L'ACPR se prononce sur l'équité algorithmique.
L'équité algorithmique dans la finance impose de dépasser la simple exclusion des variables sensibles, inefficace face aux proxies détectables par l'IA. Un cadre juridique stratifié (AI Act, RGPD, directives sectorielles) encadre les systèmes à haut risque, avec des philosophies divergentes entre protection par abstention et prévention de l'exclusion indue. Le Risk Manager doit distinguer disparité, biais et discrimination, et arbitrer entre trois métriques d'équité (indépendance, séparation, suffisance) mathématiquement incompatibles simultanément. La correction passe par pré-traitement, in-processing ou post-traitement des seuils. L'enjeu final : intégrer l'équité au Model Risk Management, documenter les arbitrages, et concilier viabilité économique et non-discrimination sociale.