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L’ACPR lance une expérimentation sur la mutualisation des données pour lutter contre le blanchiment et le financement du terrorisme

En France, le contrôle des banques est exercé par l’Autorité de Contrôle Prudentiel et de Résolution (ACPR). Créée en 2010, suite à la crise financière de 2008, l’autorité a pour objectif de superviser les banques et les assurances pour en garantir la stabilité financière, protéger la clientèle et renforcer l’influence française dans les instances internationales et européennes. Elle organise une expérimentation afin d’évaluer les bénéfices de la mutualisation de données sur la performance des modèles de détection des transactions suspectes dans le domaine de la LCB-FT dans le secteur bancaire.

C’est Christine Lagarde, ministre de l’économie sous la présidence de Nicolas Sarkozy, qui a annoncé la création de l’ACPR en juillet 2009, suite à la crise financière mondiale de 2008. L’objectif pour cette nouvelle autorité est de superviser les banques et les assurances pour en garantir la stabilité financière, protéger la clientèle et renforcer l’influence française dans les instances internationales et européennes. Créée le 9 mars 2010, intégrée à la Banque de France, l’ACPR bénéficie pour son fonctionnement de moyens, notamment humains et informatique, fournis par cette dernière. En 2016, le Pôle Fintech Innovation dédié aux Fintech et à l’innovation a été créé.

Les travaux de l’ACPR sur L’IA

Depuis 2018, L’ACPR a mené différents travaux portant sur l’IA. Après un premier rapport et une première consultation publique, elle a lancé en mars 2019 des travaux exploratoires avec des acteurs du secteur financier pour éclairer les enjeux d’explicabilité et de gouvernance de l’IA.

Composés d’entretiens et d’ateliers techniques, ils étaient axés sur :

  • La lutte contre le blanchiment et le financement du terrorisme (LCB-FT),
  • Les modèles internes et notamment le scoring de crédit,
  • La protection de la clientèle.

L’institution a également publié en 2020 le rapport « Gouvernance des algorithmes d’IA dans le secteur financier » qui a mis en évidence le rôle de « l’explicabilité », fondamental dans la conception et la gouvernance des algorithmes et lancé son premier hackathon sur ce thème l’an passé.

L’expérimentation

Dans le prolongement des travaux portant sur la lutte contre le LCB-FT, et tenant compte du rapport sur ce thème publié en 2021 par le Groupe d’Action Financière (GAFI), l’ACPR organise cette expérimentation.

Le rapport du GAFI démontre qu’il est possible aux institutions financières de mieux appréhender, évaluer et réduire les risques de blanchiment des capitaux et de financement du terrorisme et donc d’identifier plus rapidement et facilement les activités illégales grâce à une mutualisation des données et une analyse collaborative.

L’objectif de l’ACPR est d’étudier l’amélioration de la performance prédictive des algorithmes de détection de transaction bancaires suspectes, tout en respectant la législation en vigueur sur la confidentialité des données sensibles. L’expérimentation se déroule en plusieurs temps.

  • Tout d’abord, une réunion de présentation a eu lieu le 30 mars dernier dans les locaux de l’ACPR à Paris à destination des acteurs intéressés par une participation à ce projet d’expérimentation : banques et prestataires techniques.
  • Dans un second temps, un Tech Sprint, organisé par le Pôle Fintech Innovation de l’ACPR, va être prochainement lancé. Les prestataires techniques fournissant des solutions en matière de calculs collaboratifs et de mutualisation de données reposant notamment sur les « PETs » (Privacy-Enhancing Technologies ou méthodes de préservation de la confidentialité) pourront présenter leur solution aux banques volontaires.
  • Des ateliers de réflexion et de modélisation avec les banques participant à l’expérimentation, notamment pour établir les cas d’usage les plus intéressants à tester, vont être mis en place.
  •  Les méthodes retenues vont être mises en œuvre et les résultats évalués par chacune des équipes composées de banques et de prestataires.

Cette expérimentation permettra, en testant des solutions de mutualisation ou d’analyse collaborative de données, d’améliorer les algorithmes de détection et de réduire le nombre de fausses alertes et ainsi d’augmenter l’efficacité de la lutte contre le blanchiment.

 
Thierry Maubant

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