N° 44 : Modèles internes des banques pour le calcul du capital réglementaire (IRB) et intelligence artificielle
Cette note expose les enjeux, les risques et les avantages des modèles d’apprentissage automatique (« Machine Learning ») pour la conception des modèles internes d’évaluation de risque de crédit utilisés par les établissements bancaires dans le cadre du calcul de leur exigence en fond propre (« Approche IRB Crédit »).
L’utilisation des modèles ML dans le cadre des modèles IRB est pour l’instant marginale. Elle pourrait pourtant
permettre d’améliorer la qualité prédictive des modèles et dans certains cas conduire à une réduction des
exigences de fonds propres. Toutefois les modèles ML se heurtent à un déficit d’interprétabilité que les
méthodes par substitution ou d’approximation locale ne résolvent pas.
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Updated on the 24th of February 2025