ChatGPT pour un CGP : ce qu’il peut faire, ce qu’il ne doit pas faire
Publié le 29 septembre 2026 · Par Tristan Alterno, fondateur de Qorvex
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En une phrase : ChatGPT rédige vite et bien, et c’est le problème : un rapport d’adéquation généré ressemble à un vrai, cite parfois un article qui n’existe pas, et suppose qu’on lui a confié les données d’un client. Pour reformuler un e-mail ou expliquer un texte, l’IA généraliste sert ; pour produire une pièce réglementaire, il faut un outil qui part des données du dossier, n’invente rien, et garde la preuve.
Ce que ChatGPT fait bien pour un cabinet
- Reformuler un e-mail de relance, un paragraphe de lettre, une explication pédagogique pour un client.
- Expliquer un texte : à quoi sert la déclaration d’adéquation, ce que change la directive distribution d’assurance, comment fonctionne le plafond épargne retraite. Avec un réflexe : vérifier ensuite sur Légifrance, parce que les numéros d’articles sont l’endroit où l’outil se trompe le plus.
- Préparer une trame de rendez-vous, une liste de questions, un plan de bilan patrimonial.
Autrement dit : tout ce qui ne contient pas de donnée client et ne devient pas une pièce du dossier.
Où l’IA généraliste expose le cabinet
1. Les données du client
Un rapport d’adéquation suppose la situation familiale, les revenus, la tranche marginale, le patrimoine, les objectifs. Les coller dans un service grand public, c’est transférer des données personnelles à un tiers sans le cadre que le RGPD exige pour un sous-traitant. Le risque n’est pas théorique : c’est la première question qu’un délégué à la protection des données ou un contrôleur posera.
2. Les mentions inventées
L’outil produit un texte plausible. Il citera un article, un plafond, une durée, avec la même assurance qu’il soit exact ou non. Un « article 325-9 » à la place du 325-17, un report de plafond épargne retraite sur « trois ans » alors que la loi du 19 février 2026 l’a porté à cinq : ce sont des erreurs que nous avons vues dans des documents réels. Sur une pièce remise au client, elles engagent le cabinet.
3. L’absence de lien avec le recueil
Le rapport d’adéquation doit démontrer que la recommandation convient à ce client. Un texte généré à partir d’un résumé oral ne se rattache à rien de vérifiable ; un contrôle cherchera le recueil qui le fonde et l’écart entre les deux.
4. L’absence de preuve
Un document collé dans Word puis envoyé n’a ni version figée, ni auteur, ni date de remise opposable. Réimprimé dans six mois, il portera les informations de dans six mois.
Tableau : la même tâche, deux outils
| Tâche | Qorvex | ChatGPT (usage grand public) |
|---|---|---|
| Préremplir le recueil depuis un avis d’imposition | Lecture assistée, vérification du conseiller, fichier non conservé | Possible, mais le document part chez un tiers |
| Rédiger le rapport d’adéquation | Construit depuis le recueil et la recommandation, fondement 325-17, refus si donnée manquante | Texte plausible, fondement à vérifier, aucun lien avec le dossier |
| Calculer le gain fiscal d’un PER | Estimation étiquetée comme telle, plafond saisi depuis l’avis d’imposition, report sur cinq ans | Formule souvent simplifiée, règle parfois périmée |
| Envoyer au client et garder la preuve | Envoi avec copie au conseiller, copie scellée SHA-256 | Hors périmètre |
| Reformuler un e-mail | Modèles prérédigés de relance et de demande d’avis | Très bon, sans donnée client |
Une règle simple pour le cabinet
L’IA généraliste pour ce qui n’engage pas et ne contient pas de donnée client ; un outil de cabinet pour ce qui se remet, se prouve et se contrôle. Et dans les deux cas, le conseiller relit : c’est lui que le document engage.
Questions fréquentes
Peut-on coller les données d’un client dans ChatGPT ?
Pas sans y regarder à deux fois. Les données patrimoniales, fiscales et familiales d’un client sont des données personnelles ; les transmettre à un service tiers suppose une base légale, une information du client et un encadrement du sous-traitant. Les conditions d’usage grand public de ces outils ne sont pas conçues pour ce rôle.
ChatGPT connaît-il le règlement général de l’AMF ?
Il en a une connaissance générale, avec des erreurs fréquentes sur les numéros d’articles : le 325-9 est souvent cité pour la déclaration d’adéquation, alors que le bon article est le 325-17. Un contrôle lit un fondement erroné comme le signe d’un document non relu.
Un rapport d’adéquation écrit par une IA est-il valable ?
Le rapport engage le conseiller, quel que soit l’outil. Ce qui compte est qu’il explique en quoi la recommandation convient à ce client, à partir de ses objectifs, de son horizon, de ses connaissances, de sa tolérance au risque et de ses préférences de durabilité. Un texte fluide sans lien avec le recueil ne le démontre pas.
Comment Qorvex utilise-t-il l’IA ?
Uniquement pour lire les documents déposés et préremplir le recueil de connaissance client, que le conseiller vérifie et corrige avant d’enregistrer. Les fichiers déposés ne sont pas conservés et ne servent à entraîner aucun modèle. La rédaction des documents est déterministe et part des données du dossier.
Sources
- Règlement général de l’AMF, sous-section « Déclaration d’adéquation », article 325-17 — Légifrance
- CNIL, ressources sur l’intelligence artificielle et le RGPD
Cette page décrit l’état des textes et des pratiques à la date indiquée et ne constitue pas un conseil juridique. Références consultées le 29 septembre 2026 ; la réglementation évolue, et l’appréciation d’un cas particulier revient à votre conseil ou à votre association professionnelle.
Les informations sur les autres éditeurs proviennent de leurs sites et de sources publiques, consultées le 29 septembre 2026 et citées ci-dessus ; elles peuvent avoir changé depuis. Les marques citées appartiennent à leurs propriétaires. Qorvex n’a aucun lien avec ces éditeurs. Une erreur ? Écrivez-nous, nous corrigeons.
Et dans Qorvex
Qorvex n’écrit pas un rapport d’adéquation « à la manière de » : il le construit à partir du recueil et de la recommandation du dossier, avec les fondements vérifiés (article 325-17 du règlement général de l’AMF), un bloc de comparaison quand le régime déclaré l’impose, et un refus de s’établir s’il manque une donnée. Le document remis est archivé tel quel. L’IA n’intervient qu’en amont, pour lire les pièces déposées, sous le contrôle du conseiller.
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