Impact de l'AI Act dans le secteur financier : perspectives d'avenir
Alors que l'AI Act de l'Union européenne entre progressivement en vigueur, le secteur financier se prépare à adapter son approche de l'intelligence artificielle. Comment les institutions financières peuvent-elles garantir que leurs systèmes d'IA sont sûrs et transparents ? Comment les rôles et responsabilités des équipes de conformité vont-ils évoluer ?
Cet article explore les implications de cette législation et propose nos prévisions pour l'avenir.
AI act en bref
L'AI Act de l'UE représente le premier cadre réglementaire complet au monde pour l'intelligence artificielle, établissant des principes clés pour l'utilisation de l'IA par les organisations basées dans l'UE. Son objectif principal est d'assurer que les systèmes d'IA sont sûrs, transparents et respectent les droits humains, y compris la vie privée et la non-discrimination. La législation est entrée en vigueur le 1er août 2024, avec la plupart de ses dispositions pleinement applicables d'ici 2026.
Des normes plus strictes et des implications élargies
L'AI Act a des implications majeures pour les institutions financières, car le secteur dépend de plus en plus de systèmes d'IA que la Commission européenne classe comme "à haut risque", tels que ceux utilisés dans les procédures d'évaluation des risques et les processus de lutte contre le blanchiment d'argent (AML). Les exigences pour ces cas d'utilisation de l'IA à haut risque sont strictes et incluent des normes rigoureuses en matière de qualité et de gouvernance des données. Par exemple, les banques et les courtiers doivent élaborer des procédures de classification des risques et des procédures de gestion des risques subséquentes pour leurs modèles d'IA.
La surveillance et le reporting des incidents sont également des facteurs nouveaux à prendre en compte. L'impact réel sur les institutions financières est cependant bien plus vaste que ce que la réglementation suggère initialement. Voici notre analyse.
Comment les institutions financières peuvent se préparer à l'AI Act
Une nouvelle approche hybride, intégrant le soutien de l'IA dans les équipes, est susceptible de redéfinir les rôles traditionnels de la conformité et de conduire à une restructuration organisationnelle. Comment les institutions financières devraient-elles intégrer efficacement l'IA dans leurs processus de conformité, et quelles mesures peuvent-elles prendre pour anticiper les exigences fixées par l'AI Act ? Voici deux tendances :
1. Utilisation accrue de l'IA par les autorités réglementaires
Nous prévoyons que les autorités réglementaires des États membres de l'UE utiliseront de plus en plus l'IA dans leurs propres enquêtes sur les institutions financières. Par exemple, la détection d'anomalies joue déjà un rôle important dans l'identification des transactions suspectes. Les banques et les courtiers doivent se préparer à cette évolution et s'assurer qu'ils disposent d'un système robuste pour gérer les dossiers. Prenons l'exemple des estimations de risque client : les audits d'IA peuvent grandement les améliorer, mais seulement si les bons paramètres de risque sont appliqués. Filtrer des milliers de dossiers quotidiennement en utilisant des paramètres de risque incorrects ou non conformes à l'AI Act pourrait facilement être signalé par une enquête assistée par l'IA d'un régulateur dans un avenir proche.
2. Contrôle qualité interne
Le contrôle qualité est un autre domaine clé où les banques et les courtiers peuvent utiliser l'IA à leur avantage, s'ils jouent bien leurs cartes. En tant que troisième ligne de défense dans les institutions financières, les audits et contrôles internes peuvent être utilisés stratégiquement, mais le domaine évolue rapidement et continuera de le faire. Les évaluations des risques s'appuieront de plus en plus sur des systèmes d'IA, permettant une automatisation quasi totale de la grande majorité des dossiers. L'intelligence artificielle effectuera une grande partie du travail lourd, modifiant le rôle des employés humains dans le processus. Au lieu de revoir chaque cas, les membres de l'équipe se concentreront plus en profondeur sur un plus petit nombre de dossiers à haut risque, tout en évaluant également la performance de l'IA sur les cas plus simples.
Vers une approche hybride de l'évaluation des risques par l'IA
Les exemples ci-dessus nous amènent à un aspect clé de l'AI Act : les institutions financières doivent évaluer en continu la performance de leurs systèmes d'IA, ce qui redéfinit le rôle des équipes de conformité. Elles auront un rôle important à jouer en comparant leurs modèles d'IA avec leurs modèles de prise de décision plus traditionnels basés sur des règles. Comment les banques devraient-elles réagir si leurs modèles d'IA commencent à produire des résultats inattendus, ou comment gérer les faux positifs ? Quelles métriques devraient-elles utiliser pour évaluer et ajuster leurs modèles ?
Cette transition conduira à une interaction accrue entre les modèles de prise de décision traditionnels et l'IA. Pour soutenir cette transition, de nouveaux rôles émergeront, avec des humains déterminant où l'IA s'intègre dans leur boîte à outils de conformité globale et s'assurant que les systèmes d'intelligence artificielle s'alignent sur leurs cadres de conformité de manière transparente, en utilisant les bons paramètres.
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