ESUN Bank s'associe à IBM pour développer un cadre de gouvernance de l'IA pour le secteur bancaire.

Banque E.SUN s'associe à IBM Consulting développer des règles de gouvernance de l'IA claires et complètes applicable à l'utilisation de l'intelligence artificielle au sein des institutions bancaires. Cette initiative reflète une transformation plus large de l'ensemble du secteur financier, où l'IA est de plus en plus utilisée pour la détection des fraudes, l'évaluation du crédit et l'automatisation du service client.

Les banques sont confrontées à des défis de gouvernance cruciaux liés à l'IA : comment tester les modèles d'IA avant leur mise en production ? Qui assume la responsabilité des erreurs ? Et comment les institutions peuvent-elles démontrer aux régulateurs l'équité et la sécurité de leurs pratiques ?

Pour relever ces défis, la collaboration a permis de mettre au point un Cadre de gouvernance de l'IA adapté aux opérations bancairesParallèlement à ce cadre, un Livre blanc sur la gouvernance de l'IA décrit comment les entreprises financières peuvent mettre en œuvre des contrôles internes autour des systèmes d'IA, en s'adaptant normes internationales telles que la loi européenne sur l'IA et la norme ISO/CEI 42001 spécifiquement pour la conformité des services financiers.

Ce cadre fournit des orientations détaillées sur :

• Évaluation du modèle avant déploiement et procédures de test
• Suivi et évaluation des performances en continu des modèles d'IA en production
• Protocoles de gouvernance des données et d'examen des risques adapté à la sensibilité des données bancaires

E.SUN Bank entend que ce cadre permette aux institutions Déployer les technologies d'IA tout en préservant des structures de gouvernance robustes et un contrôle réglementaire rigoureux. De nombreuses banques utilisent actuellement des outils d'IA limités ; la prochaine étape consiste à intégrer ces solutions à des fonctions essentielles telles que les prêts et les paiements, dans le respect du cadre réglementaire.

L'impératif pour les banques de gérer les risques liés à l'IA

La confiance est le fondement du secteur bancaire, et Les organismes de réglementation exigent une prise de décision transparente et vérifiableLes modèles d'IA sont souvent considérés comme des « boîtes noires » en raison de l'opacité de leurs processus de décision, ce qui pose problème lorsqu'ils sont utilisés pour l'octroi de crédit ou la détection des fraudes. Les autorités réglementaires du monde entier ont renforcé leur surveillance de ces risques.

Le Loi sur l'IA de l'Union européenne, promulguée en 2024, impose des exigences strictes aux systèmes d'IA à haut risque dans le secteur financier, notamment des évaluations de risques obligatoires, une documentation des données d'entraînement et une surveillance continue après déploiement.

De la même manière, ISO/CEI 42001Publiée en 2023, cette norme établit des lignes directrices pour la création de systèmes de gestion de l'IA complets. Elle met l'accent sur la gouvernance, la supervision et la gestion efficace des données à l'échelle de l'organisation, plutôt que sur des modèles isolés.

La collaboration d'E.SUN Bank avec IBM intègre ces normes réglementaires et sectorielles afin de démontrer leur mise en œuvre pratique dans les flux de travail bancaires quotidiens.

Des programmes pilotes au déploiement en entreprise

Si l'apprentissage automatique a historiquement servi à l'analyse des risques et des fraudes, les nouvelles technologies d'IA s'étendent désormais à l'automatisation du service client et à la gestion documentaire. Cet élargissement du champ d'application nécessite cadres de gouvernance et de gestion des risques solides.

Le cadre développé impose une approche de cycle de vie : approbation du modèle avant son lancement, ainsi qu’une surveillance continue assurée par des équipes multidisciplinaires comprenant des développeurs, des responsables de la conformité et des gestionnaires des risques. Le livre blanc associé propose une classification détaillée des systèmes d’IA en fonction des niveaux de risque et préconise des niveaux de surveillance adaptés.

Développement de la gouvernance de l'IA dans les services financiers

Cette initiative de la banque E.SUN s'inscrit dans une tendance mondiale visant à intégrer la gouvernance comme condition préalable au déploiement de l'IA dans le secteur bancaire. Selon un Rapport NVIDIA 2024Environ 91 % des entreprises de services financiers évaluent ou utilisent activement l'IA, principalement pour la détection des fraudes et l'évaluation des risques.

Une étude de Deloitte révèle que plus de 70 % des institutions financières prévoient d'accroître leurs investissements dans l'IA, en privilégiant le contrôle de la conformité et l'analyse des risques opérationnels. Parallèlement, les autorités de réglementation de plusieurs régions ont émis des avertissements, insistant sur la nécessité d'un examen plus approfondi des systèmes de décision automatisés ayant une incidence sur les processus de crédit et de lutte contre la fraude.

Ces pressions ont poussé les banques à renforcer leurs systèmes de contrôle interne, en déplaçant l'attention au-delà de la précision des modèles pour inclure la provenance des données et l'analyse comportementale continue des solutions d'IA.

Pourquoi une gouvernance forte est essentielle à l'adoption de l'IA

Le rythme auquel les banques déploient l'IA est étroitement lié à la clarté de leur gouvernance. En l'absence de cadres structurés, de nombreuses institutions hésitent à aller au-delà des projets pilotes. Le cadre mis en place par E.SUN Bank et IBM offre une feuille de route claire pour un déploiement responsable de l'IA, dans le respect des obligations réglementaires.

Comme l'a indiqué IBM dans son annonce, ce cadre soutient les entreprises financières en leur permettant de gérer efficacement les risques liés à l'IA à mesure que son adoption se développe.

Cette priorité accordée à la gouvernance marque un tournant dans l'IA d'entreprise : on passe d'une priorité initiale axée sur la technologie et la performance à une gestion durable et continue, alignée sur la tolérance au risque opérationnel et la conformité.

Crédit photo : Markus Spiske

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