il s’agit d’une étape économiquement importante car elle déplace la concurrence du chatbot vers l’ensemble du flux de production. En financement d’investissement, une part considérable du travail des profils juniors consiste encore à collecter des données, à mettre à jour des feuilles de calcul, à vérifier les présentations et à adapter les documents aux formats internes.

Morgan Stanley estime que l’IA pourrait augmenter la productivité du secteur bancaire de 20 à 50 % au cours des cinq à dix prochaines années. La banque elle-même lie toutefois ces avantages à la capacité des institutions à maintenir le contrôle, la sécurité et la responsabilité sur les processus.

Morgan Stanley met l’IA au service du quotidien

La collaboration avec Morgan Stanley ne part pas de zéro. La banque utilise déjà des outils basés sur les modèles OpenAI pour permettre à ses conseillers financiers d’interroger la documentation interne et les actifs informationnels.

Selon les données publiées par OpenAI, plus de 98 % des équipes de conseillers financiers de Morgan Stanley utilisent AI @ Morgan Stanley Assistant, le système interne conçu pour récupérer des informations et soutenir le travail des conseillers. La banque a combiné la technologie avec un système d’évaluations internes, appelé « évaluations», permet de tester différents cas d’usage avant de les déployer auprès des collaborateurs.

Les données sont également importantes pour le modèle commercial d’OpenAI. L’adoption de l’IA dans les grandes organisations financières dépend moins de la capacité à convaincre les utilisateurs individuels que de l’intégration avec les procédures, autorisations, sources d’informations et contrôles de l’entreprise.

ChatGPT for Financial Services tente d’incorporer ces éléments dans une offre unique.

La sécurité et la confidentialité des informations restent la question centrale

Cependant, introduire un modèle génératif dans les processus de banque d’investissement nécessite de gérer des informations particulièrement sensibles : opérations non encore annoncées, données clients, documentation relative aux fusions et acquisitions, résultats financiers non publics.

OpenAI affirme que les données commerciales des clients ne sont pas utilisées par défaut pour entraîner des modèles et que les informations sont cryptées pendant leur transit et lors de leur stockage. Le produit utilise également des outils déjà présents dans l’offre Enterprise, notamment l’authentification Saml SSO, le provisionnement Scim, les contrôles d’accès basés sur les rôles et la configuration des périodes de conservation des données.

Les institutions peuvent créer plusieurs espaces de travail pour séparer les activités qui doivent franchir des barrières d’information. Ces fonctions revêtent un poids particulier dans les banques d’investissement, où la séparation entre les groupes de travail peut être requise par des procédures internes et des règles sur les conflits d’intérêts et les informations sensibles sur les prix.

OpenAI précise également que ChatGPT for Financial Services propose des outils destinés à la recherche et à l’analyse et ne fournit pas de conseils financiers ou d’investissement. La société prévient que les données et les résultats peuvent être inexacts, incomplets, retardés ou obsolètes. La responsabilité de la vérification incombe donc au professionnel et à l’établissement qui utilise le service.

La concurrence avec Anthropic vient des données

OpenAI n’est pas la seule entreprise à se concentrer sur la finance en tant que marché vertical. Anthropic dispose déjà d’une offre Claude dédiée aux services financiers et a construit des intégrations avec LSEG, FactSet, S&P Global, Morningstar et d’autres fournisseurs. Le 5 mai 2026, la société a également annoncé dix modèles d’agent prêts à l’emploi pour des tâches telles que la préparation du pitchbook, la vérification des documents KYC et la clôture comptable mensuelle.

Anthropic a également développé des outils permettant de travailler directement dans Excel et PowerPoint. Le chevauchement entre les deux offres montre où se concentre la concurrence : qualité des modèles, accès aux données professionnelles, traçabilité des sources, intégration avec Microsoft Office et capacité à respecter les procédures de sécurité des grandes organisations.

Les entreprises spécialisées se développent aux côtés des modélistes. Rogo Technologies, plateforme d’IA utilisée dans le secteur financier, a levé en 2026 des investissements stratégiques auprès de groupes tels que Citi, Barclays, Bnp Paribas, Mufg et Société Générale et étend ses activités de la banque de financement et d’investissement à la gestion de patrimoine.

OpenAI entre donc dans un marché où banques et gestionnaires d’actifs peuvent choisir entre des plateformes généralistes adaptées à la finance, des applications spécialisées et des modèles installés sur des infrastructures contrôlées directement par l’établissement.

La valeur passe du modèle à l’accès aux sources

La disponibilité de modèles de plus en plus performants réduit progressivement l’avantage concurrentiel lié à la seule génération de texte. Dans les services financiers, en revanche, la qualité des sources, la possibilité de reconstituer le chemin parcouru par l’IA et l’intégration avec les logiciels et procédures de l’entreprise gagnent du poids.

Pour OpenAI, le choix d’inclure des données premium répond justement à cette problématique. Pour les banques et les sociétés d’investissement, cela soulève cependant une autre question économique : comprendre quelle part de valeur restera aux mains des fournisseurs traditionnels d’informations financières et quelle part sera absorbée par les plateformes d’intelligence artificielle qui deviennent l’interface par laquelle ces données sont interrogées.

Le lancement du 10 septembre commence à partir de moibanque d’investissement et recherche sur les actionsmais OpenAI a déjà déclaré vouloir étendre sa couverture à d’autres domaines des services financiers. Reuters a confirmé que la société envisage une extension au-delà des banquiers d’investissement et des analystes actions.

L’aspect économique sera mesurable dans les prochains bilans des banques : heures économisées dans la préparation du matériel, coûts technologiques, nombre de processus automatisés et changements dans la structure du personnel. ChatGPT pour les services financiers place l’IA directement aux côtés des données et des outils utilisés pour produire une analyse financière. La décision finale, du moins dans les conditions contractuelles fixées aujourd’hui, reste attribuée à celui qui devra signer ces analyses.