Un agent IA peut-il rédiger le devoir de conseil à la place du courtier ?

La réponse courte, et le mot du texte qui la donne

Le devoir de conseil n’a pas d’article « intelligence artificielle ». Il a un article tout court : l’article L. 521-4 du code des assurances, en vigueur depuis le 1ᵉʳ octobre 2018, dont la première phrase désigne celui qui doit, et ce qu’il doit.

Article L. 521-4, I, du code des assurances : « Avant la conclusion de tout contrat d’assurance, le distributeur mentionné à l’article L. 511-1 précise par écrit, sur la base des informations obtenues auprès du souscripteur éventuel ou de l’adhérent éventuel, les exigences et les besoins de celui-ci et lui fournit des informations objectives sur le produit d’assurance proposé sous une forme compréhensible, exacte et non trompeuse afin de lui permettre de prendre une décision en toute connaissance de cause. »

Deux choses s’y lisent, une troisième ne s’y lit pas. L’obligation pèse sur « le distributeur mentionné à l’article L. 511-1 », une personne physique ou morale ; pour les intermédiaires, l’article L. 512-1 prévoit qu’ils « doivent être immatriculés sur un registre unique des intermédiaires, qui est librement accessible au public » — celui que tient l’ORIAS. Et l’écrit est exigé avant la conclusion du contrat, sur la base des informations obtenues auprès du client. En revanche, rien sur l’outil avec lequel cet écrit est produit : le code ne connaît ni trame, ni traitement de texte, ni agent conversationnel. Il connaît un débiteur d’obligation.

La réponse tient en une phrase : un agent peut préparer le document, il ne peut pas être celui qui le doit — le texte ne désigne pas un rédacteur, mais un responsable.

Quatre obligations distinctes, et une cinquième si vous recommandez

L’erreur la plus fréquente consiste à traiter le devoir de conseil comme un document unique. Le I de l’article L. 521-4 empile quatre obligations.

Article L. 521-4, I, second alinéa : « Le distributeur conseille un contrat qui est cohérent avec les exigences et les besoins du souscripteur éventuel ou de l’adhérent éventuel et précise les raisons qui motivent ce conseil. »

• Préciser par écrit les exigences et les besoins, « sur la base des informations obtenues auprès du souscripteur éventuel ou de l’adhérent éventuel ».
• Fournir des informations objectives sur le produit, « sous une forme compréhensible, exacte et non trompeuse ».
• Conseiller un contrat cohérent avec ces exigences et ces besoins.
• Préciser « les raisons qui motivent ce conseil ».

Regardez la première : elle ancre l’écrit dans les informations obtenues auprès du client. Un modèle de langage n’a rien obtenu de personne ; il a lu ce qu’on lui a donné. Au-delà, il déduit — et une déduction n’est pas une déclaration du client. La ligne de partage est là, dans le texte, pas dans une charte éthique.

Le II en ajoute une lorsque vous allez au-delà : si le distributeur propose un service de recommandation personnalisée, « ce service consiste à lui expliquer pourquoi, parmi plusieurs contrats ou plusieurs options au sein d’un contrat, un ou plusieurs contrats ou options correspondent le mieux à ses exigences et à ses besoins ». Expliquer pourquoi : c’est ce qu’un brouillon bien tourné donne l’impression d’avoir fait, sans l’avoir fait.

Ce que la partie réglementaire ne dit pas — et ce qu’elle dit

Puisque la loi est muette sur l’outil, on se tourne vers le décret : il ne répond pas davantage. L’article R. 521-1, lu le 16 septembre 2026, traite du service de réclamation, de la médiation, de l’adresse de l’Autorité de contrôle prudentiel et de résolution, et des participations croisées avec une entreprise d’assurance. Pas un mot sur la façon dont le conseil est rédigé.

L’article R. 521-2 dit en revanche quelque chose d’utile sur la forme : le document d’information normalisé et toute autre information fournie par le distributeur en application des articles L. 521-1 à L. 521-3, L. 522-3 et L. 522-4 « sont communiqués au souscripteur ou à l’adhérent de manière claire, exacte et non trompeuse » ; pour les précisions du devoir de conseil lui-même, c’est le III de l’article L. 521-4 qui exige qu’elles soient communiquées « sous une forme compréhensible, exacte et non trompeuse ». Et l’article L. 521-1 pose le comportement attendu, avant tout document : « Les distributeurs de produits d’assurance agissent de manière honnête, impartiale et professionnelle et ce, au mieux des intérêts du souscripteur ou de l’adhérent. »

Ces deux exigences ne se délèguent pas : elles qualifient une conduite, pas un document. Un texte produit par un modèle peut être fluide, bien structuré, et faux. La loi ne juge pas la fluidité.

Le risque n’est pas celui qu’on croit : l’ACPR l’a écrit en 2020

L’autorité de contrôle du secteur a publié en juin 2020 un document de réflexion de 83 pages, « Gouvernance des algorithmes d’intelligence artificielle dans le secteur financier ». L’expression « modèle de langage » n’y figure pas une seule fois, et c’est ce qui le rend précieux : ce qu’il décrit ne dépend pas de la technologie du moment.

ACPR, juin 2020 : « l’intervention humaine dans un processus décisionnel confié à un logiciel n’est pas anodine en ce qu’elle introduit un risque nouveau ».

Le risque nouveau, le document le nomme : « le “revers de la médaille” de confier à un intervenant humain la possibilité de valider les décisions d’un algorithme est que cet humain peut voir sa responsabilité engagée, notamment dans les cas où il contredit le résultat de l’algorithme plutôt que de le confirmer ». D’où la pente : « l’humain modifie aussi parfois son comportement en présence de la machine : il pourrait avoir tendance à suivre systématiquement les instructions de l’algorithme », « préférant suivre ses erreurs […] plutôt que d’engager sa responsabilité en le contredisant ».

Autrement dit : le danger d’un brouillon d’IA n’est pas qu’il soit mauvais, c’est qu’il soit plausible — et qu’un document plausible ne déclenche pas la relecture qu’il faudrait. Encore faut-il l’avoir compris pour le contredire : « il est nécessaire que l’humain puisse comprendre les principaux ressorts de la décision algorithmique pour lui opposer le cas échéant une autre décision, suffisamment éclairée ».

ACPR, juin 2020, encadré « Prise en compte des utilisateurs directs de l’IA » : « Les résultats de l’algorithme peuvent devoir être soumis à validation humaine. Cette validation doit être encadrée par des règles métier documentées dans les procédures de contrôle interne, d’une part car elle engage la responsabilité humaine et d’autre part car l’algorithme peut induire un changement dans les comportements et jugements humains. »

Pour un cabinet de trois personnes, la traduction est simple : « je relis » n’est pas une procédure. Un point de contrôle écrit en est une.

L’ACPR a même décrit notre cas : le devis pré-rempli

Le même document détaille des cas d’usage réels. Son atelier « Protection de la clientèle » porte sur un devis d’assurance habitation pré-rempli par un modèle, qui prédit le type d’habitation, le statut du client, le nombre de pièces, l’option objets précieux et l’année de construction.

ACPR, juin 2020 : « L’enjeu de gouvernance réside principalement dans le respect des obligations de conformité à l’occasion de la vente de produits d’assurance, notamment le devoir de conseil, qui impose que les motifs du choix de tel ou tel produit soient exposés au client prospectif, ainsi que la cohérence entre les exigences et besoins exprimés par le client et les caractéristiques du produit conseillé. »

Le point de vigilance est nommé : « il convient de veiller à ce que les interactions clients-machine soient soigneusement étudiées afin que le processus de souscription basé sur le pré-remplissage des informations ne désincite pas le client à exprimer ses besoins ». La note de bas de page est sans détour — « Le risque ici est celui des contentieux futurs potentiels en cas de “fausse déclaration” dont l’origine se trouverait dans le pré-remplissage. » — et le document ajoute qu’« un défaut de conseil peut être invoqué, voire la mise en jeu de la responsabilité lorsqu’une prédiction erronée et non corrigée par l’assuré devient une fausse déclaration (certes non intentionnelle) ».

Un chiffre du même cas vaut tous les avertissements. L’option « objets précieux » « était initialement pré-cochée dans tous les devis, or il s’est avéré que 60% des clients décochaient la case » — l’organisme a fini par la faire dépendre de la prédiction du modèle. Transposez : un champ pré-rempli qui n’est pas repris devient, en silence, une déclaration attribuée au client.

Le RGPD et l’IA Act : ce qu’ils tranchent, ce qu’ils laissent ouvert

Le règlement général sur la protection des données pose une limite voisine, à son article 22 : « La personne concernée a le droit de ne pas faire l’objet d’une décision fondée exclusivement sur un traitement automatisé, y compris le profilage, produisant des effets juridiques la concernant ou l’affectant de manière significative de façon similaire. » Le mot qui compte est « exclusivement », et le texte ne qualifie pas à votre place l’enchaînement de votre cabinet. Notre lecture, qui est aussi la plus répandue : dès qu’une personne reprend réellement le document et peut le modifier, la décision n’est plus « exclusivement » automatisée — encore faut-il pouvoir le montrer, ce qui ramène à la trace.

Le règlement européen sur l’intelligence artificielle, auquel nous avons consacré un article entier, ajoute des obligations indépendantes de la réponse donnée ici. Trois points : l’article 4 impose depuis le 2 février 2025, aux fournisseurs comme aux déployeurs, des mesures de maîtrise de l’IA pour leur personnel, quel que soit le niveau de risque ; un outil d’évaluation des risques ou de tarification de personnes physiques en vie ou en santé relève du point 5 c) de l’annexe III, d’où les obligations de l’article 26 et l’analyse d’impact de l’article 27 avant mise en service ; l’obligation de transparence de l’article 50, paragraphe 1, pèse sur le fournisseur du système conversationnel, pas sur le cabinet.

Une précision d’honnêteté sur les sources : la CNIL publie des fiches pratiques consacrées à l’IA, mais leur périmètre n’est pas celui-ci. Elle y « apporte des réponses concrètes pour la constitution de bases de données utilisées pour l’apprentissage des systèmes d’intelligence artificielle (IA), qui impliquent des données personnelles » : elles s’adressent à qui développe un système, pas à qui se sert d’un assistant de rédaction.

La question qu’on oublie de poser à un brouillon : d’où vient ce champ ?

Toute la discussion se joue, en pratique, sur un détail d’écran : la provenance. Un recueil pré-rempli va vite, et c’est là que se glisse une déclaration que le client n’a jamais faite. Notre page dédiée publie la règle : chaque champ porte sa provenance, affichée à côté de lui — « déclaré par le client, déclaré sur le site, repris de la fiche prospect, […] proposé par un agent puis confirmé par vous, ou proposé par l’IA et pas encore repris ».

La dernière provenance emporte une conséquence volontairement bloquante : « un champ encore marqué “proposé par l’IA — à confirmer” empêche la validation du recueil », et le message nomme les champs concernés. La page en tire la phrase qui résume le sujet : « Une machine ne déclare pas les besoins d’un client à sa place. » Même logique pour les cases à cocher : « tant que la question n’a pas été posée, le champ reste vide. Il ne vaut pas “non”. »

Ce que fait ACTUAL DATA

Le principe est publié sur la page des agents : « Aucun agent ne décide seul. » Ce qu’un agent a interprété arrive dans une file de propositions que vous acceptez ou rejetez ; deux relances de routine seulement partent sans passer par vous, au texte fixe. Sur le conseil, la même page ne laisse aucune ambiguïté : « les documents produits par Léa sont des brouillons. Le devoir de conseil reste votre responsabilité professionnelle. »

Côté tarification, la page des devis multi-compagnies dit la même chose : « L’analyse comparative et le document de devoir de conseil sont générés à partir des devis obtenus, puis restent modifiables. Vous validez : c’est votre conseil, pas celui d’une machine. » Sa foire aux questions le répète : la proposition « reste entièrement modifiable et doit être validée par le courtier, qui demeure seul responsable du conseil délivré ».

La limite est publiée au même endroit que la promesse : le logiciel « ne décide pas de l’adéquation entre un contrat et des besoins, et il ne rend personne conforme ». Pourquoi, nous l’avons écrit ailleurs : « Un courtier engage sa responsabilité sur chaque conseil qu’il donne. Il ne peut pas la confier à un outil qui écrit en son nom sans lui montrer ce qu’il a vérifié. »

Ce que ça change, concrètement, lundi matin

• Écrivez votre règle de validation : ce qu’on vérifie, dans quel ordre, et qui signe. Le document de réflexion de l’ACPR parle de « règles métier documentées », pas d’une bonne intention.
• Exigez que votre outil affiche la provenance de chaque champ pré-rempli : sans elle, rien ne distingue une déclaration du client d’une déduction.
• Traitez tout champ non repris comme non déclaré : un blanc vaut mieux qu’un « non » que personne n’a prononcé.
• Ne laissez pas d’option pré-cochée par défaut : dans le cas décrit par l’ACPR, 60 % des clients décochaient.
• Relisez d’abord la motivation, pas la mise en forme : c’est elle que l’article L. 521-4 exige.
• Conservez la version validée avec sa date et son auteur ; si les besoins changent, produisez une version suivante motivée.
• Formez vos collaborateurs à l’outil qu’ils utilisent : l’article 4 du règlement européen sur l’IA vise les déployeurs depuis le 2 février 2025.
• Et gardez la phrase de l’ACPR en tête quand un brouillon vous paraît bon : le risque documenté, c’est l’humain qui suit l’algorithme au lieu de le contredire.

Transparence : ACTUAL DATA est un logiciel destiné aux cabinets de courtage, édité par un cabinet en exercice, et il contient des agents d’intelligence artificielle. Nous vendons donc un outil directement concerné par ce sujet, et vous devez le lire en le sachant. C’est aussi pourquoi chaque texte est cité avec son numéro et sa date : vous pouvez les vérifier sans nous.

Sources, toutes consultées le 16 septembre 2026 : articles L. 521-1, L. 521-4, L. 512-1, R. 521-1 et R. 521-2 du code des assurances, sur legifrance.gouv.fr ; règlement (UE) 2016/679 (RGPD), article 22, paragraphe 1, dans le texte servi par la CNIL ; Autorité de contrôle prudentiel et de résolution, « Gouvernance des algorithmes d’intelligence artificielle dans le secteur financier », document de réflexion de juin 2020, PDF de 83 pages publié sur acpr.banque-france.fr, page affichant « Mise à jour le 28 Février 2025 » ; CNIL, « Les fiches pratiques IA », citées pour leur seul périmètre. Le règlement (UE) 2024/1689 n’est pas cité de première main : EUR-Lex n’a rien rendu le jour de la rédaction, et ses numéros d’articles sont repris de notre article du 3 septembre 2026 consacré à l’IA Act. Faits produit relevés le même jour sur nos pages publiées. Cet article présente le texte applicable ; il ne constitue pas une consultation juridique sur votre situation.