Quel a été le fait générateur de la volonté de vous doter de tels outils de pilotage ?
Marc Irubetagoyena (M. I.) : Le fait générateur de la volonté de se doter de tels outils de pilotage est double : disposer dans un contexte de pression du superviseur accrue d’un meilleur dispositif d’explication des données financières réalisées et projetées avec une capacité rapide de calcul de scénarios alternatifs ; et sur une période de renouvellement des solutions informatiques de gestion, basculer sur la dernière génération d’outil.
Patrick Sommelet (P. S.) : Dans un mode de supervision qui multiplie les analyses de scénarios et les stress-tests, il est rapidement apparu à la banque qu’une projection à dire d’expert ne permettrait plus de répondre à la multiplicité des demandes. La nécessité de disposer au niveau de la finance, de données métier centralisées cohérentes, afin d’éviter l’étape trop fréquente de réconciliation central/métier qui pollue les discussions business, était un autre argument dans le sens du projet.
Deux autres facteurs ont ensuite été clefs dans la décision de lancer le projet : le premier est l’impulsion du management dans sa volonté de renforcer le pilotage dans un environnement de taux bas et de favoriser les réactions rapides à des chocs d’environnement ; le deuxième est que cette orientation a été confirmée par nos échanges avec le régulateur.
Quelle approche d’implémentation a été retenue ?
P. S. : Alertés par l’expérience de certains pairs en Europe et aux Etats Unis, nous avons avancé en interne sur la base de POC (Proof of Concept) agiles, principalement sur les métiers de banque de détail car nous pensions que ces approches quantitatives étaient plus complexes à mettre en place sur les autres périmètres. Suite aux résultats satisfaisants de ces travaux, nous avons lancé un projet groupe d’industrialisation sur l’ensemble des métiers avec une approche décentralisée en allant directement sur la modélisation, sans étape de formalisation. Dans les faits, il semble aujourd’hui que le métier de banque de grande clientèle se prête bien à ce type d’exercices, avec des degrés divers pour les activités de marché.
M. I. : Une approche de prototypage a été retenue dans un premier temps en parallèle d’un exercice budgétaire conduit dans les outils habituels et une bascule l’année suivante de la réalisation du budget a été faite avec une extension à venir pour le début d’année suivante sur les réalisés et les dispositifs de réallocation de coûts centraux. La granularité retenue des modèles est par activité des métiers, avec une déclinaison du paramétrage possible par entité juridique pour les métiers le nécessitant. Une déclinaison de la solution groupe au niveau de chaque métier est initiée entraînant une évolution vers une granularité plus fine. L’approche sera décentralisée avec un cœur de modèle de données et de principes de modélisations défini pour le groupe. Des modules simplifiés de modélisation des métiers au niveau du groupe seront conservés.
Quelles sont les principales difficultés rencontrées dans l’implémentation d’une telle plateforme centralisée ?
M. I. : Les principales difficultés rencontrées dans la mise en place d’une telle plateforme sont la disponibilité des « sachants » aux différents niveaux de l’organisation, l’enrichissement du besoin de données à collecter pour paramétrer les modèles et les backtester, ainsi que le besoin de partager un modèle de données unifié entre les différentes filières de reporting qui prend du temps à définir.
P. S. : Les problématiques rencontrées concernent finalement plutôt la qualité des données et la cohérence des systèmes d’information, notamment sur les périmètres disposants de paliers de sous-consolidation. Les compétences techniques étaient en effet déjà présentes dans l’entreprise, avec des compétences à l’avant-garde sur des problématiques comme l’utilisation du Machine Learning par exemple (sur les métiers techniques en particulier).
Quelle modification de gouvernance/processus a dû être opérée pour y répondre ?
P. S. : Le projet s’est bien intégré dans la gouvernance du groupe. Les exercices de planification financière et le processus budgétaire en particulier tendent à s’imprégner de l’utilisation de ces modèles quantitatifs qui vont cette année être utilisés en parallèle des remontées métier. Le rapprochement des compétences risque et finance dans le cadre du projet nous a aussi permis d’arriver à l’articulation actuelle des modèles développés.
M. I. : La création d’une équipe partagée entre les trois fonctions Finance-RISK-ALMT a permis de fédérer les expertises et les besoins fonctionnels. Une gouvernance du programme de transformation du dispositif de stress-testing et de planification également partagée entre les trois fonctions avec une présidence de niveau direction générale permet de faire émerger des positions consensuelles et d’accélérer la mise en œuvre effective des décisions prises dans l’organisation.
