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L’intégration de l’IA dans les institutions financières impose de passer d’une gestion du « modèle isolé » à celle du système d’exploitation métier activé par l’IA. Le risque de système opérationnel unifie les cadres existants (COSO, NIST, Bâle, OCDE) pour évaluer la résilience globale des processus, données, algorithmes et révisions humaines.
Ce cadre traite notamment du paradoxe wrong-but-running (dysfonctionnement silencieux), où l’IA produit des résultats incorrects sans panne technique visible. Face à cette défaillance silencieuse et à la dépendance aux tiers, la gouvernance doit intégrer des protocoles d'urgence (interruption et reprise) et des KRI ciblés pour préserver la confiance et la résilience institutionnelle.

Ce cadre de stress-testing actuariel modélise l'impact financier des pannes Cloud pour l'assurance cyber, un risque d'accumulation majeur identifié par l'EIOPA. La chrono-modélisation décompose la perte selon la durée de la panne (T), le délai de réaction (U) et la phase de rétablissement (V), lissée par l'efficacité du plan de secours. Le modèle distingue un régime standard (mutualisation de Markowitz sous indépendance conditionnelle) d'un régime de stress (panne simultanée d'un fournisseur) où la mutualisation s'effondre, tout en appliquant une approximation gaussienne justifiée par le caractère light-tailed des risques plafonnés. Pour éviter le « piège de rentabilité » incitant à sur-exposer le portefeuille aux fournisseurs risqués, un critère d'optimisation pénalise la concentration, la solvabilité étant mesurée par la VaR et la CTE. Enfin, l'analyse met en évidence le paradoxe des pannes de durée moyenne plus coûteuses et préconise de proscrire la monoculture Cloud, de diversifier les secteurs et de privilégier la capacité de rétablissement à la rentabilité immédiate.