Gouvernance de l'IA en Finance : Explicabilité et Conformité

L'intelligence artificielle n'est plus réservée aux laboratoires. Dans la finance et la gestion des risques, l'IA devient opérationnelle. Cependant, le passage en production exige un niveau de gouvernance que les flux de travail classiques de data science négligent souvent.

Le défi des modèles "boîte noire"

Les régulateurs et les gestionnaires de risques ne peuvent accepter des modèles qui n'offrent aucune explication à leurs décisions. Dans les services financiers, l'IA explicable (XAI) n'est pas une option : c'est une exigence de conformité et de confiance.

1) L'explicabilité comme pilier de gouvernance

Pour gouverner l'IA efficacement, les organisations doivent implémenter des patterns XAI :

• Importance des variables (Feature importance) : Comprendre quelles variables influencent les sorties du modèle.
• Explications locales : Être capable d'expliquer pourquoi une décision spécifique a été prise (ex: refus de prêt).
• Contre-factuels : Montrer ce qui devrait changer pour obtenir un résultat différent.

2) Le cycle de vie de l'IA : au-delà du code

Gouverner l'IA signifie suivre le modèle de sa conception à son retrait :

• Lignage des données (Data lineage) : Prouver l'origine et la qualité des données d'entraînement.
• Contrôle de version : Suivre non seulement le code, mais aussi les poids et paramètres du modèle.
• Flux d'approbation : Formaliser le passage des tests à la production avec une validation humaine (human-in-the-loop).

3) Surveillance continue de la dérive (Drift)

Les modèles entraînés sur des données historiques peuvent se dégrader lorsque le monde change. Une gouvernance robuste inclut :

• Suivi des performances : Détecter quand la précision chute.
• Détection de dérive des données : Identifier quand les données d'entrée diffèrent significativement du jeu d'entraînement.
• Surveillance des biais : S'assurer que les modèles restent équitables et conformes aux standards éthiques.

Conclusion

Gouverner l'IA en finance revient à construire un modèle opérationnel durable. En intégrant l'explicabilité, la gestion du cycle de vie et la surveillance continue dans la plateforme de delivery, les institutions financières peuvent innover avec l'IA tout en gardant un contrôle total sur les risques et la conformité.