UAB REVUE magazine September 2024

19 Magazine de l ’ Union Des Banques Arabes Etudes et paroles d’experts prenantes, et l’adaptation des processus métiers aux nouveaux flux de travail basés sur l’IA, ce qui peut rencontrer des résistances internes et révéler des lacunes organisationnelles. 5. Conformité réglementaire : Les banques opèrent dans un environnement strictement réglementé, où l’adoption de l’IA suscite des préoccupations en matière de conformité aux réglementations sur la confidentialité des données, les directives éthiques, et les exigences réglementaires. Une surveillance et une gouvernance rigoureuses sont donc indispensables. En particulier, les défis réglementaires liés à l’adoption de l’intelligence artificielle dans les banques se multiplient en raison de la nature sensible des services financiers et des risques potentiels associés à ces technologies. Parmi les défis organisationnels majeurs, on peut citer : Confidentialité et sécurité des données : L’IA dans le secteur bancaire repose fortement sur de vastes quantités de données clients pour former des modèles d’apprentissage automatique et réaliser des prédictions. Les réglementations strictes en matière de confidentialité des données imposent des exigences élevées pour la collecte, le stockage, et le traitement des données personnelles. Par conséquent, les banques doivent garantir la conformité à ces régulations pour protéger la vie privée des client et prévenir les violations de données. Prêts équitables et non-discrimination : Les algorithmes d’IA utilisés pour la notation de crédit et les décisions de prêt doivent strictement respecter les lois et réglementations en matière de prêts équitables afin d’éviter toute forme de discrimination, notamment en fonction de caractéristiques protégées telles que la race ou le sexe. Transparence et explicabilité : Les régulateurs exigent que les banques garantissent la transparence et l’explicabilité des processus décisionnels basés sur l’IA pour assurer la responsabilité et atténuer les risques. Cela implique que les banques doivent être en mesure d’expliquer clairement comment les modèles d’intelligence artificielle parviennent à leurs conclusions, en particulier dans des domaines cruciaux comme l’approbation des crédits et l’évaluation des risques. Cette exigence peut s’avérer difficile à satisfaire, notamment avec des algorithmes d’IA complexes et de type « boîte noire ».