Guide BCE Modèles Internes 2025 : Nouvelles Exigences CRR3

En juillet 2025, la Banque Centrale Européenne (BCE) a publié une version révisée de son Guide on Internal Models. Ce guide décrit les attentes prudentielles de la BCE concernant l'utilisation de modèles internes par les établissements importants pour calculer les exigences réglementaires de fonds propres pour le risque de crédit, le risque de marché et le risque de contrepartie. La révision de 2025 reflète les récentes évolutions réglementaires, en particulier la mise en œuvre du CRR3 à compter de janvier 2025 et vise à renforcer la transparence et à harmoniser les pratiques de supervision au sein de la zone européenne.

En application des articles 143, 283 et 325 du règlement (UE) n° 575/2013 (CRR), tels que modifiés par CRR2 (2019) et CRR3 (2024), la BCE est chargée d’accorder aux établissements l’autorisation d’utiliser des modèles internes pour la couverture du risque de crédit, du risque de contrepartie et du risque de marché. Le Guide on Internal Models sert de référence interne aux équipes de supervision, afin de garantir une approche commune et cohérente dans le mécanisme
unique de surveillance. Ce guide ne crée pas d’obligations nouvelles : il s’inscrit dans le cadre réglementaire européen existant et se fonde sur les normes techniques de réglementation et d’exécution (RTS/ITS) élaborées par l’Autorité Bancaire Européenne (EBA). Certaines de ces normes sont encore en cours d’adoption, et la BCE prévoit de l'actualiser en conséquence.

Parmi les principales mises à jour, citons un nouveau chapitre sur les principes généraux applicables aux modèles internes, qui consolide les attentes applicables à tous les types de risques et introduit des orientations sur l'utilisation de l'apprentissage automatique, la gouvernance des données et la gestion des risques liés aux modèles.

La section consacrée au risque de crédit a été réorganisée en trois sous-chapitres : Thèmes généraux, Définition du défaut et Estimation des paramètres de risque. Les clarifications notables concernent les critères relatifs aux jours d’impayés (« days past due - DPD ») et à l’évaluation de l'improbabilité de paiement (« Unlikeliness to pay – UTP »), ainsi que les précisions apportées aux attentes en matière de probabilité de défaut (PD) et de perte en cas de défaut (LGD), y compris les normes de calibrage et les exigences en matière de données alignées sur le CRR3.

En ce qui concerne le risque de marché, le guide comprend désormais des chapitres distincts pour les cadres CRR2 et CRR3, reflétant la transition progressive vers la révision fondamentale du portefeuille de négociation (FRTB) de Bâle III. Cette double structure s'adapte aux établissements qui se trouvent à différents stades d'adoption, comme le permettent les mesures transitoires de l'UE.

En matière de risque de contrepartie, les mises à jour clarifient le traitement des expositions sur marge pendant la période de risque sur marge et intègrent les modifications apportées au traitement des échéances dans le cadre du CRR3.
Le guide incite également les établissements à simplifier leurs modèles internes de notation (IRB), conformément aux dispositions du CRR3, qui visent à accroître la flexibilité et à réduire le recours à des modèles excessivement complexes pour certaines expositions. Bien qu'aucune consultation publique officielle n'ait précédé cette révision, la BCE a engagé le dialogue avec les établissements dans le cadre de tables rondes ciblées organisées en 2024.

Gouvernance, déploiement et usage des modèles IRB

Le chapitre consacré au risque de crédit constitue l’un des volets les plus détaillés du guide. Il décrit les attentes prudentielles relatives aux modèles internes fondés sur l’approche IRB (Internal Ratings-Based).

Sur le plan de la gouvernance, la BCE insiste sur la nécessité d’un cadre solide, incluant une Credit Risk Control Unit (CRCU) indépendante, une implication active de l’organe de direction et une documentation exhaustive des systèmes de notation. Les fonctions de validation et d’audit doivent être clairement séparées et dotées de ressources adéquates. Une validation initiale et des examens annuels sont exigés pour tous les systèmes IRB.

La BCE accorde une attention particulière au déploiement progressif de l’approche IRB. Les établissements sont tenus de planifier un calendrier précis, d’une durée maximale recommandée de cinq ans. L’utilisation partielle permanente (Permanent Partial Use) de la méthode standard doit rester exceptionnelle et faire l’objet d’une autorisation préalable.

L’usage des modèles dans les processus internes fait également l’objet d’une exigence forte à travers le Use Test. Les estimations issues des modèles IRB doivent être intégrées aux processus de décision — octroi de crédit, allocation de capital, pilotage des risques — et ne peuvent se limiter à un usage réglementaire. Le recours au jugement humain dans la notation doit être strictement encadré et documenté.

Clarifications relatives à la définition du défaut

Dans ce texte, la BCE rappelle que le seuil de 90 jours d’impayés, mesuré au niveau de la contrepartie et non du contrat, reste la référence pour l’identification des défauts. Si jusqu’à présent les institutions disposaient d’une certaine flexibilité, le texte vient préciser et harmoniser sa mesure et son application. Il précise par exemple que le défaut est acté au 91ᵉ jour d’impayés successifs tandis que les proxys de déclenchement du défaut (ex : trois échéances mensuelles manquées) ne sont plus acceptés. Les montants seuils doivent être exprimés en euros et, dans le cas où l’exposition est à l’origine dans une autre devise, elle doit être convertie quotidiennement.

Les institutions doivent désormais être en mesure d’identifier et de documenter les retards techniques (ex : liés à une erreur dans les traitements) de sorte à rapporter les défauts de la façon la plus fidèle possible. Concernant les défauts « Unlikely to pay – UTP », le guide aligne les critères d’identification et de traitement sur ce qui est déjà prescrit par l’EBA. Il est aussi attendu des banques qu’elles disposent d’une méthodologie interne claire et documentée d’identification des déclencheurs de défaut UTP.

Le texte clarifie aussi les conditions de la sortie du défaut, le retour en sain ne peut pas être uniquement le fait du remboursement des arriérés de paiement ou de la reprise des garanties par exemple. Dans le cas d’arriérés le créancier doit aussi évaluer la capacité de remboursement tandis que dans le cas des reprises de garanties, la sortie du défaut n’est possible que si la reprise permet de recouvrer la totalité de l’exposition.

Par le biais de ce guide, la BCE introduit plus de cohérence dans les définitions du défaut utilisées par les différentes institutions bancaires. Ces changements permettront une meilleure comparabilité ainsi qu’un meilleur contrôle de la conformité des définitions appliquées par chaque banque.

Les attentes en matière de Probabilité de défaut (PD)

Le guide rappelle que les modèles de PD doivent être construits sur la base de facteurs de risque matériels et diversifiés, et comprendre notamment des variables financières, comportementales, et désormais climatiques et environnementaux lorsque leur introduction est pertinente.

Les institutions doivent privilégier l’usage des données internes et si la publication reconnait l’usage de notations externes ou de modèles parallèles, elle exige que ces derniers soient accompagnés de mappings clairs ainsi que d’un processus de suivi et de validation renforcé. Concernant la mesure des performances, le guide met l’accent sur la prévention du surajustement, en particulier pour les portefeuilles de type LDP (Low Default Portfolio) où les défauts sont rares. Les banques sont donc fermement tenues de documenter les mesures concrètes prises pour le limiter.

Pour l’étape de quantification, les PD doivent être calibrées sur la base de la LRA (« Long run average » ou taux de défaut moyen à long terme), ajustée en fonction de la composition du portefeuille et des cycles économiques.Le régulateur attend désormais que la quantification soit aussi faite à la fois à l’échelle du grade et du segment de calibrage. Chaque grade doit être calibré de sorte que la PD soit représentative de sa LRA, tandis que pour le segment de calibrage, les institutions doivent veiller à appliquer une méthodologie de calibrage cohérente afin de limiter les déséquilibres sur le portefeuille agrégé de la banque.

Les attentes en matière de Loss Given Default (LGD)

Pour la LGD, le guide rappelle ses principes fondamentaux tout en renforçant ses attentes en matière de modélisation, de transparence et de cohérence de la méthodologie.

Une des principales mises à jour de cette publication porte sur la prise en compte du downturn. La BCE demande aux banques d’être en mesure d’identifier les périodes de downturn, et d’en déterminer la sévérité du downturn ainsi que sa représentativité. Elle exige en outre des banques qu’elles démontrent que la période retenue correspond à des conditions économiques difficiles mais plausibles, identifiées à partir de données historiques.

Pour ce qui est des données, le guide précise que lorsque des données externes sont utilisées, elles doivent être pleinement alignées avec la définition et le processus de recouvrement de l’institution. Les données de coût à utiliser sont également élargies, les coûts de recouvrement et leur temporalité doivent être pris en compte et actualisés à partir du taux d’intérêt initial.

Une autre évolution porte sur le recalibrage des modèles, le régulateur attend désormais que la LGD soit recalibrée lorsque le processus de recouvrement est modifié. Par exemple, si la banque modifie sa stratégie d’exécution des garanties, un recalibrage devra être effectué afin d’assurer que le modèle reflète fidèlement les pratiques réelles de l’établissement.

Les attentes en matière de Credit Conversion Factor (CCF)

Concernant le CCF, le changement principal porte sur le crédit accordé aux données externes. Le régulateur attend que les CCF soient mesurés en priorité sur la base de données internes et observées directement par l’institution. L’usage de données externes est toujours accepté mais uniquement si la banque peut démontrer que ces données sont comparables aux données internes.

Le régulateur demande également que la modélisation soit faite sur les segments homogènes d’emprunteur en termes de comportement et de type de produit. Les modèles obtenus doivent aboutir à des résultats robustes, les banques doivent notamment être en mesure de tenir compte au mieux de l’impact de conditions économiques défavorables sur les tirages hors bilan.

Le guide 2025 introduit de plus grandes exigences en matière de qualité des données, de documentation et de traçabilité, tant pour les choix de modélisation que pour le traitement des données que ce soit sur la PD, la LGD et le CCF. Ces changements ont pour conséquence de réduire la liberté des institutions dans le calcul des paramètres en leur imposant d’adopter des pratiques plus strictes de modélisation.

L’une des principales nouveautés du guide 2025 réside dans l’introduction d’un chapitre spécifique consacré à l’usage du Machine Learning (ML) dans les modèles internes, couvrant l’ensemble des types de risque (crédit, marché, contrepartie).

La BCE ne prohibe pas l’usage de ces techniques mais pose un cadre prudentiel renforcé. Les institutions doivent :

• évaluer la complexité et l’explicabilité des modèles de ML utilisés, et justifier leur recours par rapport à des approches plus traditionnelles ;
• intégrer les risques spécifiques liés au ML dans leurs cadres de gouvernance, de validation, de gestion des changements et d’audit ;
• garantir que l’ensemble des parties prenantes (développeurs, validateurs, auditeurs, management) disposent des compétences adéquates pour comprendre les modèles.

En matière de validation, la BCE attend des établissements qu’ils examinent la stabilité et la robustesse des modèles de ML, notamment au travers d’analyses out-of-sample et out-of-time, et qu’ils recourent à des techniques d’explicabilité reconnues pour identifier les biais et interpréter les résultats.

La fréquence de validation pourra être accrue pour les modèles particulièrement complexes ou évolutifs. L’audit interne doit, de son côté, adapter ses outils et son plan d’audit pour tenir compte des risques spécifiques au ML.

Enfin, la BCE insiste sur la traçabilité technique : l’infrastructure informatique doit permettre de suivre l’ensemble des étapes et décisions du processus de modélisation ML, y compris la version des algorithmes, les hyperparamètres et les jeux de données utilisés.

Cette approche vise à concilier innovation technologique et exigences prudentielles : les modèles basés sur le ML peuvent être autorisés, mais uniquement s’ils respectent les mêmes principes de robustesse, d’audibilité et d’intégration que les modèles traditionnels.

Au-delà du Machine Learning, les établissements doivent également intégrer les risques climatiques dans leurs modèles de crédit, conformément aux attentes prudentielles.

La révision 2025 du Guide on Internal Models consacre un changement d’approche : la supervision prudentielle européenne évolue vers un modèle plus intégré, axé sur la gouvernance, la traçabilité et la comparabilité.

En liant étroitement les exigences du CRR3 à la pratique des modèles internes, la BCE renforce son contrôle sur la cohérence des paramètres de risque tout en ouvrant la voie à une utilisation encadrée du machine learning.

Cette évolution impose aux établissements une adaptation stratégique de leurs dispositifs internes — non seulement pour répondre aux attentes du superviseur, mais aussi pour optimiser la gestion du risque et la performance du capital réglementaire.

La révision 2025 du Guide BCE s'inscrit dans une démarche globale d'harmonisation prudentielle en Europe. Pour approfondir ces enjeux, consultez notre analyse de la variabilité des fonds propres en Europe.