Photo: Shutterstock.com/Ju Jae-young
Disclaimer : Le contenu de cet article décrit une expérience de pensée avec un modèle de langage et est uniquement destiné à des fins informatives. Il ne constitue en aucun cas un conseil financier.
Que se passe-t-il si l’on demande à une IA de composer un portefeuille crypto de 10 000 euros ? C’est précisément l’exercice qui a été proposé à ChatGPT, dans le cadre d’une expérience.
Le résultat : un portefeuille réparti entre des cryptomonnaies connues et d’autres plus confidentielles. Mais surtout, ce type d’approche comporte des risques qu’il ne faut pas négliger.
Une stratégie basée sur un noyau stable
Nous avons fourni à ChatGPT un aperçu des principales évolutions depuis le début de 2026 concernant les 20 plus grands projets crypto. Sur cette base, l’IA a proposé la stratégie suivante.
Le portefeuille de 10 000 euros est réparti sur sept cryptomonnaies, avec une part importante allouée aux leaders du marché :
- Bitcoin (BTC) : 3 500 euros
- Ethereum (ETH) : 2 500 euros
- Solana (SOL) : 1 500 euros
- XRP : 1 000 euros
- BNB : 700 euros
- Hyperliquid (HYPE) : 500 euros
- Dogecoin (DOGE) : 300 euros
L’IA qualifie cette approche de stratégie « barbell ». Cela signifie que le portefeuille repose sur deux extrêmes : une base importante et relativement stable, et une part plus réduite mais plus risquée.
Bitcoin et Ethereum (soit 60 %) constituent selon l’IA le socle du portefeuille. Les 40 % restants sont investis dans des projets avec des objectifs spécifiques, comme la croissance rapide, les paiements ou la spéculation.
Pourquoi ces cryptos ?
Selon l’IA, le bitcoin joue le rôle « d’ancre institutionnelle ». Il bénéficierait notamment de l’arrivée de capitaux institutionnels.
Ethereum est présenté comme la base du Web3 et des applications décentralisées.
Les autres investissements reposent sur des thématiques distinctes. Solana est positionné comme un pari sur les applications grand public rapides, tandis que XRP est choisi pour son rôle dans l’industrie des paiements.
Les allocations les plus faibles concernent les choix les plus spéculatifs : Hyperliquid pour son potentiel dans les nouvelles infrastructures financières, et Dogecoin pour une éventuelle « meme-rally ».
Les limites de l’IA comme conseiller financier
Cette proposition montre comment une IA peut formuler une stratégie d’investissement à partir de données existantes et de tendances populaires.
Ce type d’expérimentation s’inscrit dans une tendance plus large, où l’IA est de plus en plus utilisée pour investir, comme le montre le cas récent d’un étudiant ayant transformé 1 150 € en 180 000 € en seulement 11 jours grâce à l’IA.
Il est toutefois essentiel de rappeler que suivre aveuglément ce type de recommandations peut être risqué. Les modèles de langage produisent des réponses qui paraissent fiables, mais ils ne reposent pas sur une compréhension réelle.
Une IA ne « sait » rien : elle prédit simplement quels mots sont les plus probables à partir de textes existants.
De plus, des éléments essentiels comme l’âge, les revenus, la tolérance au risque ou l’horizon d’investissement ne sont pas pris en compte. Ce qui peut être un simple test pour certains peut représenter un risque financier pour d’autres.
En résumé, il peut être intéressant d’observer les choix d’un modèle d’IA, mais cela ne doit jamais remplacer une analyse personnelle. Il est essentiel de faire ses propres recherches et de rester conscient des risques.
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