Source : Wassénius, E., Crona, B., Battiston, S., Jwaideh, M., Mandel, A., Monasterolo, I., Posth, J.-A., Ranger, N., & Schwendner, P. (2026). Guiding principles for designing robust environmental risk assessments for the financial sector. Manuscript.

Sommaire : L'évaluation des risques environnementaux nécessite une rigueur quantitative pour surmonter l'opacité du marché. La VaR classique étant inadaptée aux ruptures systémiques, l'Expected Shortfall et le « Coût du risque environnemental » offrent un cadre prospectif plus robuste. Entre l'approche macroéconomique (Top-down) et la démarche granulaire par site (Bottom-up), cette dernière reste l'objectif clé pour la gestion de portefeuille. Une modélisation fiable exige sept principes : transparence, géolocalisation des actifs, priorité aux données observables pour limiter la propagation d'erreurs, prise en compte des interactions non linéaires, scénarios prospectifs, agrégation cohérente et adéquation aux besoins de l'utilisateur. Ces principes garantissent des décisions auditables et actionnables.

1. Introduction : Le passage de la confusion ESG à l'exigence de rigueur quantitative

L'intégration des risques liés au changement climatique, à la dégradation de la nature et à la perte de biodiversité s'impose désormais comme un impératif pour les institutions financières et les autorités de supervision (BCE, FINMA). Cependant, cette reconnaissance croissante s'accompagne d'une confusion méthodologique majeure. Le marché actuel des outils d'évaluation souffre d'une opacité qui rappelle les dérives des notations ESG : un manque de comparabilité flagrant et une documentation souvent inexistante pour les solutions commerciales (« boîtes noires »).

Cette situation freine l'adoption effective de ces mesures. Selon l'étude de Ninety One (2023), si 43 % des acteurs financiers déclarent utiliser des méthodologies de Climate-VaR (cVaR), la majorité n'intègre pas ces résultats dans ses décisions finales par manque de confiance dans la signification technique des chiffres produits. L'objectif de cet article est de dissiper cette ambiguïté en présentant les principes directeurs nécessaires à la conception d'évaluations de risques environnementaux robustes, scientifiquement fondées et exploitables par les gestionnaires de risques.

2. Au-delà de la VaR traditionnelle : Le concept de « Cost-of-Environmental-Risk »

L'utilisation du terme « Value-at-Risk » (VaR) pour les enjeux environnementaux fait l'objet de débats au sein de la communauté quantitative. Si la VaR financière classique est un standard, son application aux actifs biophysiques nécessite une adaptation structurelle profonde, notamment en raison de l'insuffisance des données historiques pour prédire des ruptures systémiques.

Comparaison des cadres analytiques :

• VaR Financière Traditionnelle : Fondée sur des données historiques (approches paramétriques ou non-paramétriques), elle se concentre sur des horizons de court terme (1 à 10 jours) avec des distributions de probabilité souvent stables.
• Mesures de Risques Environnementaux : Elles reposent sur des scénarios prospectifs (forward-looking) et doivent gérer des incertitudes non linéaires. Pour capturer les pertes extrêmes au-delà du seuil de confiance, l'utilisation de l'Expected Shortfall (ES) est techniquement supérieure à la VaR probabiliste simple pour caractériser les risques de queue (tail risks).

Plutôt que de rechercher une VaR universelle, il est préférable d'adopter la notion de « Coût du risque environnemental » (Cost-of-Environmental-Risk). Cette mesure englobe les primes d'assurance, les pertes retenues, les coûts de prévention et d'atténuation, ainsi que les pertes de capital sur des horizons temporels pluriannuels.

3. Analyse des deux parcours méthodologiques (Pathways)

La traduction de la complexité biophysique en termes monétaires suit généralement l'un des deux parcours suivants, dictés par l'objectif de l'utilisateur final et la disponibilité des données.

Il convient de noter que le Pathway 2 est souvent le résultat de la pénurie actuelle de données granulaires, alors que le Pathway 1 constitue l'objectif cible pour une gestion des risques véritablement actionnable au niveau du portefeuille.

4. Les sept principes pour une évaluation robuste du risque

Pour transformer les évaluations environnementales en outils de décision fiables, sept principes directeurs doivent être respectés :

Principe 1 : Clarté et transparence. Toute méthodologie doit documenter explicitement ses hypothèses, les paramètres exclus et les limites des inférences possibles. La transparence sur les trajectoires de scénarios est la condition sine qua non de la comparabilité entre modèles.

Principe 2 : Données spécifiques à la localisation. Les risques environnementaux sont intrinsèquement géographiques. La topographie locale agit comme un multiplicateur ou un atténuateur de risque. Une approche robuste nécessite des données au niveau des actifs (asset-level). Actuellement, le « goulot d'étranglement » des données réside dans le lien entre les sociétés mères et leurs sites opérationnels, ce qui plaide pour un reporting mandataire des localisations d'actifs.

Principe 3 : Données observables et vérifiables. Pour limiter la propagation d'erreurs, les entrées fondées sur des observations réelles (imagerie satellite, volumes de ressources) doivent être prioritaires sur les sorties de modèles couplés complexes. L'utilisation de « modèles sur des modèles » induit une croissance d'erreur hétéroscédastique : les incertitudes s'amplifient de manière non linéaire à chaque couche de modélisation. Ce principe s'aligne sur l'approche de Fair Value Accounting de l'IFRS pour l'estimation des actifs non financiers.

Principe 4 : Effets d'interaction. Il est impératif de distinguer clairement le danger (hazard), l'exposition et la vulnérabilité. Les méthodologies doivent déclarer si elles incluent les rétroactions non linéaires entre climat et nature (ex: la dégradation des sols exacerbant les inondations locales).

Principe 5 : Scénarios diversifiés et prospectifs. L'évaluation doit intégrer des scénarios qui vont au-delà des prévisions actuelles, incluant des événements de « faible probabilité / fort impact ». Cette approche est conforme à la Circulaire 2026/1 de la FINMA, qui impose des tests de matérialité basés sur des scénarios défavorables sur divers horizons temporels.

Principe 6 : Agrégation significative. Le point de traduction monétaire doit être cohérent avec l'entité visée. Traduire le risque en unités monétaires le plus tôt possible dans le processus (Pathway 1) permet de conserver les paramètres spécifiques à l'emplacement et de faciliter l'atténuation à la source.

Principe 7 : Adéquation de la métrique pour l'utilisateur final. Le choix entre les parcours (Pathways) est justifié par les besoins de l'utilisateur : là où les Banques Centrales requièrent une couverture macroéconomique (Pathway 2), les gérants de portefeuille exigent une précision granulaire pour l'allocation de capital (Pathway 1).

5. Mise en pratique : Analyse de trois méthodologies récentes

Trois études illustrent l'application de ces principes en distinguant risques physiques et de transition :

• Mandel, Battiston & Monasterolo (2025) [Risque Physique - Pathway 1] : Cette méthode évalue la destruction de capital tangible et l'interruption d'activité liée aux tempêtes, inondations, incendies de forêt et glissements de terrain. En utilisant des données de localisation précises au niveau des installations, les auteurs démontrent que les estimations de pertes augmentent de 70 % par rapport à une analyse limitée aux sièges sociaux, souvent situés dans des zones moins exposées (ex: côtes sujettes aux inondations).
• Posth et al. (2024) [Risques de Transition et Physiques - Pathway 1] : Ce cadre introduit la « Bio-VaR » en utilisant l'observation terrestre. Contrairement à Mandel qui se focalise sur la destruction de capital, Posth base la traduction monétaire sur les coûts de réhabilitation de la biodiversité. Ces coûts sont calibrés selon les cadres réglementaires locaux, intégrant ainsi les risques de transition juridique.
• Ranger et al. (2024) [Risque de Dépendance - Pathway 2] : Ce modèle évalue la dépendance aux services écosystémiques. En raison de la priorité donnée à la couverture systémique pour les banques centrales et les assureurs, il agrège des indicateurs nationaux avant la monétisation des flux de revenus exposés.

6. Conclusion : Vers une interopérabilité méthodologique

Il n'existera pas de métrique unique pour le risque environnemental ; la diversité des besoins financiers et la complexité biophysique l'interdisent. Cependant, cette diversité ne doit pas justifier l'opacité.

En adoptant ces sept principes, les risk managers peuvent transformer les « boîtes noires » actuelles en outils de décision robustes et auditables. Le passage du Pathway 2 vers le Pathway 1, soutenu par une transparence accrue sur la propagation des erreurs et les hypothèses de scénarios, est essentiel pour restaurer la confiance des marchés et permettre une allocation du capital réellement résiliente face aux bascules environnementales à venir.