L’agent de Wall Street d’OpenAI montre que la course aux IA a dépassé les modèles actuels.

Le détail le plus intéressant concernant le lancement d’OpenAI cette semaine n’est pas le modèle utilisé dans la boîte. C’est plutôt la manière dont la boîte est fournie avec des données financières de haute qualité. ChatGPT pour les services financiers, un produit destiné spécifiquement aux tâches de base effectuées par les banquiers de Wall Street, est livré avec des bases de données financières de premier ordre que ces banquiers ont utilisées pendant des décennies sur des terminaux dédiés.LSEG, PitchBook et Daloopa ont été créés., avecConnexions avec S&P Capital IQ, FactSet et Moody’sDerrière eux. L’agent ne se contente pas de répondre aux questions. Il effectue le travail nécessaire : il construit les modèles financiers, rédige les études de recherche, assemble les documents de présentation selon les modèles propres à l’entreprise. Et chaque modèle fonctionne sur l’infrastructure d’OpenAI.Chaque figure peut être référencée dans un tableau de sources..

Il a été construit avecMorgan Stanley et Evercore en tant que partenaires de conception— Les institutions exactes dont les jeunes sont ciblés.

Pour un investisseur de type retail, cela est important, mais cela n’a rien à voir avec l’achat d’OpenAI, qui est une entreprise privée. C’est le signe le plus clair jusqu’à présent de l’endroit où se déplace la valeur dans le cycle de l’IA. Pas vers les modèles eux-mêmes, mais vers les données et les processus qui les entourent.

Le fossé ne fait plus partie du modèle.

Pensez à tout ce qu’OpenAI a dû faire pour créer un produit aussi particulier. Bien avant le lancement, elle a recruté discrètement…Plus de 100 anciens banquiers– de la part de JPMorgan, Goldman Sachs et Morgan Stanley, entre autres.150 dollars de l’heureIl s’agit d’apprendre aux étudiants à créer des modèles financiers dans Excel, de la manière dont les jeunes utilisent réellement ces outils. Cela inclut les règles de formatage et les conventions de présentation des données. Ce n’est pas simplement une activité de raisonnement abstrait. C’est plutôt une mise en forme des processus et des règles qui régissent le passage des données.

C’est ce qui fait la différence. Le modèle de frontière en lui-même est maintenant un standard de base. Anthropic utilise également le même modèle avec son Claude pour les services financiers. Ce qui n’est pas un standard de base, c’est ce que OpenAI intègre autour de celui-ci : des données financières propriétaires, indexées pour garantir rapidité et précision ; des barrières d’accès basées sur les rôles, ainsi que des traces d’audit, afin qu’une banque puisse gérer des transactions en temps réel sans avoir à renoncer à ses obligations de conformité.

C’est l’ère des applications dans le cycle de l’IA qui se manifeste aujourd’hui. Pendant deux ans, on a construit le modèle et le matériel qui le sous-tient. Ce produit représente donc une migration de valeur du niveau du modèle et des fonctions d’inférence vers les entreprises qui combinent un modèle avec des données propriétaires et des processus de travail que les clients enterprises paient cher. C’est la même logique de migration de valeur qui s’applique dans tout le secteur : le matériel constitue la base d’installation ; les données et le logiciel déterminent la valeur du produit.

L’urgence est à la fois financière et technique. OpenAI a atteint une valeur estimée autour de500 milliardsÀ la fin de l’année 2025, il reste encore à prouver qu’il peut transformer sa technologie en profit. Il prétend déjà avoir plus que…Un million de clients commerciauxC’est un produit de haute qualité destiné aux professionnels qui ont beaucoup de données et qui génèrent des marges élevées dans le domaine du travail intellectuel. C’est ainsi que cette monétisation se réalise.

Lire sur le marché public

On ne peut pas acheter OpenAI directement. Donc la question importante est : qui sont les gagnants et les perdants concernés ?

Commencez par Microsoft. Les fonctionnalités d’inférence de OpenAI fonctionnent sur le cloud Azure de Microsoft. Microsoft reste donc le plus ancien et le plus important soutien de OpenAI en dehors de son propre réseau. L’outil utilisé par OpenAI pour les modèles financiers est bien sûr Excel. Si la couche d’agent devient rentable, une part significative de ces revenus sera reversée à Azure. Microsoft constitue donc le “routeur” qui permet l’exploitation de ce produit.

Les données en question sont ce qui rend le jour vraiment intéressant. Lors de la séance du jeudi, FactSet a chuté de environ 5,8 %, S&P Global de 1,9 %, et MSCI de 1,3 %. La situation est claire : une entreprise qui collecte les données et produit des résultats finis menace les places de marché où ces entreprises vendent leurs données. Mais cette contradiction mérite d’être prise en compte. OpenAI ne les ignore pas – il utilise leurs données pour ses propres besoins. S&P Capital IQ et FactSet sont donc des outils utilisés par OpenAI. Ces entreprises sont à la fois le canal de distribution des produits d’OpenAI et des éléments que les agents pourraient un jour remplacer. Il s’agit d’une question opérationnelle réelle, et elle n’est pas encore résolue. Cette ambiguïté constitue donc la partie honnête de la situation, et non une simple précaution.

Pour les banques elles-mêmes – Morgan Stanley et Evercore en tant que partenaires de conception, avec des experts du passé de Goldman et JPMorgan parmi les consultants – le plan initial est simple : il s’agit d’une productivité qui devrait améliorer les marges. La question plus complexe, qui ne se pose que lorsque le produit se développe, est de savoir ce que cela fait pour le personnel analyste sur lequel les banques comptent actuellement.Semaines de quatre-vingts heures.

L’écart entre la prétention et le résultat

Cela implique donc une certaine discipline dans le processus de production. Le produit est réel. Les aspects économiques ne sont pas encore réalisés. Les études de référence indépendantes situent encore les modèles généraux à un niveau approximatif…55 % de précision sur des tâches similaires à celles des analystes financiers débutants.Et c’est un domaine où le modèle doit être exact, pas juste correct, lors d’une transaction en direct, avec la signature du client en bas de l’écran. Les erreurs d’un junior peuvent être détectées et corrigées par un senior. Les chiffres erronés sont plus difficiles à trouver une fois que le groupe cesse de lire les données, car c’est un agent qui les a produits.

Ainsi, « remplacer les tâches harassantes des banquiers débutants » est l’ambition derrière cette initiative. Mais cela n’a pas encore été visible dans les résultats financiers. Ce qui est clair, c’est la direction à suivre. La prochaine étape du marché de l’IA ne sera pas « celui qui possède le meilleur modèle ». C’est plutôt celui qui détient les données et le processus de travail dans lequel le modèle s’exécute. Car c’est précisément cet actif que OpenAI mise en avant comme son produit le plus valeur. Les baisses des cours des fournisseurs de données cette semaine sont un premier signe que le marché commence à prendre en compte cette évolution. Mais une journée de chiffres n’est pas en soi une décision définitive.