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pour « IA »
Le rapport de consultation du Financial Stability Board (FSB) présente des pratiques de référence pour l’adoption responsable de l’intelligence artificielle dans les institutions financières. Il analyse les bénéfices opérationnels de l’IA ainsi que les risques associés en matière de gouvernance, qualité des données, explicabilité, performance et dépendances aux tiers. Une attention particulière est portée à la cybersécurité : augmentation des cyberattaques assistées par IA, deepfakes, empoisonnement de données, attaques par injection de prompts, exploitation automatisée de vulnérabilités et risques liés aux agents autonomes. Le rapport recommande des contrôles, une supervision humaine et une gestion renforcée des risques cyber et TIC.
Cet article décrit un projet pilote visant à transformer les données d'indemnisation non structurées, comme les notes médicales et les rapports d'experts, en variables actuarielles exploitables grâce aux grands modèles de langage (LLM). La méthodologie repose sur une architecture à deux étapes qui extrait d'abord des informations précises de documents isolés avant de les synthétiser à l'échelle du dossier complet. En utilisant des données synthétiques pour l'entraînement et une validation par des experts cliniques, l'étude démontre une précision d'extraction élevée. L'intégration de ces nouvelles variables dans les méthodes de provisionnement traditionnelles a permis de réduire l'erreur d'estimation des réserves de 6,5 % à 4,0 %. Ce cadre offre ainsi aux actuaires une solution systématique et reproductible pour valoriser des informations narratives jusqu'alors sous-exploitées. Finalement, l'approche favorise une meilleure gestion des risques et une tarification plus précise tout en respectant les exigences réglementaires de transparence.
Cet article étudie un document qui analyse la frontière de l'assurabilité des risques liés à l'intelligence artificielle en mai 2026. Les auteurs cartographient 55 menaces technologiques face à 26 produits d'assurance, révélant un marché en pleine bifurcation entre garanties spécifiques et exclusions systématiques. Le texte propose un cadre méthodologique pour aider les gestionnaires de risques et les régulateurs à naviguer dans l'incertitude juridique de l'ère des agents autonomes.
Cet article analyse une recherche qui présente SwiGAN, un cadre d'intelligence artificielle conçu pour simuler l'évolution des risques climatiques, particulièrement la sécheresse géotechnique en France jusqu'en 2050. En s'appuyant sur des réseaux antagonistes génératifs (GAN) de type Wasserstein, les auteurs modélisent l'indice d'humidité des sols afin d'anticiper les futurs dommages liés à la subsidence.
Le rapport du Financial Stability Board (FSB) met en lumière des risques systémiques liés à l’adoption de l’intelligence artificielle (IA) dans la finance, au-delà des récits d’efficacité. Il souligne que les institutions financières dépendent de plus en plus de technologies externes, notamment de quelques géants technologiques, pour les modèles d’IA et les infrastructures. Ce rapport identifie quatre risques majeurs : une dépendance croissante à des tiers, une concentration alarmante dans la chaîne d’approvisionnement, des difficultés de régulation dues à des définitions incohérentes et le risque de panurgisme numérique amplifiant les instabilités de marché. Les efforts de surveillance restent embryonnaires, soulignant un défi majeur pour la stabilité financière.
Afin d’accompagner le secteur financier dans sa préparation, l’ACPR a organisé une réunion de Place le 17 septembre 2025 à l’occasion de laquelle elle a présenté un état des lieux de la nouvelle règlementation et donné des précisions quant à son rôle et son organisation en matière de surveillance des systèmes d’IA.
Le document présente les résultats du Baromètre France Num 2025, une enquête évaluant la maturité numérique des TPE et PME françaises. Il détaille les objectifs de l'étude, la méthodologie employée (incluant un vaste échantillon de 11 021 entreprises), et fournit une synthèse des perceptions et pratiques numériques de ces entreprises. L'analyse couvre divers aspects tels que la satisfaction vis-à-vis du numérique, les outils de promotion et de vente en ligne, les solutions de gestion et de collaboration, l'adoption de l'intelligence artificielle, les préoccupations liées à la cybersécurité, la connectivité, et les efforts en matière de sobriété numérique. Enfin, il explore les compétences numériques, les dépenses et projets futurs, et propose une typologie des entreprises en fonction de leur niveau de numérisation et de leurs projets en cours.