Artificial Intelligence Act : enjeux pour les banques de la réglementation européenne sur l’IA

1. La formation en résumé

Cette formation aborde les enjeux majeurs liés à l’application de l’Artificial Intelligence Act (AIA), la nouvelle réglementation européenne sur l’intelligence artificielle, dans le secteur bancaire. Elle répond au besoin croissant des professionnels de la banque d’intégrer l’IA tout en respectant les exigences strictes de conformité, notamment dans un contexte où la lutte contre le blanchiment de capitaux et le financement du terrorisme (LCBFT) demeure une priorité. L’un des points forts de ce programme réside dans son approche interdisciplinaire qui combine expertise juridique, technologique et bancaire. Les participants acquièrent une compréhension approfondie des classifications des systèmes d’IA selon leur niveau de risque, des obligations de transparence, de gouvernance et de conformité, ainsi que des impacts opérationnels pour les banques. L’objectif est de permettre aux cadres des départements juridiques, risques, conformité, aux chefs de projets digitaux et aux directions générales de maîtriser les défis réglementaires et technologiques liés à l’IA et d’anticiper les attentes des autorités de supervision.

2. Les thèmes abordés

- Introduction aux notions clés de l’intelligence artificielle, avec un focus sur les risques digitaux et la réglementation par les superviseurs.
- Identification des acteurs impliqués dans la gestion de l’IA au sein des banques et articulation entre équipes métier et réglementaires (conformité, risque, juridique, finance).
- Panorama des usages actuels de l’IA dans les banques à l’échelle internationale, avec un zoom sur les stratégies des banques françaises.
- Analyse des bénéfices et limites de l’IA, notamment en optimisation des processus opérationnels et gestion des risques (ethique, encadrement).
- Étude de cas concrets d’utilisation de l’IA dans les directions des risques et de la conformité.
- Examen détaillé de la réglementation européenne AI Act : calendrier, définitions légales, classification des systèmes d’IA selon les niveaux de risque (minimal, limité, élevé, interdit).
- Présentation des exigences différenciées selon la classification des systèmes d’IA, des exemptions, ainsi que de l’évolution du cadre de gestion des risques des modèles (MRM).
- Réflexion sur la gouvernance de l’IA, les processus de validation des modèles et les rapports à produire pour les autorités.
- Synthèse des enjeux actuels et perspectives futures de l’IA dans le secteur bancaire, notamment en lien avec la formation, le changement organisationnel et la réglementation des usages.

3. Éléments de méthodologie de la formation

La formation s’appuie sur une pédagogie interactive et pragmatique, alternant exposés théoriques, illustrations concrètes et exercices pratiques. Des outils d’évaluation comme des questionnaires à choix unique (QCU), des questions vrai/faux et des sessions de questions-réponses permettent de vérifier et d’ancrer les acquis. Les supports pédagogiques incluent une documentation PowerPoint détaillée et des synthèses régulières pour faciliter la compréhension. Cette approche favorise l’intégration des connaissances réglementaires dans la réalité opérationnelle des établissements financiers, tout en stimulant la réflexion sur les meilleures pratiques à adopter pour garantir une intégration responsable et conforme de l’IA dans les banques.