La modélisation des risques opérationnels

• Déterminer les apports de la méthode de modélisation par les arbres de défaillance face aux approches standards et avancées.
• Evaluer vos risques opérationnels plus finement pour une meilleure allocation de vos fonds propres.
• Apprendre à constituer une cartographie des risques par la technique fondée sur les arbres de défaillance.

L’avenir s’oriente vers des démarches globales de gestion des risques opérationnels, intégrant la quantification des risques à la démarche de maîtrise de ces risques. Il est nécessaire que la méthode employée analyse suffisamment le risque pour construire des outils de pilotage et de maîtrise des risques efficaces. Or les hypothèses des méthodes statistiques rentrent en contradiction avec le contexte dans lequel on souhaite les utiliser. Il est donc nécessaire d’utiliser une approche plus analytique et prospective qui impose une contribution forte des experts opérationnels afin de constituer des scénarios de risques potentiels.

La problématique de la mesure des risques opérationnels - Les concepts

L’esprit de la réglementation Bâle II
-    Premières approches : les méthodes de Base et Standard
-    Pour un pilotage plus efficace, la nécessité d’une méthode avancée : démarche du progrès continu (Plan / Do / Act  / Check)

Les probabilités pour la mesure du risque :
-    Rappels de probabilités
-    La variable aléatoire
-    Lois de probabilité
-    Indicateurs pour la mesure du risque

Première méthode avancée : la Loss Distribution Approach, essentiellement statistique
-    Principe général
-    Estimation des lois de distribution à partir des données historiques
-    Les difficultés de la LDA
-    La difficulté de la LDA pour les évènements rares 

De quels risques parlons-nous ? Identification des pertes potentielles
-    Ne pas passer à côté d’un risque : une proposition de pistes pour viser l’exhaustivité
-    Où s’arrêter ? Une approche par les enjeux

Deuxième méthode avancée : Modélisation des scénarios avec les Réseaux bayésiens
-    Principe général, espérances conditionnelles, représentation d’un réseau bayésien
-    Implémentation

Deuxième méthode avancée (bis) : Modélisation des scénarios avec les Arbres de défaillance
-    Principe général
-    Implémentation
-    Pilotage du risque
-    Représenter les corrélations

Travaux pratiques : la constitution d’une cartographie
Modélisation d’un scénario construit avec les participants dans un cadre simplifié

Retour d’expérience d’Emmanuelle Portelle :
-    Organisation / approche pour la constitution de la cartographie
-    Difficultés rencontrées
-    Compétences requises
-    Pistes d’amélioration