{"id":748,"date":"2026-06-18T09:29:09","date_gmt":"2026-06-18T09:29:09","guid":{"rendered":"https:\/\/www.rotharia.com\/uncategorized\/global-adoption-of-ai-in-risk-management\/"},"modified":"2026-06-18T09:29:09","modified_gmt":"2026-06-18T09:29:09","slug":"adoption-mondiale-de-lia-dans-la-gestion-des-risques","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.rotharia.com\/fr\/wealth-management-software\/risk-management-tools\/global-adoption-of-ai-in-risk-management\/","title":{"rendered":"Adoption mondiale de l'IA dans la gestion des risques"},"content":{"rendered":"<figure class=\"wp-block-image size-large\">\n<img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1080\" height=\"720\" src=\"https:\/\/www.rotharia.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/rotharia_image_20260618_94ae76.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-747\" srcset=\"https:\/\/www.rotharia.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/rotharia_image_20260618_94ae76.jpg 1080w, https:\/\/www.rotharia.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/rotharia_image_20260618_94ae76-300x200.jpg 300w, https:\/\/www.rotharia.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/rotharia_image_20260618_94ae76-1024x683.jpg 1024w, https:\/\/www.rotharia.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/rotharia_image_20260618_94ae76-768x512.jpg 768w, https:\/\/www.rotharia.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/rotharia_image_20260618_94ae76-18x12.jpg 18w\" sizes=\"auto, (max-width: 1080px) 100vw, 1080px\" \/>\n<figcaption><em>Photo de lonely blue (@lonelyblue) sur Unsplash<\/em><\/figcaption>\n<\/figure>\n\n\n<style>body.single-post .cm-featured-image { display: none !important; }<\/style>\n\n\n\n    <meta charset=\"UTF-8\">\n    <meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width, initial-scale=1.0\">\n    <title>Adoption mondiale de l'IA dans la gestion des risques<\/title><p class=\"isSelectedEnd\"><span>L\u2019intelligence artificielle est capable de d\u00e9tecter des paiements inhabituels, d\u2019analyser les signes de d\u00e9t\u00e9rioration de la solvabilit\u00e9 et d\u2019examiner des milliers d\u2019alertes de conformit\u00e9 plus rapidement qu\u2019une \u00e9quipe humaine. Cela en fait un outil de gestion des risques potentiellement pr\u00e9cieux, mais pas un gardien autonome d\u2019un \u00e9tablissement financier. Les mod\u00e8les peuvent passer \u00e0 c\u00f4t\u00e9 de menaces inconnues, reproduire des biais et cr\u00e9er de nouvelles d\u00e9pendances vis-\u00e0-vis des fournisseurs de donn\u00e9es et de technologies. La question concr\u00e8te n\u2019est donc pas de savoir si une banque doit recourir \u00e0 l\u2019IA, mais quels risques celle-ci peut aider \u00e0 g\u00e9rer et quels contr\u00f4les sont n\u00e9cessaires pour emp\u00eacher que cette technologie ne devienne une source suppl\u00e9mentaire d\u2019exposition.<\/span><\/p><h2><span>L'adoption progresse plus vite que la gouvernance<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>L'intelligence artificielle est d\u00e9j\u00e0 largement utilis\u00e9e dans le secteur bancaire. L'Autorit\u00e9 bancaire europ\u00e9enne a indiqu\u00e9 en 2025 que 92 % des banques de l'Union europ\u00e9enne l'utilisaient, tandis que les autres \u00e9tablissements menaient des projets pilotes ou \u00e9tudiaient des applications possibles. La Banque d'Angleterre et l'Autorit\u00e9 de conduite financi\u00e8re ont \u00e9galement constat\u00e9 une utilisation g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9e de cette technologie dans les services financiers britanniques.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Les statistiques relatives \u00e0 l'adoption peuvent toutefois donner une image exag\u00e9r\u00e9ment avanc\u00e9e de la mise en \u0153uvre. Une banque peut \u00eatre consid\u00e9r\u00e9e comme un utilisateur de l'IA simplement parce qu'elle utilise l'apprentissage automatique pour d\u00e9tecter les fraudes ou qu'elle permet \u00e0 ses employ\u00e9s d'utiliser un assistant g\u00e9n\u00e9ratif interne. Cela ne signifie pas pour autant que l'intelligence artificielle prenne les d\u00e9cisions strat\u00e9giques en mati\u00e8re de cr\u00e9dit, de liquidit\u00e9 ou de risque de march\u00e9.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>De nombreuses institutions restent prudentes quant \u00e0 l'int\u00e9gration directe de l'IA dans des processus \u00e0 fort impact. Elles peuvent l'utiliser pour identifier les cas n\u00e9cessitant une enqu\u00eate, tout en conservant les mod\u00e8les \u00e9tablis et en laissant \u00e0 l'humain le soin de prendre la d\u00e9cision finale.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Cette distinction est importante. L'IA peut soutenir une fonction de contr\u00f4le sans pour autant assumer la responsabilit\u00e9 du r\u00e9sultat. L'\u00e9tablissement financier reste responsable, que l'erreur provienne d'un employ\u00e9, d'un mod\u00e8le d\u00e9velopp\u00e9 en interne ou d'un fournisseur de technologies externe.<\/span><\/p><h2><span>La d\u00e9tection des fraudes est l'un des cas d'utilisation les plus pertinents<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Les syst\u00e8mes de d\u00e9tection des fraudes doivent analyser un tr\u00e8s grand nombre de transactions tout en d\u00e9terminant celles qui justifient une intervention. Les r\u00e8gles classiques peuvent signaler tout paiement sup\u00e9rieur \u00e0 un certain montant ou toute localisation inhabituelle. Les syst\u00e8mes d'apprentissage automatique peuvent analyser un ensemble plus large de comportements, notamment l'historique des transactions, les informations relatives aux appareils, le moment o\u00f9 les transactions ont lieu et les relations entre les comptes.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Cela peut permettre d'identifier des tendances qu'une r\u00e8gle fixe ne permettrait pas de d\u00e9tecter. Cela permet \u00e9galement de r\u00e9duire le nombre d'alertes inutiles en faisant la distinction entre un comportement v\u00e9ritablement inhabituel et un changement l\u00e9gitime dans la mani\u00e8re dont un client utilise son compte.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>L'avantage ne r\u00e9side pas simplement dans une meilleure d\u00e9tection. Un nombre excessif de faux positifs peut entra\u00eener le blocage de paiements l\u00e9gitimes, emp\u00eachant ainsi les clients d'acc\u00e9der \u00e0 leur argent tandis que les enqu\u00eateurs passent du temps \u00e0 examiner des activit\u00e9s inoffensives.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>L'IA peut aider \u00e0 hi\u00e9rarchiser les alertes, mais la fraude \u00e9volue en fonction des contr\u00f4les mis en place pour la contrer. Les criminels testent les syst\u00e8mes, falsifient les identit\u00e9s et adaptent leurs sch\u00e9mas de transaction. Un mod\u00e8le entra\u00een\u00e9 sur les fraudes d'hier peut s'av\u00e9rer inefficace face \u00e0 une nouvelle m\u00e9thode.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Les \u00e9tablissements doivent donc faire l'objet d'un suivi continu, b\u00e9n\u00e9ficier d'un retour d'information rapide de la part des chercheurs et \u00eatre en mesure d'actualiser leurs contr\u00f4les sans partir du principe qu'un mod\u00e8le qui a fait ses preuves par le pass\u00e9 restera efficace ind\u00e9finiment.<\/span><\/p><h2><span>Les contr\u00f4les en mati\u00e8re de lutte contre le blanchiment d'argent pourraient devenir plus cibl\u00e9s<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Les banques consacrent des ressources consid\u00e9rables \u00e0 la surveillance des transactions et aux enqu\u00eates sur d'\u00e9ventuels cas de blanchiment d'argent. Les syst\u00e8mes actuels g\u00e9n\u00e8rent souvent un grand nombre d'alertes, dont beaucoup ne donnent pas lieu \u00e0 un signalement d'activit\u00e9 suspecte.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>L'IA pourrait am\u00e9liorer ce processus en \u00e9tablissant des liens entre des clients, des entreprises, des comptes et des transactions qui, examin\u00e9s s\u00e9par\u00e9ment, semblent n'avoir aucun rapport entre eux. L'analyse de r\u00e9seau peut mettre en \u00e9vidence des adresses communes, des liens de propri\u00e9t\u00e9 ou des circuits de paiement entre plusieurs entit\u00e9s.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Les outils de traitement du langage naturel peuvent \u00e9galement aider les enqu\u00eateurs \u00e0 organiser les dossiers, \u00e0 r\u00e9sumer les activit\u00e9s ant\u00e9rieures et \u00e0 retrouver les directives pertinentes. Cela permet de r\u00e9duire la charge administrative et de laisser les sp\u00e9cialistes se concentrer sur le fond de l'affaire.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La technologie ne doit pas d\u00e9terminer de mani\u00e8re autonome qu\u2019un client se livre \u00e0 des activit\u00e9s criminelles. Certains comportements peuvent s\u2019expliquer par des raisons l\u00e9gitimes, et des conclusions automatis\u00e9es peuvent avoir de graves cons\u00e9quences sur l\u2019acc\u00e8s au compte et la r\u00e9putation du client.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Les banques doivent \u00e9galement \u00e9viter d'utiliser l'IA dans le seul but de traiter plus rapidement les alertes. L'efficacit\u00e9 n'a de valeur que lorsqu'elle permet d'am\u00e9liorer l'identification et l'analyse des risques r\u00e9els, et non lorsqu'elle sert simplement \u00e0 acc\u00e9l\u00e9rer la cl\u00f4ture des dossiers.<\/span><\/p><h2><span>L'\u00e9valuation de la solvabilit\u00e9 n\u00e9cessite une attention particuli\u00e8re<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>L'apprentissage automatique permet d'analyser les \u00e9tats financiers, l'historique des paiements, les tendances en mati\u00e8re de tr\u00e9sorerie et d'autres informations afin d'\u00e9valuer la probabilit\u00e9 qu'un emprunteur rembourse son pr\u00eat. Il peut ainsi mettre en \u00e9vidence des corr\u00e9lations difficiles \u00e0 cerner \u00e0 l'aide des syst\u00e8mes de notation classiques.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Cela peut am\u00e9liorer la rapidit\u00e9 et la coh\u00e9rence de l'\u00e9valuation de la solvabilit\u00e9, en particulier pour les petites entreprises ou les consommateurs dont l'historique de cr\u00e9dit traditionnel est limit\u00e9. Les donn\u00e9es alternatives peuvent \u00e9galement aider \u00e0 \u00e9valuer des demandeurs qui seraient autrement difficiles \u00e0 \u00e9valuer.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Cette m\u00eame approche peut \u00eatre source de discrimination. Des variables qui semblent neutres peuvent en r\u00e9alit\u00e9 servir d'indicateurs indirects de caract\u00e9ristiques prot\u00e9g\u00e9es ou de situations de pr\u00e9carit\u00e9 \u00e9conomique. Un mod\u00e8le peut produire des r\u00e9sultats diff\u00e9rents selon le quartier, la profession ou le type d'appareil, m\u00eame lorsque ces caract\u00e9ristiques ne tiennent pas explicitement compte de l'origine ethnique, du genre ou d'un autre attribut prot\u00e9g\u00e9.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Les donn\u00e9es historiques refl\u00e8tent \u00e9galement les d\u00e9cisions d'octroi de cr\u00e9dit prises par le pass\u00e9. Si certains groupes ont b\u00e9n\u00e9fici\u00e9 de moins de cr\u00e9dits ou de conditions moins avantageuses par le pass\u00e9, un mod\u00e8le peut assimiler cette tendance et la reproduire comme s'il s'agissait d'une preuve objective de risque.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Les d\u00e9cisions en mati\u00e8re de cr\u00e9dit doivent donc faire l'objet de tests aupr\u00e8s des groupes de clients concern\u00e9s, \u00eatre accompagn\u00e9es d'une justification claire en cas de d\u00e9cision d\u00e9favorable et pr\u00e9voir des voies de recours efficaces. En vertu de la loi europ\u00e9enne sur l'IA, certains syst\u00e8mes d'IA utilis\u00e9s pour \u00e9valuer la solvabilit\u00e9 sont class\u00e9s comme pr\u00e9sentant un risque \u00e9lev\u00e9 et sont soumis \u00e0 des exigences suppl\u00e9mentaires.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Dans ce contexte, l'explicabilit\u00e9 n'est pas simplement une question de choix technique. Un client \u00e0 qui l'on refuse un produit financier important ne devrait pas se voir r\u00e9pondre \u201c c'est l'algorithme qui en a d\u00e9cid\u00e9 ainsi \u201d comme seule explication.<\/span><\/p><h2><span>Les mod\u00e8les de risque de march\u00e9 permettent de d\u00e9tecter des tendances, mais ne garantissent pas l'avenir<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Les \u00e9tablissements financiers utilisent des mod\u00e8les pour estimer la mani\u00e8re dont leurs portefeuilles pourraient r\u00e9agir aux variations des taux d'int\u00e9r\u00eat, des taux de change, des \u00e9carts de cr\u00e9dit et des cours des actifs. L'intelligence artificielle permet de traiter davantage de variables et de mod\u00e9liser des relations plus complexes que certaines approches traditionnelles.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Cela peut permettre d'identifier des concentrations au sein des portefeuilles de n\u00e9gociation ou de mettre en \u00e9vidence que plusieurs positions apparemment diff\u00e9rentes d\u00e9pendent d'un m\u00eame facteur \u00e9conomique sous-jacent. Cela peut \u00e9galement faciliter la d\u00e9tection en temps r\u00e9el d'anomalies en p\u00e9riode de tension sur les march\u00e9s.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Le probl\u00e8me, c'est que les conditions financi\u00e8res \u00e9voluent. Un mod\u00e8le entra\u00een\u00e9 pendant une p\u00e9riode d'inflation stable ou de liquidit\u00e9s abondantes peut se comporter diff\u00e9remment lorsque la guerre, la politique ou la structure du march\u00e9 changent brusquement.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Les donn\u00e9es historiques peuvent ne contenir que peu d'exemples de l'\u00e9v\u00e9nement extr\u00eame que l'institution tente de mod\u00e9liser. Un syst\u00e8me peut atteindre une grande pr\u00e9cision dans l'explication des conditions normales, tout en sous-estimant l'\u00e9v\u00e9nement qui importe le plus.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>L'IA devrait donc venir compl\u00e9ter les tests de r\u00e9sistance plut\u00f4t que de les remplacer. Les \u00e9tablissements ont toujours besoin de sc\u00e9narios hypoth\u00e9tiques qui vont au-del\u00e0 des donn\u00e9es historiques et remettent en question les hypoth\u00e8ses relatives \u00e0 la liquidit\u00e9, aux corr\u00e9lations et au comportement des march\u00e9s.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Un mod\u00e8le de risque n'est pas fiable simplement parce qu'il comporte davantage de variables. Il est fiable lorsque ses limites sont bien comprises et que les d\u00e9cisions restent solides m\u00eame lorsque ces variables \u00e9voluent diff\u00e9remment.<\/span><\/p><h2><span>Le risque op\u00e9rationnel ne se limite pas \u00e0 la cybers\u00e9curit\u00e9<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>L'IA peut aider les institutions \u00e0 identifier les anomalies du syst\u00e8me, \u00e0 anticiper les pannes mat\u00e9rielles ou logicielles et \u00e0 classer les incidents. Elle peut \u00e9galement analyser les communications internes ou traiter des donn\u00e9es afin de d\u00e9tecter les faiblesses op\u00e9rationnelles \u00e9mergentes.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Les outils g\u00e9n\u00e9ratifs peuvent aider les employ\u00e9s en leur fournissant des proc\u00e9dures et en les aidant \u00e0 g\u00e9rer les situations courantes. Cependant, ils peuvent \u00e9galement g\u00e9n\u00e9rer des instructions erron\u00e9es au moment m\u00eame o\u00f9 le personnel a besoin de conseils fiables.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Le risque op\u00e9rationnel augmente lorsqu'un \u00e9tablissement devient d\u00e9pendant d'un mod\u00e8le ou d'un fournisseur sans disposer d'une alternative viable. Si un service d'IA venait \u00e0 \u00eatre indisponible, les processus critiques devraient pouvoir se poursuivre malgr\u00e9 tout.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La banque doit savoir quelles fonctions d\u00e9pendent du syst\u00e8me, ce qui se passe en cas de panne et comment le personnel va se rabattre sur des proc\u00e9dures manuelles ou traditionnelles. Les plans de continuit\u00e9 d'activit\u00e9 doivent \u00eatre test\u00e9s et non pas simplement consid\u00e9r\u00e9s comme acquis.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>L'automatisation peut r\u00e9duire une cat\u00e9gorie d'erreurs humaines tout en en introduisant une autre : une d\u00e9pendance excessive \u00e0 l'\u00e9gard d'un syst\u00e8me dont les d\u00e9faillances sont moins bien connues et potentiellement plus g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9es.<\/span><\/p><h2><span>L'IA est \u00e0 la fois un outil de cyberd\u00e9fense et une cybermenace<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Les \u00e9quipes de s\u00e9curit\u00e9 peuvent recourir \u00e0 l'IA pour d\u00e9tecter les acc\u00e8s inhabituels, analyser l'activit\u00e9 du r\u00e9seau et hi\u00e9rarchiser un grand nombre d'alertes. Elle peut identifier des sch\u00e9mas subtils sur l'ensemble des appareils et des comptes plus rapidement que ne le feraient des analystes travaillant manuellement.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Les pirates utilisent des technologies similaires. L'IA g\u00e9n\u00e9rative permet de cr\u00e9er des messages de hame\u00e7onnage convaincants, d'imiter des styles de communication et de faciliter les techniques d'ing\u00e9nierie sociale. Les voix et les images synth\u00e9tiques facilitent l'usurpation d'identit\u00e9 de dirigeants ou de clients.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Les \u00e9tablissements financiers devraient donc associer une surveillance technique \u00e0 des contr\u00f4les rigoureux en mati\u00e8re de paiements et d'identit\u00e9. Un message vocal apparemment authentique provenant d'un cadre sup\u00e9rieur ne devrait pas pr\u00e9valoir sur la double validation ou la v\u00e9rification ind\u00e9pendante.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Les syst\u00e8mes d'IA peuvent eux-m\u00eames faire l'objet d'attaques. Les donn\u00e9es d'entr\u00e9e peuvent \u00eatre manipul\u00e9es afin de modifier le r\u00e9sultat, des informations confidentielles peuvent \u00eatre extraites, et des instructions malveillantes peuvent \u00eatre dissimul\u00e9es dans des documents trait\u00e9s par des outils g\u00e9n\u00e9ratifs.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Un mod\u00e8le connect\u00e9 \u00e0 des bases de donn\u00e9es internes ou capable de d\u00e9clencher des actions n\u00e9cessite des contr\u00f4les plus stricts qu\u2019un syst\u00e8me se contentant de g\u00e9n\u00e9rer des synth\u00e8ses. L\u2019acc\u00e8s doit \u00eatre limit\u00e9 en fonction des dommages potentiels que l\u2019outil peut causer, et non pas uniquement en fonction de la sensibilit\u00e9 des informations qu\u2019il est en mesure de consulter.<\/span><\/p><h2><span>La qualit\u00e9 des donn\u00e9es est le premier maillon de la cha\u00eene de contr\u00f4le<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La Banque des r\u00e8glements internationaux a indiqu\u00e9 en 2026 que la qualit\u00e9 des donn\u00e9es restait l'un des principaux obstacles \u00e0 la mise en production des syst\u00e8mes d'IA financi\u00e8re. Les institutions sont confront\u00e9es \u00e0 des informations incompl\u00e8tes, incoh\u00e9rentes, obsol\u00e8tes ou inadapt\u00e9es \u00e0 l'usage pr\u00e9vu.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>L'IA ne corrige pas automatiquement les donn\u00e9es de mauvaise qualit\u00e9. Elle peut m\u00eame aggraver le probl\u00e8me en produisant un r\u00e9sultat clair et s\u00fbr \u00e0 partir de donn\u00e9es d'entr\u00e9e peu fiables.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Les groupes financiers stockent souvent les informations relatives aux clients, aux transactions et aux risques dans des syst\u00e8mes cr\u00e9\u00e9s \u00e0 des \u00e9poques diff\u00e9rentes. Les d\u00e9finitions peuvent varier d'une unit\u00e9 op\u00e9rationnelle \u00e0 l'autre, tandis que les acquisitions peuvent donner lieu \u00e0 plusieurs versions concurrentes d'un m\u00eame enregistrement.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Avant de mettre en place un mod\u00e8le avanc\u00e9, l'institution doit d\u00e9terminer quelles donn\u00e9es font autorit\u00e9, \u00e0 qui elles appartiennent et comment les erreurs sont corrig\u00e9es. L'ensemble de donn\u00e9es d'apprentissage doit \u00eatre repr\u00e9sentatif des conditions dans lesquelles le syst\u00e8me fonctionnera.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La tra\u00e7abilit\u00e9 des donn\u00e9es rev\u00eat une importance tout aussi grande. Les \u00e9quipes charg\u00e9es de la gestion des risques doivent pouvoir remonter jusqu'aux sources d'un r\u00e9sultat important et comprendre comment ces informations ont \u00e9t\u00e9 transform\u00e9es. Sans cet historique, il devient difficile d'enqu\u00eater sur une d\u00e9cision inattendue.<\/span><\/p><h2><span>L'explicabilit\u00e9 doit \u00eatre \u00e0 la hauteur des enjeux<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Toutes les applications d'IA ne n\u00e9cessitent pas le m\u00eame niveau d'explication. Un mod\u00e8le servant \u00e0 trier des documents internes n'a pas les m\u00eames implications qu'un mod\u00e8le intervenant dans l'octroi d'un cr\u00e9dit ou permettant d'identifier une transaction comme potentiellement frauduleuse.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Les autorit\u00e9s de r\u00e9gulation privil\u00e9gient de plus en plus une approche proportionn\u00e9e. Plus l'impact sur les clients, les fonds propres ou la stabilit\u00e9 financi\u00e8re est important, plus l'\u00e9tablissement doit \u00eatre en mesure d'expliquer, de tester et de remettre en question son mod\u00e8le.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Certains syst\u00e8mes sophistiqu\u00e9s ne permettent pas de fournir une description simple de chaque calcul interne. Cela ne les rend pas pour autant inutilisables, mais les \u00e9tablissements ont besoin d\u2019autres formes de garantie. Il peut s\u2019agir notamment de v\u00e9rifier comment les r\u00e9sultats \u00e9voluent en fonction des donn\u00e9es d\u2019entr\u00e9e, de comparer le mod\u00e8le \u00e0 un r\u00e9f\u00e9rentiel plus simple et d\u2019analyser les performances selon les diff\u00e9rents groupes de clients.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Un responsable de la gestion des risques doit \u00eatre capable d'expliquer \u00e0 quoi sert le mod\u00e8le, quelles informations il utilise, dans quels cas ses performances sont insuffisantes et dans quelles circonstances il ne faut pas se fier \u00e0 ses r\u00e9sultats.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Une technologie opaque ne devrait pas faire l'objet d'un examen moins approfondi au seul motif que sa complexit\u00e9 rend son explication difficile.<\/span><\/p><h2><span>La d\u00e9pendance vis-\u00e0-vis des tiers devient un probl\u00e8me syst\u00e9mique<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>De nombreuses institutions ne d\u00e9veloppent pas enti\u00e8rement en interne leur infrastructure d'IA. Elles font appel \u00e0 des fournisseurs de services cloud, \u00e0 des d\u00e9veloppeurs de mod\u00e8les de base, \u00e0 des soci\u00e9t\u00e9s sp\u00e9cialis\u00e9es dans les donn\u00e9es et \u00e0 des \u00e9diteurs de logiciels externes.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Cela peut permettre d'acc\u00e9der \u00e0 des technologies dont la mise au point serait co\u00fbteuse si elles devaient \u00eatre d\u00e9velopp\u00e9es de mani\u00e8re ind\u00e9pendante. Cela concentre \u00e9galement les services essentiels entre les mains d'un nombre relativement restreint de prestataires mondiaux.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Si de nombreuses banques s'appuient sur le m\u00eame mod\u00e8le ou la m\u00eame plateforme cloud, une seule panne, une vuln\u00e9rabilit\u00e9 ou une mise \u00e0 jour d\u00e9fectueuse pourrait affecter plusieurs \u00e9tablissements simultan\u00e9ment. Des mod\u00e8les similaires peuvent \u00e9galement r\u00e9agir de mani\u00e8re similaire aux informations du march\u00e9, ce qui accro\u00eet le risque d'un comportement corr\u00e9l\u00e9.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Une banque reste responsable des syst\u00e8mes externalis\u00e9s. Les contrats doivent porter sur l'acc\u00e8s aux donn\u00e9es, le signalement des incidents, les droits d'audit, les modifications apport\u00e9es aux mod\u00e8les, les sous-traitants ainsi que la proc\u00e9dure de r\u00e9cup\u00e9ration des informations \u00e0 la fin de la relation.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>L'\u00e9tablissement doit \u00e9galement d\u00e9terminer s'il peut faire appel \u00e0 un autre prestataire ou poursuivre le processus en interne. Un plan de sortie purement th\u00e9orique ne suffit pas lorsque le transfert des donn\u00e9es et la refonte des int\u00e9grations prendraient des ann\u00e9es.<\/span><\/p><h2><span>Dans quoi vaut-il la peine d'investir ?<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Les inventaires des mod\u00e8les sont indispensables. Une institution doit savoir quels syst\u00e8mes d'IA elle exploite, o\u00f9 ils sont utilis\u00e9s, \u00e0 quelles donn\u00e9es ils ont acc\u00e8s et \u00e0 qui appartient chacun d'entre eux. Les outils non r\u00e9pertori\u00e9s, introduits de mani\u00e8re informelle par les employ\u00e9s, peuvent engendrer des risques \u00e9chappant au contr\u00f4le officiel.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La validation ind\u00e9pendante m\u00e9rite \u00e9galement d'\u00eatre financ\u00e9e. Les personnes charg\u00e9es de tester un mod\u00e8le doivent disposer d'une autorit\u00e9 et d'une expertise suffisantes pour remettre en question l'\u00e9quipe qui l'a d\u00e9velopp\u00e9 ou achet\u00e9.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Le suivi doit se poursuivre apr\u00e8s le d\u00e9ploiement. Il convient d'\u00e9valuer r\u00e9guli\u00e8rement la pr\u00e9cision, les faux positifs, les r\u00e9sultats pour les clients et les incidents op\u00e9rationnels. Un mod\u00e8le qui a r\u00e9ussi ses tests initiaux peut voir ses performances se d\u00e9grader \u00e0 mesure que les comportements et les conditions du march\u00e9 \u00e9voluent.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La formation des employ\u00e9s ne doit pas se limiter aux aspects techniques de l'utilisation de l'outil. Le personnel doit comprendre les notions de confidentialit\u00e9, de partialit\u00e9 et de v\u00e9rification, et savoir dans quels cas il est n\u00e9cessaire de faire remonter l'information \u00e0 un sup\u00e9rieur.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Investir dans des contr\u00f4les plus simples peut parfois s'av\u00e9rer plus rentable. Une meilleure v\u00e9rification d'identit\u00e9, une meilleure gestion des acc\u00e8s ou un meilleur rapprochement des donn\u00e9es peuvent r\u00e9duire les risques de mani\u00e8re plus fiable qu'un mod\u00e8le sophistiqu\u00e9 appliqu\u00e9 \u00e0 des processus d\u00e9faillants.<\/span><\/p><h2><span>Ce que les \u00e9tablissements doivent \u00e9viter<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>L'IA ne doit pas \u00eatre adopt\u00e9e uniquement parce que les concurrents l'utilisent. L'\u00e9tablissement doit identifier un probl\u00e8me de risque sp\u00e9cifique, disposer d'une r\u00e9f\u00e9rence mesurable et expliquer en quoi l'IA constitue une am\u00e9lioration par rapport \u00e0 une m\u00e9thode d\u00e9j\u00e0 \u00e9tablie.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Les syst\u00e8mes de type \u00ab bo\u00eete noire \u00bb ne devraient pas \u00eatre utilis\u00e9s directement dans le cadre de d\u00e9cisions ayant des cons\u00e9quences importantes sans avoir fait l'objet de tests et d'examens suffisants. De m\u00eame, les affirmations d'un fournisseur concernant les performances de son produit ne devraient pas \u00eatre accept\u00e9es sans avoir \u00e9t\u00e9 valid\u00e9es \u00e0 partir des donn\u00e9es et des conditions d'exploitation propres \u00e0 l'\u00e9tablissement.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Les banques devraient \u00e9viter de permettre \u00e0 leurs employ\u00e9s de saisir des informations confidentielles relatives aux clients ou aux risques dans des services g\u00e9n\u00e9ratifs accessibles au public. Les outils approuv\u00e9s doivent \u00eatre assortis de r\u00e8gles claires en mati\u00e8re de traitement des donn\u00e9es et de restrictions techniques, plut\u00f4t que de reposer uniquement sur une politique \u00e9crite.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Les affirmations selon lesquelles un syst\u00e8me permettrait de r\u00e9duire le nombre de faux positifs ou de diminuer les co\u00fbts d'exploitation doivent \u00eatre \u00e9valu\u00e9es en tenant compte des cas non d\u00e9tect\u00e9s, des r\u00e9clamations des clients et du travail suppl\u00e9mentaire de v\u00e9rification. Un syst\u00e8me peut sembler plus efficace simplement parce qu'il transf\u00e8re les co\u00fbts vers un autre service ou g\u00e9n\u00e8re des erreurs qui n'apparaissent qu'ult\u00e9rieurement.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Avant tout, l'IA ne doit pas \u00eatre consid\u00e9r\u00e9e comme un substitut aux professionnels exp\u00e9riment\u00e9s de la gestion des risques. La technologie peut \u00e9largir le champ d'analyse, mais ce sont les personnes qui doivent interpr\u00e9ter les cas exceptionnels, remettre en question les r\u00e9sultats irr\u00e9alistes et assumer la responsabilit\u00e9 de la d\u00e9cision.<\/span><\/p><h2><span>Un cadre de d\u00e9ploiement pratique<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Commencez par d\u00e9finir clairement un cas d'utilisation et comparez le syst\u00e8me d'IA au processus actuel. D\u00e9terminez les am\u00e9liorations n\u00e9cessaires en termes de pr\u00e9cision, de rapidit\u00e9, de co\u00fbt ou de d\u00e9tection des risques avant le lancement de la phase pilote.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Classez l'application en fonction de son impact potentiel. Un outil interne \u00e0 faible risque peut se contenter de contr\u00f4les de base, tandis qu'un mod\u00e8le influen\u00e7ant les d\u00e9cisions en mati\u00e8re de cr\u00e9dit, d'exposition aux risques de march\u00e9 ou d'activit\u00e9s suspectes n\u00e9cessite une validation formelle et une supervision par la hi\u00e9rarchie.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Testez le mod\u00e8le sur des donn\u00e9es repr\u00e9sentatives, y compris des cas complexes et des p\u00e9riodes de tension. \u00c9valuez les performances pour chaque groupe pertinent de clients et de transactions, plut\u00f4t que de vous fier \u00e0 un taux de pr\u00e9cision moyen.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Il convient d'introduire un contr\u00f4le humain \u00e0 un stade o\u00f9 celui-ci peut r\u00e9ellement influencer le r\u00e9sultat. Une personne dont on attend simplement qu'elle valide des centaines de recommandations automatis\u00e9es ne peut assurer un contr\u00f4le efficace.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>D\u00e9finissez des seuils permettant de suspendre le mod\u00e8le lorsque ses performances se d\u00e9t\u00e9riorent, que les donn\u00e9es deviennent peu fiables ou que les conditions de march\u00e9 sortent de la fourchette pour laquelle il a \u00e9t\u00e9 test\u00e9. Pr\u00e9voyez un processus de secours viable.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Enfin, pr\u00e9sentez les r\u00e9sultats \u00e0 la direction g\u00e9n\u00e9rale et au conseil d'administration dans un langage qui leur permette de les remettre en question. La gouvernance \u00e9choue lorsque l'IA est pr\u00e9sent\u00e9e comme un sujet technique ne relevant pas de la responsabilit\u00e9 des d\u00e9cideurs.<\/span><\/p><p><span>L'IA peut rendre la gestion des risques financiers plus rapide et plus s\u00e9lective, notamment en mati\u00e8re de d\u00e9tection des fraudes, de surveillance des transactions, d'analyse des donn\u00e9es et de contr\u00f4les op\u00e9rationnels. Elle peut \u00e9galement masquer des biais, cr\u00e9er une fausse confiance et inciter les institutions \u00e0 se tourner vers les m\u00eames prestataires et mod\u00e8les. La mise en \u0153uvre la plus efficace n\u2019est donc pas celle qui est la plus autonome. C\u2019est celle dans laquelle les donn\u00e9es sont fiables, les limites sont visibles et o\u00f9 des personnes qualifi\u00e9es conservent \u00e0 la fois le pouvoir et l\u2019obligation d\u2019intervenir.<\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>L'int\u00e9gration de l'IA dans la gestion des risques transforme la mani\u00e8re dont les \u00e9tablissements financiers prot\u00e8gent les investissements. 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