Les Régulateurs Financiers Doivent Intégrer l’Éthique dans Leurs Systèmes d’IA
À mesure que l’intelligence artificielle (IA) joue un rôle de plus en plus important dans la régulation des banques et des entreprises de services financiers, il est crucial que les régulateurs s’assurent que ces nouveaux systèmes n’importent pas de biais anciens dans la supervision moderne.
Ce qui est en Jeu
Une IA de supervision non contrôlée menace l’intégrité du marché, l’inclusion financière et la confiance du public.
Citation d’Expert
« Les décisions de supervision doivent rester explicables et responsables, nécessitant un “humain dans la boucle” pour toutes les interventions significatives. » — Marlene Amstad, FINMA
Données de Soutien
Soixante-sept pour cent des agences utilisent l’IA ; 37 % rapportent l’absence d’un cadre de gouvernance ou éthique formel.
Un Écart Alarmant
Plus de deux tiers des autorités financières mondiales parient sur l’IA pour gérer nos économies. Pourtant, plus de la moitié d’entre elles le font sans lignes directrices éthiques en place. Moins de 9 % des autorités financières considèrent actuellement le biais algorithmique comme un défi à résoudre.
Risques Potentiels
Les risques liés à une gouvernance insuffisante peuvent inclure une érosion de la confiance, une intégrité du marché affaiblie et des dommages non intentionnels.
Utilisations de l’IA
Les autorités financières, y compris les banques centrales et les commissions des valeurs mobilières, parient de plus en plus sur l’IA pour détecter des modèles complexes de blanchiment d’argent et prédire des chocs systémiques. Par exemple :
- La plateforme Athena de la Banque Centrale Européenne utilise des analyses textuelles à grande échelle.
- La Financial Conduct Authority du Royaume-Uni utilise l’IA pour détecter les abus de marché.
- En Finlande, des modèles de langage visuel interprètent des graphiques.
Défis de Gouvernance
Le dernier rapport sur l’état de la SupTech 2025 révèle un décalage frappant entre l’ambition technologique et la supervision institutionnelle. Plus de la moitié des autorités interrogées manquent de structures de gouvernance claires pour la technologie de supervision alimentée par l’IA.
Statistiques Clés
Les chiffres sont révélateurs :
- 37 % des agences n’ont pas de cadre formel de gouvernance ou d’éthique pour l’IA.
- Seulement 3 % ont développé un cadre interne dédié aux applications SupTech.
- 4 % s’alignent explicitement sur des normes internationales comme les Principes de l’IA de l’OCDE.
Préoccupations Éthiques
La reconnaissance limitée du risque éthique en tant que défi de supervision est frappante. Lorsque les autorités sont interrogées sur les barrières à l’adoption, seulement 8,8 % identifient des préoccupations éthiques comme un problème.
Gouvernance des Données
Une gouvernance des données solide est essentielle pour une infrastructure éthique. Cela comprend :
- Propriété claire des données.
- Documentation de la provenance des données.
- Contrôles de qualité continus.
Exemples de Bonnes Pratiques
Des autorités montrent qu’intégrer l’éthique est possible :
- La FCA du Royaume-Uni a établi un cadre d’éthique qui nécessite des évaluations indépendantes avant le déploiement.
- La Banque de Tanzanie a créé un hub d’innovation en IA pour développer des lignes directrices explicites axées sur la transparence et la responsabilité.
Conclusion
Pour combler le fossé de responsabilité, les dirigeants doivent aller au-delà de l’intention et prioriser des politiques opérationnelles concrètes. Sans cela, le risque de résultats discriminatoires et une perte catastrophique de confiance du public pourraient déstabiliser l’économie entière.