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Le  Cercle  du  Risque  prédic0f  

Quelle  est  la  valeur  ajoutée    de  la  prédic-on  du  risque  ?  

Fabien  DE  GEUSER  

ESCP  Europe  

La  prédic-on  comme  démarche  de  rigueur  

•  Postulat  de  départ:  la  prédic-on  présente  trois  aspects  principaux:  •  Une  modélisa-on  •  Une  quan-fica-on  •  Une  évalua-on  de  la  robustesse  (de  la  prédic-on)  

•  De  dire  les  risques  à  prédire  les  risques  •  La  modélisa-on  fait  sor-r  le  management  du  risque  d’une  démarche  

purement  descrip-ve    ou  cartographique  en  imposant  une  réflexion  sur  les  facteurs  de  risques  et  sur  la  nature  de  la  rela-on  entre  ces  facteurs  et  les  dimensions  du  risque  

•  L’exigence  de  quan-fica-on    suppose:  •  L’explicita-on  formelle  des  défini-ons  (mesurer  suppose  de  décider  de  ce  que  l’on  

mesure)    •  la  fiabilisa-on  des  données  

•  La  robustesse  du  modèle  prédic-f  suppose:  •  La  formalisa-on  des  limites  de  ceQe  prédic-on  (significa-vité,  risque,  d’erreur,…)  •  L’explicita-on  des  rejets  de  facteurs  de  risques  comme  non  per-nents  

Un  exemple  de  modèle  et  de  quan-fica-on  du  risque  

•  Le  Risk  Exposure  Calculator,  R.  Simons  

Les  fonc-ons  secondaires  de  la  prédic-on  

•  Fonc-on  projec've:  introduire  la  dimension  temporelle  

•  Fonc-on  ataraxique  (face  à  l’anxiété  engendrée  par  le  risque)  

•  Support  de  clarifica'on  et  de  construc-on  du  consensus  concernant  le  RM  

•  Fonc-on  de  légi'ma'on  par  la  ra-onalisa-on  et  par  l’auditabilité  du  rapport  aux  risques  

•  Fonc-on  intégra've  par  rapport  aux  instruments  de  pilotage  dont  le  mécanisme  principal  est  cohérent  avec  l’approche  modélisatrice  (Objec-fs  et  KPI)  et  quan-ficatrice  de  la  prédic-on.  Elle  permet  alors  l’intégra-on  du  risque  dans  ces  instruments  (ex:  RAROC  ou  les  hypothèses  hautes  et  basses  en  budgé-sa-on)  

Quelques  limites  et  pistes  de  réflexions  sur  la  prédic-on  des  risques  

1.  Les  risques  difficilement  prédic-bles  peuvent  être  refoulés  (non  quan-fiables,  long  terme,    majeurs,…):  la  ques-on  des  Unk  Unk  

2.  La  ra-onalité  «  froide  »  et  «  calculatoire  »  de  la  prédic-on  peine  à  intégrer  les  dimensions  psycho-­‐sociales  de  la  rela-on  des  personnes  aux  risques  

3.  La  prédic-on    peut  créer  l’illusion  du  contrôle  des  risques  

4.  La  robustesse  de  la  prédic-on  suppose  la  compétence    prédic-ve  des  Risk  Managers,  la  fiabilité  des  données,  la  maîtrise  et  la  disponibilité  des  modèles,…  

5.  Risque  de  rejet  par  principe  des  apports  de  la  prédic-on  par  certaines  cultures  an--­‐formelles  

6.  Bureaucra-sa-on  et  automa-sa-on  du  RM  

7.  Modèle  de  l’excellence  vs  modèle  de  l’innova-on  

8.  Les  modèles  régressifs  vs  les  modèles  créa-fs  

9.  La  ques-on  du  niveau  acceptable  de  risque  

Conclusion:  une  «  user-­‐based  »  prédic-on  du  risque  

La  prédic-on  est  un  calcul,  donc  un  ou-l.  Sa  per-nence  dépend  non  seulement  du  modèle  mais  aussi  (surtout?)  de  son  u-lisateur  

Le  risque  de  la  prédic-on  est  donc  lié  (entre  autres)  :  

 -­‐de  la  prise  en  compte  de  ses  contraintes      -­‐de  ses  compétences    

 -­‐de  ses  objec-fs,…  

La  prédic-on  est  peut  être  alors  le  moyen  de  transformer  la  peur  en  prudence  

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