Applications de l'Intelligence Artificielle dans la gestion du risque de contrepartie : Défis et perspectives pour les banques participatives au Maroc

Résumé

Le présent article cherche à analyser l’application de l'intelligence artificielle (IA) dans la gestion du risque de contrepartie, en se concentrant sur les banques participatives marocaines. Pour ce faire, les auteurs examinent d'abord la réalité de l'IA et ses applications dans la finance islamique avant d'explorer comment elle peut évaluer et atténuer les risques propres à ces institutions.

La méthodologie qualitative retenue se base sur des entretiens semi-directifs avec huit directeurs des risques de banques et fenêtres participatives marocaines. Les entretiens ont été transcrits et soumis à une analyse thématique systématique. Le processus de codage a permis d'identifier des thèmes récurrents, regroupés ensuite en catégories plus larges, afin de dégager des tendances et des perceptions clés sur l'utilisation de l'IA dans la gestion du risque de contrepartie.

Les résultats de l'enquête révèlent qu'aucune des banques interrogées n'utilise actuellement l'IA pour la gestion du risque de contrepartie, bien qu'ils aient l'intention de l'introduire dans un avenir proche. Les avantages attendus incluent une précision accrue dans l'évaluation des risques et une optimisation des processus grâce à l'automatisation. Cependant, les obstacles potentiels incluent des contraintes financières et une pénurie d'expertise en IA.

En effet, l'IA pourrait présenter des perspectives prometteuses pour renforcer la stabilité financière et garantir la conformité à la Charia au sein des banques participatives. Pour une intégration efficace, des investissements dans les ressources et la formation en IA sont nécessaires. En somme, l'avenir de l'IA dans la gestion du risque de contrepartie promet d'introduire innovation et efficacité opérationnelle dans le secteur de la finance participative.

Mots clés : Intelligence Artificielle- Finance Participative – Gestion des risques – Risque de contrepartie

JEL Classification : G32

Type du papier : Recherche empirique