Améliorer l’évaluation des risques – avec high-tech et tradition

Le Japon constitue en quelque sorte un laboratoire expérimental. Aucune autre société au monde n’est plus âgée, la moyenne d’âge étant de 48,4 ans. Cela représente un énorme défi : les nombreuses personnes âgées doivent être prises en charge, et il existe en même temps une pénurie de centaines de milliers de soignants. Cependant, le pays transforme ce besoin en vertu. En effet, des robots dotés d’intelligence artificielle (IA) prennent de plus en plus le relais des soignants humains.

Outre la Chine et les États-Unis, le Japon a lui aussi reconnu les contributions que l’IA peut apporter dans de nombreux domaines de la vie quotidienne. Par exemple, dans le cadre de l’évaluation des risques des entreprises. Imaginez que vous souhaitiez évaluer le risque des entreprises avec lesquelles vous faites des affaires. Avec les modèles de risque traditionnels, vous disposez d’une mesure fiable de la stabilité financière des entreprises basée sur les données du bilan, les flux de trésorerie ou les facteurs économiques, mais en même temps, ces variables classiques en limitent la portée.

Identifier les risques à un stade précoce grâce à des modèles assistés par l’IA

Une grande partie de ces données sont communiquées avec un décalage temporel. Afin d’obtenir une image réellement actualisée des risques, il est nécessaire de la compléter par des données aussi actuelles que possible, telles que le comportement de paiement actuel d’une entreprise. À cette fin, des agences de crédit spécialisées gèrent des pools d’expérience de paiement qui rendent transparentes des données actualisées quotidiennement sur le respect ou le non-respect des objectifs de paiement des entreprises individuelles, mais aussi des secteurs, des régions et des pays.

Cela peut fournir des informations sur la situation d’une entreprise, d’un secteur ou d’une région. En particulier, les changements dans les habitudes de paiement peuvent servir d’indicateur pour identifier les risques à un stade précoce. En d’autres termes, grâce à l’inclusion de données non quantifiables ou subjectives, comme le permettent les modèles modernes d’évaluation des risques pilotés par l’IA, il est possible d’obtenir un aperçu anticipé de l’évolution des entreprises en matière de risques.

La pandémie du coronavirus, un moteur pour les modèles de risque basés sur l’IA

C’est la pandémie qui a notamment démontré que cette approche est de plus en plus indispensable. Nous avons eu à faire face à un type de crise où aucune donnée historique n’est disponible. Néanmoins, il est important pour l’évaluation des risques des entreprises, par exemple, d’estimer les conséquences psychosociales pour la population et leur impact sur les différents modèles économiques. Ainsi, la question s’est posée de savoir si les conséquences de la pandémie entraîneraient des changements durables dans les comportements et les habitudes de consommation, ou encore comment les restrictions différenciées selon les régions affecteraient les entreprises individuelles. Néanmoins, l’inclusion de ces données souples dans l’évaluation des risques des entreprises ne doit pas rendre obsolètes les modèles classiques d’évaluation des risques. Au contraire, ces derniers conservent leur validité. Comme au Japon, où les robots ne remplacent pas les infirmières au sens propre du terme, ils sont destinés à les seconder. Il en va de même pour l’évaluation des risques assistée par l’IA. Elle peut, à titre de superposition, renforcer les systèmes de risque traditionnels. Une réévaluation des risques parait de plus en plus importante, comme l’a clairement démontrée la période de crise consécutive à la COVID-19, une situation jusqu’alors unique.