L’impact de l’intelligence artificielle sur la gestion des risques financiers : une analyse comparative des approches traditionnelles et avancées

Résumé

Résumé :

L’évolution rapide des technologies de l’intelligence artificielle transforme en profondeur les pratiques de gestion des risques financiers. Cet article analyse l’apport de l’intelligence artificielle dans l’évaluation des principaux risques financiers, notamment le risque de crédit, le risque de liquidité et le risque de marché, dans un contexte marqué par une incertitude macroéconomique croissante. En s’appuyant sur une approche analytique combinant revue de littérature, cadre conceptuel et simulations de scénarios de stress, l’étude met en évidence la capacité des modèles d’apprentissage automatique à améliorer la précision des prévisions et à mieux capter les relations non linéaires entre les variables économiques et financières. Les résultats montrent que l’intégration de l’intelligence artificielle dans les exercices de stress test permet une évaluation plus réaliste de la résilience des institutions financières, tout en renforçant l’anticipation des vulnérabilités potentielles. L’article conclut que l’intelligence artificielle constitue un levier stratégique complémentaire aux méthodes traditionnelles, contribuant à la modernisation des dispositifs d’évaluation des risques financiers et au renforcement de la stabilité du système financier.

Mots-clés : Intelligence artificielle, Gestion des risques financiers, Stress test, Stabilité financière

Abstract :

The rapid development of artificial intelligence technologies is profoundly transforming financial risk management practices. This article examines the contribution of artificial intelligence to the assessment of major financial risks, including credit risk, liquidity risk, and market risk, in an environment characterized by increasing macroeconomic uncertainty. Based on an analytical approach combining a literature review, a conceptual framework, and stress-scenario simulations, the study highlights the ability of machine learning models to enhance forecasting accuracy and to better capture non-linear relationships between economic and financial variables. The results show that integrating artificial intelligence into stress-testing exercises leads to a more realistic assessment of the resilience of financial institutions while improving the early identification of potential vulnerabilities. The article concludes that artificial intelligence should be viewed as a strategic complement to traditional methods, contributing to the modernization of financial risk assessment frameworks and to the strengthening of financial system stability.

Keywords: Artificial intelligence, Financial risk management, Stress testing, Financial stability