IA en finance : vers l’analyste autonome (o1 + o3-mini) ?
Le fantasme “Wall Street pilotée par des IA” revient souvent.
Ce qui est nouveau en 2026, c’est que plusieurs acteurs décrivent des systèmes qui ne font pas juste du chat : ils récupèrent des données, raisonnent en plusieurs étapes, vérifient, et sortent des livrables (memos, tableaux, slides) — bref, des “analystes digitaux”.
Trois exemples intéressants :
- Endex : une plateforme qui vise un “AI Analyst” pour fonds/banques, en s’appuyant sur des modèles de raisonnement (o1, o3‑mini, etc.) [OpenAI/Endex].
- Rogo : un outil type “Bloomberg pour deep insights”, branché sur des datasets financiers, qui promet des gains de temps importants [OpenAI/Rogo].
- Basis (côté compta) : des agents qui automatisent réconciliations, écritures, résumés, avec une obsession : que ce soit reviewable (explicable) [OpenAI/Basis].
1) Pourquoi les modèles de “raisonnement” changent la donne
En finance et en compta, le problème n’est pas de générer du texte, c’est de :
- suivre un fil logique,
- ne pas louper une note de bas de page,
- comparer plusieurs documents,
- repérer une incohérence,
- et surtout justifier.
Endex insiste sur le fait que “les pros ne veulent pas des résultats de recherche, ils veulent une pensée structurée”, et décrit des agents capables de retrouver des faits, détecter des incohérences et contextualiser des métriques [OpenAI/Endex].
2) Les cas d’usage les plus crédibles (et utiles)
Ce qui paraît le plus actionnable aujourd’hui :
- résumé de performance trimestrielle,
- préparation d’un memo d’investissement,
- extraction/normalisation de données à partir de rapports,
- cross-check (repérer les écarts, restatements, clauses),
- automatisation comptable “assistée + review”.
Dans l’article Endex, ils évoquent des livrables type : transaction overviews, IC memos, due diligence, etc. [OpenAI/Endex].
3) Le point dur : la traçabilité (sinon c’est inutilisable)
Le nerf de la guerre : pouvoir tracer les conclusions à des sources.
Endex parle d’outputs “référençables” et de conclusions traçables.
Basis décrit des agents qui affichent “ce qui a été utilisé” et “pourquoi”, pour que l’humain garde la main [OpenAI/Basis].
Sans ça, une hallucination = une catastrophe.
4) Les limites à garder en tête
Même avec de bons modèles :
- la qualité dépend énormément des datasets branchés,
- un modèle peut être cohérent et faux,
- les questions de conformité et d’accès aux données sont centrales,
- “autonome” ne veut pas dire “sans supervision”.
Le bon framing : augmenter un analyste, pas le remplacer.
Ce qu’il faut retenir
On voit émerger des “vertical agents” (finance/compta) qui prennent des workflows entiers.
Le différenciateur n’est pas le blabla : c’est le raisonnement + la vérifiabilité + l’intégration aux outils.
Sources
- OpenAI — Building an autonomous financial analyst with o1 and o3-mini (Endex) : https://openai.com/index/endex/
- OpenAI — Rogo scales AI-driven financial research with OpenAI o1 : https://openai.com/index/rogo/
- OpenAI — Basis scales accounting… : https://openai.com/index/basis/