La conformité avec le règlement de la taxonomie de l’UE peut-être simplifiée et accélérée par l’automatisation. L’intelligence artificielle peut offrir un soutien efficace dans divers domaines.

Dans le cadre de leurs efforts pour promouvoir la durabilité, les institutions financières de l’UE sont désormais tenues de divulguer leur conformité à la taxonomie de l’UE dans leurs rapports annuels. La complexité de ce règlement représente un défi majeur pour les banques, mais ce défi peut être relevé grâce à l’intelligence artificielle – de l’analyse des documents à l’évaluation des risques climatiques et géologiques.

Le règlement de taxonomie comme partie du pacte vert

Au cours des dix dernières années, les institutions européennes ont fait des efforts considérables pour rendre les finances et les investissements plus durables. Cela comprend également le règlement de taxonomie de l’UE lancé en 2020, qui fait partie de la transition économique dans le cadre du pacte vert européen. Il prévoit une stratégie pour augmenter la transparence et réorienter les investissements privés vers des activités respectueuses de l’environnement.

Depuis début 2023, si une institution de crédit souhaite se conformer à la taxonomie de l’UE, elle doit vérifier pour chaque prêt si le projet financé ou l’activité économique associée est conforme à la taxonomie. Cela concerne non seulement les clients d’entreprises, mais aussi les achats de biens immobiliers par des particuliers, par exemple.

Impact du règlement de la taxonomie de l’UE sur les processus de crédit

Ces nouvelles obligations marquent la première étape des nouvelles obligations de déclaration. À partir de 2024, d’autres exigences plus complètes seront mises en place avec le ratio d’actifs verts (GAR). Le GAR sert d’indicateur clé de performance (KPI) et vise à fournir une mesure uniforme et comparable de la part des actifs d’une banque investis dans des projets et activités écologiquement durables.

La mise en œuvre de ces nouvelles mesures réglementaires peut avoir un impact significatif sur les processus de crédit des banques. Les processus internes des banques doivent être adaptés en conséquence, ce qui inclut l’introduction de nouvelles routines et normes d’inspection, ainsi qu’une possible restructuration de l’organisation interne.

La documentation de la taxonomie de l’UE est d’une complexité impressionnante. L’évaluation correcte des crédits nécessite un personnel hautement qualifié, et même s’il est disponible, les banques peuvent avoir du mal à gérer tous les processus en temps opportun.

Le processus de révision des critères de taxonomie de l’UE est particulièrement long, en particulier lorsqu’il y a une grande quantité de données ou un manque de données.

Tous ces défis ont finalement un impact sur les coûts, ce qui pose aux institutions financières le défi de trouver des moyens efficaces et économiques de se conformer aux nouvelles exigences.

Automatisation des processus de crédit pour la conformité à la taxonomie grâce à l’IA

La complexité de la taxonomie de l’UE peut être simplifiée et accélérée par l’automatisation avec l’IA, même s’il existe encore certaines limites aujourd’hui, à la fois en raison du texte de loi lui-même et du manque d’information et de sources de données.

Une première étape importante vers l’automatisation de l’évaluation est réalisée avec l’implémentation du règlement dans des arbres de décision logiques. Cela permet une manipulation simple de l’évaluation respective pour les utilisateurs au sein de la banque lors de la demande de crédit et pour les entreprises lors de leur auto-évaluation dans le cadre de la taxonomie de l’UE.

Dans un second temps, des solutions basées sur le traitement automatique du langage naturel (TALN) pour l’analyse de texte permettent de lire automatiquement les documents (par exemple, les certificats énergétiques des bâtiments). Des informations pertinentes et des critères d’évaluation sont extraits pour répondre de manière automatique aux exigences de la taxonomie européenne. C’est un soutien énorme pour l’utilisateur interne de la banque qui travaille sur l’octroi de crédits et qui n’a plus qu’à confirmer la réponse déjà pré-sélectionnée.

Cela n’est bien entendu possible que si les documents appropriés sont téléchargés dans le système. Les modèles d’intelligence artificielle, tels que ceux du TALN, ont un très haut niveau de précision pour la lecture des textes. Toutefois, le problème demeure de savoir si les documents et les données sont disponibles.

L’intégration de services d’informations et de données externes permet d’automatiser davantage les évaluations. Par exemple, l’évaluation des risques climatiques. Ainsi, l’évaluation des risques climatiques et géologiques peut être demandée pour chaque emplacement, c’est-à-dire sur la base d’une adresse ou d’une zone géographique sur une carte.

Automatisation de la taxonomie de l’UE : pas un jeu facile

Quand on pense à l’intelligence artificielle aujourd’hui, nous avons souvent des illusions et des idées de miracles, mais je tiens à rappeler ce qui est vraiment nécessaire pour automatiser un règlement comme celui de la taxonomie de l’UE.

Premièrement, vous devez traduire plus de 40 000 pages de réglementation (qui sont très denses en termes de paramètres, d’exceptions, d’ajustements, etc.) dans une logique que le logiciel peut comprendre et traiter.

Il est important, entre autres, de ne pas oublier que la taxonomie de l’UE évolue constamment. Depuis fin juin 2023, les deux premiers objectifs climatiques ont été étendus à quatre nouveaux objectifs environnementaux, souvent appelés « Taxo4 ». Il s’agit de l’utilisation durable des ressources aquatiques et maritimes, de la transition vers une économie circulaire, de la prévention et de la réduction de la pollution environnementale, et de la protection et de la restauration de la biodiversité.

À partir de début 2024, ces quatre nouveaux objectifs environnementaux seront également inclus dans l’évaluation et les systèmes devront inclure chaque modification réglementaire.

Deuxièmement, il convient de noter que l’UE a fait de grands efforts pour créer une réglementation uniforme à travers les pays, mais il est compréhensible qu’il y ait des situations où cela n’a pas été possible. Cela doit également être pris en compte lors du développement du logiciel d’IA.

En effet, il existe des exigences spécifiques au pays de la taxonomie de l’UE pour certaines activités économiques. Par exemple, les réglementations en matière d’énergie pour les biens immobiliers varient beaucoup d’un pays à l’autre, ce qui doit être pris en compte dans les logiques d’évaluation respectives. En outre, les certificats énergétiques des bâtiments varient d’un pays à l’autre, ce qui signifie que les logiques dIA doivent être formées en conséquence pour être capables d’identifier et d’extraire automatiquement les informations pertinentes, et cela individuellement pour chaque certificat énergétique national.

Il ne faut pas oublier que ces réglementations locales, y compris les modifications, doivent être maintenues à jour dans le logiciel. La logique de l’IA peut également être d’une grande aide à cet égard.

En bref, on pourrait dire qu’un objectif aussi exigeant que l’automatisation de la taxonomie de l’UE nécessite une solution très flexible qui peut s’adapter à ces évolutions.

L’automatisation de la taxonomie de l’UE est une nécessité

En résumé, l’automatisation de la taxonomie de l’UE est absolument nécessaire pour les banques et les entreprises en Europe afin de gérer la complexité du règlement. Les processus de prêt peuvent être simplifiés et accélérés grâce à des solutions d’intelligence artificielle. De nombreuses possibilités d’optimisation sont encore à réaliser, et celles-ci peuvent être mieux gérées si les institutions financières et les fournisseurs de logiciels collaborent.