27,5 millions d’euros de sanctions en un an
Depuis septembre 2024, la Commission des sanctions de l’AMF a rendu 12 décisions disciplinaires, dont 8 pour abus de marché :
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3 manipulations de cours,
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4 manipulations d’informations fausses ou trompeuses,
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3 manquements d’initiés.
Au total, les amendes atteignent 27,5 millions d’euros, un record depuis plusieurs années. Parmi les cas les plus emblématiques, certains relèvent de la manipulation de cours de type « bouilloire », une pratique particulièrement surveillée.
👉 Lire aussi : Les 10 scénarios d’abus de marché à surveiller
Une loi pour frapper plus fort : la proposition Labaronne
La proposition de loi Labaronne vise à renforcer significativement les pouvoirs de l’AMF. Son article 14 permettrait d’interdire à toute personne condamnée pour abus de marché d’exercer un mandat social dans une société cotée.
Un message clair : la fraude financière n’est plus un risque « technique », mais une faute de gouvernance majeure.
Une coopération renforcée entre AMF et PNF
Aujourd’hui, près de 90 procédures d’aiguillage entre les voies administrative et pénale sont en cours. Les affaires les plus complexes — notamment celles impliquant des réseaux d’initiés ou des montages de manipulation de marché sont directement confiées au PNF.
Deux dossiers récents ont déjà conduit à des condamnations pénales, illustrant une volonté de sanction exemplaire.
Pour les directions conformité, cette réalité confirme : il ne suffit plus d’avoir un dispositif de détection, il faut aussi qu’il soit robuste, traçable et intégré à une architecture de gestion des pistes d’audit.
La preuve numérique : nouveau champ de bataille
Face à la complexité des données financières, la preuve numérique devient centrale. L’AMF dispose désormais de pouvoirs étendus pour se faire communiquer tout élément utile à une enquête. Les équipes enquêtrices accompagnent les entreprises pour préserver les données et extraire les informations clés, sans interrompre leur activité.
Pour les acteurs de la conformité, cela souligne l’importance du paramétrage des scénarios de détection et de la gestion de l’historisation des pistes d’audit :
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Voir aussi : Comment optimiser le paramétrage de vos scénarios d’abus de marché ?
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Voir aussi : Historisation des pistes d’audit
Clémence sous conditions : l’aveu devient stratégique
La loi du 13 juin 2025 introduit un dispositif de clémence inédit. Un acteur qui se dénonce ou coopère activement peut désormais bénéficier d’une réduction ou d’une exemption de peine, à condition que sa démarche permette de révéler d’autres infractions.
Mais attention : la transparence devra être totale, et les autorités pourront vérifier la cohérence des informations fournies. Dans ce contexte, un outil interne de suivi des alertes et de documentation fine (historisation) devient un levier de négociation.
Le droit de se taire, longtemps réservé au pénal, a été étendu aux procédures AMF après la décision du Conseil constitutionnel de septembre 2025.
Cependant, les avocats dénoncent encore un manque de prévisibilité : le montant de la sanction n’est communiqué que 48 h avant la séance, et la réponse du Collège n’est pas écrite.
Autant de raisons pour les entreprises de soigner leur documentation interne et l’historisation de leurs pistes d’audit, afin d’être prêtes à justifier chaque décision et chaque alerte.
🔍 En savoir plus — L’approche AfterData
Les nouvelles exigences de l’AMF en matière de détection des abus de marché confirment une tendance : les établissements doivent désormais prouver leur capacité à détecter vite, justifier mieux et ajuster en continu leurs dispositifs.
AfterData accompagne les équipes conformité avec des outils de nouvelle génération, basés sur les mêmes principes technologiques que ceux utilisés par le régulateur :
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Révision dynamique des seuils pour s’adapter en temps réel aux évolutions de marché ;
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Paramétrage intelligent des scénarios afin d’optimiser la détection et réduire les faux positifs ;
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Traçabilité complète et historisation des pistes d’audit, garantissant une justification claire de chaque décision ;
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Explicabilité des algorithmes, pour renforcer la confiance et la transparence face aux autorités.
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