Dernière mise à jour :
La directive SR 11-7 constituait le guide de supervision de la Réserve fédérale américaine et de l'OCC concernant la gestion des risques liés aux modèles, publié le 4 avril 2011. Pendant quinze ans, ce texte a défini les standards de référence en matière de validation des modèles, d'inventaire des modèles et de revue indépendante au sein du secteur bancaire américain. Il a été abrogé et remplacé le 17 avril 2026 par la directive SR 26-2, un guide révisé publié conjointement par la Réserve fédérale, l'OCC et la FDIC.
La directive SR 11-7 est-elle toujours en vigueur ?
Non. Le 17 avril 2026, la Réserve fédérale, l'OCC et la FDIC ont publié la directive SR 26-2, Revised Guidance on Model Risk Management (Orientations révisées sur la gestion du risque de modèle), qui annule et remplace les directives SR 11-7 et SR 21-8. En parallèle, le bulletin OCC 2026-13 a abrogé les bulletins OCC 2011-12, 1997-24 et 2021-19, ainsi que le livret sur la gestion du risque de modèle du guide du contrôleur (Comptroller's Handbook). Les entreprises qui font encore référence à la directive SR 11-7 dans leurs documents de politique interne doivent procéder à une mise en conformité sur de nouvelles bases.
Quelles étaient les exigences de la directive SR 11-7 ?
La directive SR 11-7 reposait sur trois piliers : un développement, une mise en œuvre et une utilisation rigoureux des modèles ; une validation efficace ; ainsi qu'une gouvernance, des politiques et des contrôles solides. La validation comprenait trois composantes : l'évaluation de la pertinence conceptuelle, le suivi continu et l'analyse des résultats, notamment par des tests rétroactifs (back-testing) et des analyses comparatives (benchmarking). Elle a introduit le principe de « contestation effective » (effective challenge) : un examen mené par des parties disposant de la compétence, de la motivation et de la légitimité nécessaires pour remettre en question un modèle. Elle exigeait également la tenue d'un inventaire des modèles à l'échelle de l'entreprise et une révision périodique de chaque modèle, au moins une fois par an.
Qu'est-ce qui a changé avec la directive SR 26-2 ?
Les orientations révisées reflètent quinze années d'expérience en matière de supervision et d'avancées dans les pratiques de modélisation. Leur principale évolution réside dans l'adoption d'une approche explicitement axée sur les risques : les pratiques de gestion du risque de modèle doivent désormais varier en fonction du profil de risque de modèle de l'institution bancaire, ainsi que de la taille et de la complexité de ses activités, plutôt que de s'appliquer de manière uniforme. La Réserve fédérale précise que cette lettre s'adresse en priorité aux institutions bancaires dont le total des actifs dépasse 30 milliards de dollars.
Les orientations révisées couvrent-elles les modèles d'IA ?
Seulement en partie, et c'est là que réside une lacune majeure. La directive SR 26-2 indique que l'IA générative et les modèles d'IA agentielle « sont des technologies nouvelles et en évolution rapide » et n'entrent pas dans le champ d'application de ces orientations. Les agences prévoient de publier une demande d'informations distincte concernant l'utilisation de l'IA par les banques. Les modèles statistiques traditionnels et de machine learning restent concernés, contrairement aux systèmes génératifs et agentiels. Les banques qui déploient des assistants basés sur des LLM, des copilotes ou des flux de travail agentiels ne peuvent donc pas s'appuyer sur les orientations relatives à la gestion du risque de modèle pour les gouverner. Elles doivent adopter un cadre de contrôle distinct (généralement le FS AI RMF ou le NIST AI RMF) et tenir un inventaire de l'IA englobant ces deux catégories.
Exemple concret :
Une banque régionale américaine consacre l'année 2026 à redéfinir la structure de référence de sa gestion des risques liés aux modèles conformément à la directive SR 26-2. Ses modèles de détection de la fraude et de scoring de crédit basés sur le machine learning restent pris en compte et conservent leur cycle de validation indépendant. En revanche, son assistant de service client basé sur l'IA générative et son flux de travail de rapprochement agentique sortent désormais complètement du cadre de ces directives. Plutôt que de les laisser sans gouvernance, la banque associe ces deux éléments aux objectifs de contrôle du FS AI RMF et les enregistre dans le même inventaire que ses modèles traditionnels. Ainsi, lors des audits, un registre unique couvre chaque modèle et système d'IA, en précisant le cadre de gouvernance appliqué à chacun.
