la valeur ajoutée du management des risques
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La valeur ajoutée du management des risquesTRANSCRIPT
AnalysePredic-ve.fr présente :
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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