Zen Risk : l’Intelligence Artificielle au service de la gestion du risque de modèle

Relever le défi réglementaire autour de la gestion du risque de modèle

La crise de 2008 a conduit le comité de Bâle à définir des lignes directrices de supervision des modèles internes de risques de crédit. Depuis, la réglementation autour de l’usage des modèles prédictifs n’a cessé de s’accentuer. Les exigences en la matière s’articulent autour des thématiques de transparence, de stabilité et d’interprétabilité, qui font peser une pression supplémentaire sur les établissements financiers. Pour y répondre, ces derniers ont de plus en plus souvent recours à la modélisation, basée sur des hypothèses et des théories. Cette évolution a donné naissance au Model Risk Management ou Risque de Modèle en Français.

Dans ce contexte, les nouvelles technologies (Machine Learning, Big Data, IA…) apparaissent comme une aide potentielle et bienvenue. Seulement, le côté « boîte noire » des modèles d’Intelligence Artificielle, la sensibilité des algorithmes à leur paramétrage, ainsi que la difficulté à comprendre les résultats obtenus sont actuellement un frein à leur utilisation. La réglementation actuelle impose en effet aux établissements financiers l’obligation de fournir des informations précises sur la manière dont ils développent leurs modèles, ainsi que sur leurs circuits de validation.

Conçue pour répondre à ces freins, la plate-forme Zen Risk a été développée sous la Direction de Nadège Grennepois, Associée Risk Advisory, dans le cadre du programme d’intrapreneuriat qui accompagne les collaborateurs de Deloitte dans la création et la mise en œuvre de nouvelles solutions pour leurs clients. Innovation disruptive basée sur le Machine learning, Zen Risk incarne l’ouverture à un écosystème entrepreneurial ainsi qu’à de nouvelles méthodes agiles, au bénéfice de tous les clients du cabinet.

« Au sein de la division Deloitte Risk Advisory, nous sommes convaincus que la modélisation va croître dans les prochaines années et que les modèles, toujours plus dynamiques, devront être recalibrés plus régulièrement. C’est pourquoi nous avons souhaité accompagner nos clients dans cette transition et avons développé notre propre plate-forme de développement et de gestion du risque de modèle basée sur l’IA : Zen Risk », explique Nadège Grennepois, Associée Risk Advisory Deloitte.

Améliorer les modèles en toute transparence

Du traitement des données jusqu’à l’explicabilité des modèles en passant par la création de règles métiers, la solution Deloitte, Zen Risk, prend en charge l’ensemble du pipeline Machine Learning et signe une petite révolution dans l’univers du MRM. Son objectif est ainsi de fournir aux modélisateurs des outils leur permettant d’automatiser et de systématiser leurs travaux, de confronter leur modèle à différentes approches et, enfin, de leur donner les clés pour intégrer aux modèles existants des règles identifiées par l’Intelligence Artificielle.

En outre, afin de se conformer à la réglementation qui demande à ce que les modèles de plus en plus abstraits soient explicités, auditables et donc compréhensibles, Zen Risk met à la disposition de ses utilisateurs une palette complète d’outils. Ceux-ci visent à expliquer aussi bien une observation isolée que la globalité des décisions prises par les algorithmes.

Ces techniques sont essentielles face à l’avènement de modèles de plus en plus précis, au détriment de leur interprétabilité. Avec Zen Risk, Deloitte ambitionne de livrer un outil complet, des modèles plus précis que les modèles traditionnels et aussi compréhensibles, en implémentant les dernières techniques d’explicabilité. En donnant facilement accès à une compréhension complète des modèles les plus complexes, Zen Risk permet à ses utilisateurs, les institutions financières, de mettre en place les meilleurs modèles et de gérer ainsi leur portefeuille de manière plus profitable.