Intelligence Réglementaire en Finance

Cet article étudie l'Intelligence Réglementaire (IR) comme un paradigme axé sur la stabilité pour les systèmes d'IA opérant dans des domaines financiers à haute responsabilité. Plutôt que d'optimiser la précision des tâches, l'IR considère la stabilité cognitive, l'hygiène décisionnelle et l'abstention raisonnée comme des objectifs de conception primaires. En utilisant des scénarios contrôlés de raisonnement fiscal et financier — y compris la reconstruction de base en cryptomonnaie avec des dossiers manquants — ce travail démontre empiriquement comment des mécanismes réglementaires homéostatiques préservent la cohérence interne face à une ambiguïté adverse. Le système maintient des scores de stabilité bornés (0,945–1,0) tout en activant un bridage réglementaire et en émettant des paquets d'incertitude structurés au lieu de produire des classifications confiantes mais erronées. L'étude introduit des métriques internes mesurables — telles que la dérive SEC, la charge d'homéostasie et la cohérence symbolique — qui rendent opérationnel, auditable et reproductible « quand ne pas décider ». Les expériences sont exécutées de manière déterministe en utilisant l'architecture réglementaire SpiralBrain v3.0 comme instrument de mesure, avec tous les résultats fondés sur des artefacts exécutables et des journaux JSON. Ce travail s'adresse aux chercheurs et praticiens en technologie financière, logiciels fiscaux, gouvernance de l'IA, et déploiement d'IA réglementée. Il ne fournit pas de conseils fiscaux ni de systèmes prêts pour la production ; il offre plutôt une preuve empirique que la stabilité cognitive peut être formalisée et mesurée comme un objectif de premier ordre dans les systèmes de raisonnement automatisé où les erreurs portent un risque différé et cumulatif. Toutes les expériences ont été réalisées localement sur du matériel grand public sans apprentissage, sans état entre les exécutions, et sans appels à des modèles externes, mettant l'accent sur l'auditabilité, la reproductibilité, et la visibilité de l'état interne plutôt que sur l'optimisation des performances.