Fidulia

L'Essentiel du CGP

Édition n°1 · Dimanche 19 juillet 2026

Ce qui a bougé sur LinkedIn, dans l'IA et autour de votre métier. Trié, vérifié, lu.

1. Votre réseau ne fait plus votre portée

Depuis le printemps 2025, LinkedIn ne distribue plus les publications selon les relations, mais selon les centres d'intérêt détectés chez chaque lecteur. Les chiffres 2026 mesurent le basculement : les connexions de premier degré représentaient 72 % du fil d'actualité en 2024. Elles n'en représentent plus que 31 %. Plus d'un tiers de ce que voit un utilisateur vient de comptes qu'il n'a jamais choisi de suivre.

La lecture : la taille du carnet d'adresses a cessé d'être le levier de visibilité. Ce que l'algorithme cherche, c'est un signal thématique net : un profil qui publie avec constance dans 2 ou 3 sujets identifiables. Un conseiller qui occupe un territoire précis (la transmission, la retraite des indépendants, la protection du dirigeant) est structurellement avantagé. Un grand réseau dormant, lui, ne produit plus rien.

Source : Algorithm Insights Report 2026, Richard van der Blom (1,3 million de posts analysés).

2. Le débat sur la cadence est mal posé

Le 13 juillet, quatre voix qui comptent dans l'écosystème des créateurs LinkedIn ont publié le même jour quatre thèses contradictoires sur la fréquence idéale de publication, de "deux posts par jour" à "inutile de publier souvent".

Les données tranchent : l'optimum se situe entre 2 et 4 publications par semaine. Publier chaque jour augmente la portée totale de 18 %, mais dégrade la performance de chaque publication de 26 %. L'audience sature, l'algorithme aussi.

La lecture pour un.e CGP : la variable décisive n'est pas la fréquence, c'est l'endurance. Les effets d'une présence LinkedIn se jugent entre 3 et 6 mois. Deux publications par semaine tenues un an construisent plus qu'une par jour abandonnée au bout de trois semaines. La cadence se choisit selon ce qu'un cabinet peut soutenir, pas selon le créateur le plus bruyant.

Source : Algorithm Insights Report 2026.

3. L'explication d'une IA n'est pas une preuve

Google DeepMind est revenu ce mois-ci sur une question faussement technique : peut-on se fier au raisonnement qu'un modèle d'IA affiche ? La formule employée par le laboratoire est parlante. Ce raisonnement affiché fonctionne comme un brouillon. Il ouvre une fenêtre utile sur ce que fait le modèle, sans garantie qu'il reflète son fonctionnement réel. Les travaux de leur équipe d'interprétabilité documentent le cas où un modèle produit une justification cohérente en apparence pour un résultat auquel il était déjà arrivé autrement.

La lecture pour un métier à devoir de conseil : "l'outil me l'a indiqué" ne sera jamais une justification opposable. L'IA peut préparer une analyse, croiser des documents, dégrossir un dossier. La justification d'une recommandation reste humaine, parce qu'elle engage celui qui la signe. La préparation se délègue. La responsabilité, non.

Source : Google DeepMind, communication publique du 11 juillet 2026 sur l'interprétabilité des modèles. Travaux sous-jacents : Arcuschin, Nanda, Conmy et al., "Chain-of-Thought Reasoning In The Wild Is Not Always Faithful", ICML 2026.

4. 42 % des épargnants s'appuient sur leur banque ou leur conseiller. 11 % sur l'IA.

L'AMF a publié le 8 juin une édition spéciale de son baromètre de l'épargne consacrée à l'intelligence artificielle. Les ordres de grandeur : 11 % des Français utilisent l'IA pour s'informer avant un placement, tandis que la banque ou le conseiller reste la première source citée, à 42 %. Deux chiffres méritent l'attention. D'abord la perception du risque : 67 % estiment que l'usage de l'IA par les professionnels du secteur peut produire des erreurs ou des décisions mal fondées, et cette inquiétude monte à 75 % chez les 18-35 ans. Ensuite la pyramide des âges : les moins de 35 ans utilisent l'IA cinq fois plus que les plus de 55 ans, 19 % contre 4 %.

La lecture : la confiance reste massivement du côté de l'humain, et les épargnants perçoivent eux-mêmes les limites de l'outil, y compris les plus jeunes qui l'utilisent le plus. Mais la pyramide des âges dit le sens de l'histoire. La clientèle de demain arrivera en ayant déjà interrogé une IA. Le conseiller visible en ligne, qui documente publiquement sa façon de raisonner, rencontrera cette génération là où elle cherche.

Source : AMF, édition spéciale du baromètre de l'épargne et de l'investissement, communiqué du 8 juin 2026 (enquête menée auprès de 2 120 personnes).

5. 57 sites frauduleux ajoutés aux listes noires depuis janvier

L'AMF et l'ACPR ont de nouveau mis à jour leurs listes noires. Depuis le début de l'année 2026, 31 sites ont été ajoutés dans la catégorie Forex et 26 dans celle des produits dérivés sur crypto-actifs, dont 15 et 11 sur le seul deuxième trimestre. Le rythme ne faiblit pas. Les autorités rappellent que ces listes ne sont pas exhaustives : de nouveaux acteurs apparaissent en continu.

La lecture : ces listes sont un outil de travail, pas une actualité. Elles sont consultables sur ABE Infoservice et sur le site de l'AMF, et elles constituent un réflexe simple à documenter face à un client qui arrive avec une proposition trouvée en ligne. C'est aussi, pour un conseiller qui publie, un sujet dont il peut parler sans le moindre risque déontologique : rappeler publiquement comment vérifier l'agrément d'un intermédiaire, c'est de la pédagogie pure, et c'est exactement le terrain où un professionnel régulé écrase le bruit ambiant.

Source : AMF et ACPR, mise à jour des listes noires des sites non autorisés, juillet 2026. Listes consultables sur ABE Infoservice et sur le site de l'AMF.

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