Par Badr Boussabat

Une nouvelle crise financière a vu le jour et cette dernière n’a pu être évitée. Des données disponibles en quantité faramineuse existent, mais sont toujours peu exploitables. Ces données seraient cruciales pour alimenter l’intelligence artificielle et créer de l’information stratégique. Celle-ci permettrait à chaque banque ou institution financière à trouver la véritable tactique gagnante pour jouer un rôle plus utile dans la situation de l’après COVID-19. Que cela soit dans le système économique, que pour tout un chacun.

La crise de 2008 fut une des crises les plus dévastatrices du capitalisme moderne. Celle-là a été due à un manque de liquidité causé par des défauts de paiement. Et dans un système mondialisé, toutes les économies sont contaminées. Sans refaire l’histoire, une panoplie de réglementations a coulé dans les rigoles du secteur financier pour lutter contre le manque de liquidité: augmentation des fonds propres pour avoir suffisamment de liquidité en période de crise, une communication plus accrue sur les produits financiers proposés aux investisseurs ou encore une modélisation des différents risques spécifiques à l’activité de l’entité financière. L’objectif fondamental étant de limiter les risques de rentrer dans une nouvelle crise financière.

En réalité, le cadre réglementaire actuel imposé aux banques démontre qu’il y avait une croyance, celle que la prochaine crise financière serait nécessairement celle de la liquidité. Et pourtant, ce ne fut pas le cas. Car c’est une crise sanitaire d’envergure mondiale qui gronda, allant au-delà du simple aspect de la liquidité.

L’exemple le plus parlant est relatif au modèle statistique intitulé la « Value-at-Risk ». Sans rentrer dans les détails, cette métrique a notamment pour but d’évaluer la marge de risque de perte dans le rendement d’une banque après investissement. Ce modèle est imposé aux services financiers, alors qu’il comporte de nombreuses failles. Une des plus importantes failles de cette métrique réside dans sa qualité de calculer la perte minimale d’une institution financière et non sa perte maximale. Autrement dit, la perte réelle peut se situer à un niveau considérable, mais le modèle ne sera jamais dans la possibilité de le prédire. Un autre front mobilise les financiers. Il concerne la conformité dans le cadre de la lutte contre la fraude ou le blanchiment d’argent. Les banques doivent absolument recourir à l’intelligence artificielle pour mener à bien ce combat contre l’illégalité. Et l’intelligence artificielle est la meilleure arme. Cette macro-technologie permettrait même d’économiser des milliards de dollars au secteur financier s’il venait à l’intégrer dans sa gestion des risques.

En réalité, les réglementations qui ont été pensées par les autorités bancaires sont fondées sur une bonne intention. Cependant, elles n’ont pas pour vertu d’insuffler une volonté claire d’orienter le secteur financier vers un changement systémique du paradigme. Celui d’entrer dans l’ « augmentation ». Effectivement, le secteur financier aurait besoin de rentrer dans l’ère de la « gestion  augmentée des risques ». Toutes les institutions financières doivent être amenées à utiliser la « prédiction » comme outil suprême pour structurer leur gestion des risques. Notamment, par l’utilisation des données qui représentent un volume titanesque dans le secteur. En effet, les données ne sont pas lacunaires dans le secteur bancaire traditionnel. Cependant, deux raisons empêchent le secteur d’engager l’aventure dans l’exploitation des données. D’une part, ces dernières ne sont pas d’une qualité irréprochable. D’autre part, elles sont souvent stockées dans des systèmes séparés. Ceci établit donc une contrainte dans l’intégration de l’intelligence artificielle.

Le secteur financier doit se porter garant de l’économie. Cela doit être son objectif principal. Beaucoup remettent en doute l’efficacité de cette mission, à juste titre. Il est donc venu de proposer un nouveau tournant à la finance, qui serait plus attentif aux risques. Et cela ne peut être possible sans la généralisation de l’utilisation de l’intelligence artificielle. Dans toutes les activités. Si cette condition n’est pas remplie, le système restera encore trop exposé à l’incertitude et in fine, n’honorera pas sa mission primordiale, qui est celle de protéger les économies. La gestion des risques doit absolument guider le monde financier dans la production d’information stratégique pour toute institution financière. Cette information doit guider le rôle des banques, mais aussi, repenser leur valeur ajoutée dans la société au sens concret du terme. C’est pourquoi, le cadre réglementaire doit envisager ce nouveau virage, en proposant un nouvel élan qui intègre le développement de l’IA dans ses directives. Il en va finalement de l’économie mondiale.

Badr Boussabat – Economiste, Politologue, Conférencier et Auteur de « L’intelligence artificielle : notre meilleur espoir » (2020)