L'IA de détection de fraude est-elle réglementée par l'AI Act ?

Oui, classification variable. La détection de fraude B2B (entreprises) est généralement risque limité. La détection impactant des clients particuliers (blocage compte, refus transaction) peut nécessiter une classification plus élevée. L'exception confidentialité de l'Article 50 s'applique : pas d'obligation d'informer si cela compromet la détection.

Comment l'AI Act s'articule-t-il avec Bâle III/IV et Solvabilité II ?

Double conformité obligatoire. Bâle III/IV et Solvabilité II imposent des exigences sur les modèles de risque (validation, back-testing). L'AI Act ajoute des obligations spécifiques pour les systèmes IA (documentation, tests, transparence). Les deux se cumulent. La gouvernance des modèles existante peut être étendue pour couvrir l'AI Act.

Les équipes risk management doivent-elles être formées à l'AI Act ?

Oui, obligation Article 4. Les risk managers, analystes quantitatifs, équipes modèles, et comités de risque doivent être formés. Formation spécifique : comprendre les classifications AI Act, documenter les modèles IA, intégrer le risque AI Act dans la cartographie. Deadline : août 2025 pour la formation.

Quel budget prévoir pour la conformité AI Act d'un département risk management ?

Budget par profil : PME/ETI : 25-60K€. Banque régionale : 50-120K€. Grande banque/assurance : 120-350K€+. Éditeur solution risk : 70-180K€. Postes principaux : formation équipes (25%), documentation modèles (35%), tests/validation (25%), audit (15%). La gouvernance des modèles existante peut réduire les coûts.

L'IA de risque opérationnel est-elle concernée par l'AI Act ?

Oui, généralement risque limité. L'analyse des incidents, la prédiction des pannes, et le monitoring des processus sont des outils d'aide. Pas d'impact sur les droits fondamentaux. Vigilance : si l'IA déclenche des actions automatiques impactant des employés (sanctions, licenciements), classification potentiellement plus élevée.

risk management - formation-ia-act

Q: La modélisation des risques financiers par IA est-elle haut risque selon l'AI Act ?

Variable selon l'usage. Les modèles VaR et stress tests internes sont généralement risque limité (aide à la décision). Les modèles de scoring crédit impactant des personnes physiques sont haut risque (Annexe III). Facteur clé : le modèle impacte-t-il directement l'accès au crédit d'individus ou reste-t-il au niveau portefeuille/institutionnel ?

Q: Le risk manager doit-il intégrer l'AI Act dans sa cartographie des risques ?

Oui, absolument. L'AI Act crée un nouveau risque de conformité. Les systèmes IA utilisés pour gérer les risques deviennent eux-mêmes des risques à gérer (paradoxe du gardien). Le risk manager doit cartographier les systèmes IA, évaluer leur classification AI Act, et intégrer le risque de non-conformité dans la cartographie globale.

Q: L'IA pour le risque climatique et ESG est-elle concernée ?

Oui, généralement risque limité. Les modèles de projection climatique, scoring ESG, et analyse de transition sont des outils d'aide à la décision. Pas d'impact direct sur les droits fondamentaux. Vigilance : si le scoring ESG impacte l'accès au financement de PME, classification potentiellement plus élevée. Articulation avec CSRD et taxonomie UE.

Q: L'IA de gestion du risque cyber est-elle réglementée ?

Oui, généralement risque limité avec exception sécurité nationale. Les systèmes de détection d'intrusion, analyse de menaces, et scoring vulnérabilités sont des usages courants. L'AI Act prévoit des exceptions pour la sécurité nationale et la défense. Articulation avec NIS2 pour les infrastructures critiques.

Q: Quels sont les délais de mise en conformité pour le risk management ?

Calendrier : Février 2025 - Pratiques interdites. Août 2025 - Obligations formation (Article 4) pour les équipes risk. Août 2026 - Systèmes haut risque (scoring crédit individuel). Priorité : cartographier les systèmes IA risk, former les équipes, intégrer l'AI Act dans la gouvernance des modèles existante.

🎯 Le Paradoxe du Gardien

L’IA qui gère les risques devient elle-même un risque à gérer.

L’AI Act impose de documenter les risques des systèmes IA… y compris ceux qui gèrent les risques. Le risk manager doit intégrer l’AI Act dans sa propre cartographie des risques.

L’IA révolutionne le risk management. Modélisation VaR, stress tests automatisés, détection de fraude, risque climatique, cyber-risque… Les systèmes IA permettent d’identifier et d’atténuer les risques avec une précision inédite.

Mais cette puissance crée un paradoxe. L’IA qui protège l’entreprise des risques devient elle-même un risque réglementaire. L’AI Act impose des obligations sur les systèmes IA, y compris ceux utilisés pour la gestion des risques.

Ce guide vous aide à naviguer ce paradoxe : comment mettre en conformité vos outils de risk management IA tout en les utilisant pour gérer le nouveau risque AI Act.

🔄 Paradoxe : L’IA risk = un risque

✅ Gouvernance modèles = atout

227 jours restants

Loïc Gros-Flandre - Expert AI Act Risk Management

Par Loïc Gros-Flandre

Directeur de Modernee – Agence IA. Expert en conformité IA et transformation digitale des entreprises.

📊 Risk & Compliance • 🎯 Expert AI Act • 🏦 Secteur Financier

                📖 Ce que vous allez découvrir
                → Les 6 usages IA en risk management et leur classification
→ Le paradoxe du gardien : gérer le risque AI Act
→ L’articulation avec Bâle III/IV et Solvabilité II
→ L’extension de la gouvernance des modèles
→ Le plan de mise en conformité sectoriel

            

Infographie : Les 6 usages IA Risk Management et leur classification AI Act

🔄 Le Paradoxe du Gardien : L’IA Risk = Un Risque

Le risk manager utilise l’IA pour identifier et gérer les risques. Mais l’AI Act crée un nouveau risque : la non-conformité des systèmes IA utilisés pour la gestion des risques.

ia risk management act - Équipe risk management et analyse

Photo par Campaign Creators sur Unsplash

                🔄 Le Paradoxe Expliqué
                1️⃣ Avant AI Act — Le risk manager cartographie les risques (marché, crédit, opérationnel, cyber…)
2️⃣ Avec AI Act — Les outils IA utilisés pour gérer ces risques deviennent eux-mêmes des risques
3️⃣ Nouveau risque — Non-conformité AI Act = sanctions jusqu’à 35M€ ou 7% CA
4️⃣ Action requise — Intégrer le risque AI Act dans la cartographie globale

            

Ce paradoxe est en réalité une opportunité. Le risk manager maîtrise déjà la gouvernance des modèles. Étendre cette gouvernance à l’AI Act est naturel.

« L’AI Act n’est pas une menace pour le risk management. C’est un nouveau risque à intégrer dans notre cartographie, comme tout autre risque réglementaire. »
— Directeur des Risques, Grande Banque Française

📊 Classification AI Act des Systèmes Risk Management

ia risk management act - Analyse et modélisation des risques

Photo par Scott Graham sur Unsplash

💰 Risque Financier (VaR, Stress Tests)

Modélisation Marché et Portefeuille

Classification : Généralement risque limité. Les modèles VaR, stress tests, et risque de crédit portefeuille sont des outils d’aide à la décision. Pas d’impact direct sur les droits fondamentaux d’individus. Vigilance : Si le modèle déclenche des décisions automatiques sur des comptes clients individuels, classification potentiellement plus élevée.

🔍 Détection de Fraude

Transactions Suspectes et Patterns

Classification : Variable selon impact. Fraude B2B (entreprises) : risque limité. Fraude impactant des clients particuliers (blocage compte) : vigilance accrue. Atout : L’exception confidentialité Article 50 s’applique : pas d’obligation d’informer si cela compromet la détection.

🌍 Risque Climatique et ESG

Projections et Scoring ESG

Classification : Généralement risque limité. Les modèles de projection climatique et scoring ESG sont des outils d’analyse. Articulation : CSRD et taxonomie UE pour le reporting. Lien avec IA climate risk et IA carbon management. Vigilance si le scoring impacte l’accès au financement de PME.

🔒 Risque Cyber

Détection et Prévention

Classification : Risque limité avec exception sécurité. Les systèmes de détection d’intrusion et analyse de menaces bénéficient d’exceptions pour la sécurité nationale. Articulation : NIS2 pour les infrastructures critiques. Lien avec IA grid management pour les réseaux.

📋 Scoring Crédit Individuel

Évaluation Solvabilité Personnes Physiques

Classification : HAUT RISQUE (Annexe III). Les systèmes évaluant la solvabilité des personnes physiques pour l’octroi de crédit sont explicitement listés comme haut risque. Obligations complètes : documentation, tests de biais, supervision humaine, conformité d’évaluation.

Usage	Classification	Facteur Clé
VaR, Stress Tests	🟢 LIMITÉ	Niveau portefeuille, aide décision
Détection Fraude B2B	🟢 LIMITÉ	Exception confidentialité
Détection Fraude B2C	⚠️ VARIABLE	Impact client (blocage)
Risque Climatique/ESG	🟢 LIMITÉ	Aide décision, pas d’impact direct
Cyber-risque	🟢 LIMITÉ	Exception sécurité nationale
Scoring Crédit Individuel	🔴 HAUT	Personnes physiques – Annexe III

📊 Quiz : Conformité AI Act Risk Management

Évaluez la maturité de votre département risk management

⚖️ Articulation avec Bâle III/IV et Solvabilité II

Le risk management financier est déjà très réglementé. L’AI Act s’ajoute aux obligations existantes, mais la gouvernance des modèles peut être étendue.

Aspect	Bâle III/IV – Solvabilité II	AI Act
Focus	Modèles de risque prudentiels	Systèmes IA tous usages
Validation	Back-testing, validation indépendante	Tests, documentation, conformité
Gouvernance	Comité modèles, RSSI	Peut être étendue aux systèmes IA
Supervision	ACPR, BCE	Autorités IA nationales

✅ Opportunité : Étendre la Gouvernance des Modèles

Les établissements financiers ont déjà une gouvernance des modèles mature pour Bâle/Solvabilité. Cette gouvernance peut être étendue pour couvrir les obligations AI Act :

→ Même comité de validation pour les systèmes IA
→ Même processus de documentation et back-testing
→ Extension du périmètre aux systèmes IA non-prudentiels

« La gouvernance des modèles Bâle est une base solide. L’AI Act demande d’étendre cette gouvernance aux systèmes IA hors périmètre prudentiel. »
— ACPR, Autorité de Contrôle Prudentiel et de Résolution

🎯 Plan de Mise en Conformité Risk Management

ia risk management act - Dashboard et monitoring risques

Photo par Carlos Muza sur Unsplash

Mois 1

Inventaire systèmes IA risk — Cartographier : VaR, stress tests, fraude, opérationnel, climatique, cyber, scoring crédit.

Mois 1-2

Classification des risques AI Act — Identifier les systèmes haut risque (scoring crédit individuel) vs risque limité.

Mois 2

Intégration cartographie globale — Ajouter le risque AI Act dans la cartographie des risques de l’entreprise.

Mois 2-3

Extension gouvernance modèles — Étendre le comité de validation existant aux systèmes IA hors périmètre Bâle.

Mois 3-4

Formation équipes risk — Former risk managers, analystes quant, équipes modèles (500€/personne).

Mois 4-5

Documentation technique — Créer fiches conformité pour chaque système IA. Liens avec fleet management et water management si applicable.

Mois 5-6

Tests et validation — Tests de biais, validation des systèmes haut risque, back-testing AI Act.

Continu

Monitoring et reporting — Intégrer les KPIs AI Act dans le reporting risque existant.

⚠️ Scoring Crédit Individuel : Priorité Absolue

Si vous utilisez des systèmes IA pour évaluer la solvabilité de personnes physiques, c’est haut risque (Annexe III).

Deadline : Août 2026 pour conformité complète. Commencez maintenant la documentation et les tests de biais.

📊 Simulateur Budget Conformité Risk Management

Estimez le budget de mise en conformité AI Act de votre département risk

Type d’organisation

Nombre de personnes à former (risk, quant, modèles)

Nombre de systèmes IA risk management

Avez-vous du scoring crédit individuel (personnes physiques) ?

❓ Questions Fréquentes – IA Risk Management et AI Act

La modélisation des risques financiers par IA est-elle haut risque ?

Variable. VaR et stress tests internes : risque limité (aide décision). Scoring crédit impactant des personnes physiques : haut risque (Annexe III). Facteur clé : Le modèle impacte-t-il l’accès au crédit d’individus ou reste-t-il au niveau portefeuille ?

L’IA de détection de fraude est-elle réglementée ?

Oui, classification variable. Fraude B2B : risque limité. Fraude B2C avec impact client (blocage) : vigilance. Atout : Exception confidentialité Article 50 : pas d’obligation d’informer si cela compromet la détection.

Le risk manager doit-il intégrer l’AI Act dans sa cartographie ?

Oui, absolument. L’AI Act crée un nouveau risque de conformité. Les systèmes IA deviennent des risques à gérer (paradoxe du gardien). Intégrez le risque AI Act dans la cartographie globale.

L’IA pour le risque climatique et ESG est-elle concernée ?

Oui, risque limité. Projections climat et scoring ESG sont des outils d’aide. Articulation avec CSRD et taxonomie UE. Vigilance : Si le scoring impacte l’accès au financement de PME, classification potentiellement plus élevée.

L’IA de gestion du risque cyber est-elle réglementée ?

Oui, risque limité avec exception sécurité nationale. Détection d’intrusion et analyse de menaces bénéficient d’exceptions. Articulation avec NIS2 pour les infrastructures critiques.

Comment l’AI Act s’articule-t-il avec Bâle III/IV ?

Double conformité. Bâle impose des exigences sur les modèles prudentiels. AI Act ajoute des obligations IA. Opportunité : La gouvernance des modèles existante peut être étendue pour couvrir l’AI Act.

Les équipes risk doivent-elles être formées à l’AI Act ?

Oui, obligation Article 4. Risk managers, analystes quant, équipes modèles doivent être formés. Formation spécifique : classifications AI Act, documentation, intégration dans la gouvernance. Deadline : août 2025.

Quel budget prévoir pour un département risk management ?

Budget : PME/ETI : 25-60K€. Banque régionale : 50-120K€. Grande banque : 120-350K€+. Éditeur : 70-180K€. Postes : formation (25%), documentation (35%), tests (25%), audit (15%). La gouvernance existante peut réduire les coûts.

L’IA de risque opérationnel est-elle concernée ?

Oui, risque limité. Analyse d’incidents et prédiction de pannes sont des outils d’aide. Vigilance : Si l’IA déclenche des actions impactant des employés (sanctions), classification potentiellement plus élevée.

Quels sont les délais pour le risk management ?

Calendrier : Février 2025 – Pratiques interdites. Août 2025 – Formation (Article 4). Août 2026 – Systèmes haut risque (scoring crédit individuel). Priorité : cartographier les systèmes, former les équipes, étendre la gouvernance des modèles.

🎯 Conclusion : Le Risk Manager, Gardien de la Conformité IA

L’IA révolutionne le risk management. Mais elle crée aussi un paradoxe : les outils qui gèrent les risques deviennent eux-mêmes des risques à gérer.

La bonne nouvelle : le risk manager est parfaitement positionné pour gérer cette transition. La gouvernance des modèles existante est une base solide pour l’AI Act.

1️⃣ Intégrer — Le risque AI Act dans la cartographie globale
2️⃣ Étendre — La gouvernance des modèles aux systèmes IA
3️⃣ Former — Les équipes risk à l’AI Act (priorité août 2025)

L’échéance approche. L’obligation de formation entre en vigueur en août 2025. Formez vos équipes risk maintenant.