Consultation sur l’apprentissage automatique des modèles basés sur les notations internes

L’EBA a publié un document de discussion sur l’apprentissage automatique utilisé dans le contexte des modèles basés sur les notations internes (IRB,internal ratings-based) pour calculer les fonds propres réglementaires pour le risque de crédit.

Objectif de la consultation

1. Ce document de travail permet de définir :

• les attentes des autorités de surveillance quant à la manière dont les nouveaux modèles sophistiqués d’apprentissage automatique peuvent coexister avec le règlement sur les exigences de fonds propres (CRR) et s’y conformer lorsqu’ils sont utilisés dans le contexte des modèles IRB.

2.Il vise à recueillir les commentaires des parties prenantes sur de nombreux aspects pratiques liés à l’utilisation de l’apprentissage automatique dans le contexte de l’IRB. Ceci dans le but de clarifier les attentes des autorités de surveillance quant à leur utilisation.

Le document permet d’identifier les défis et les opportunités auxquels les institutions peuvent être confrontées en utilisant l’apprentissage automatique.

La consultation est ouverte jusqu’au 11 février 2022.

Document de le consultation >

Les techniques d’apprentissage automatique sont de plus en plus utilisées par les banques à des fins commerciales. Cependant, leur utilisation reste limitée dans le contexte des modèles IRB pour calculer les fonds propres réglementaires pour le risque de crédit. Cela est dû à la nature complexe de ces modèles, qui entraîne des difficultés d’interprétation et de justification de leurs résultats auprès des superviseurs.

Ce document de discussion est une première étape pour :

• engager l’industrie et la communauté de supervision à étudier l’utilisation possible de l’apprentissage automatique dans le contexte des modèles IRB
• et construire une compréhension commune de leurs aspects généraux, ainsi que des défis et opportunités liés au respect des exigences prudentielles.

Il est également mis en avant dans le document :

• les préoccupations qui découlent de l’analyse des exigences du CRR
• et fournit une série de recommandations fondées sur des principes qui garantiraient une utilisation prudente des modèles d’apprentissage automatique dans le contexte du cadre IRB.