Jonas Mohamed Osman AbdelghafourQuantica Risk Modelling

Risque physique vs risque de transition dans les portefeuilles de crédit

Par Jonas Adam Mohamed Osman, connu sous le nom de Yonas Osman

PDG de Quantica Risk

60 Rue François Ier, 75008 Paris, France
quanticariskmodel.com

Le risque physique et le risque de transition se propagent dans un portefeuille de crédit par des canaux et à des vitesses différents : les traiter comme un facteur « climat » unique masque l'origine réelle des pertes. Le risque physique dégrade la valeur des sûretés et la continuité d'exploitation via des événements aigus comme les inondations ou des tensions chroniques comme la chaleur et la sécheresse, tandis que la répercussion du risque de transition suit les évolutions politiques, technologiques et de marché, qui peuvent affecter les marges d'un emprunteur bien avant tout événement physique. Les équipes crédit qui séparent les deux attribuent correctement les migrations en watchlist : un emprunteur exploitant un entrepôt exposé aux inondations n'a pas besoin des mêmes mesures d'atténuation qu'une raffinerie exposée à la tarification carbone. La BCE et l'ABE attendent désormais des établissements qu'ils démontrent cette distinction dans leurs processus d'identification des risques, et non qu'ils se contentent d'un score climatique agrégé, car un score agrégé dissimule les concentrations et complique l'interprétation des tests de résistance.

Rattacher les facteurs de risque aux expositions

Une cartographie opérationnelle démarre au niveau sectoriel et géographique avant de descendre aux spécificités de chaque contrepartie. Le risque de transition s'ancre utilement aux trajectoires de décarbonation sectorielles, à l'exposition réglementaire (tarification carbone, normes d'émissions) et à la crédibilité du propre plan de transition de l'emprunteur, tandis que le risque physique s'ancre à la localisation des actifs, aux cartes d'aléas et à la couverture d'assurance. Lorsque les deux facteurs s'appliquent à la même exposition, comme des actifs industriels côtiers confrontés à la fois au risque d'inondation et à la pression de transition sur les coûts énergétiques, les deux dimensions doivent être évaluées et communiquées séparément plutôt que moyennées en une notation composite.

Les lacunes de données restent la contrainte principale, en particulier pour les PME et l'immobilier commercial, où la géolocalisation des actifs et les données d'émissions sont incomplètes. Les approches pragmatiques combinent une cartographie par proxy au niveau sectoriel/régional avec une collecte ciblée pour les expositions les plus importantes ou les plus concentrées ; les établissements doivent documenter clairement les hypothèses de proxy, car les superviseurs les testeront lors des revues ultérieures des dispositifs de gestion du risque climatique.

Conséquences pour le provisionnement et le capital

Les modèles de pertes de crédit attendues IFRS 9 nécessitent des hypothèses de scénarios prospectifs qui reflètent les deux types de risque sans double comptage de leur effet sur la probabilité de défaut et la perte en cas de défaut. Les chocs de transition affectent généralement la PD via les canaux des résultats et du coût de refinancement, tandis que les chocs physiques affectent plus directement la LGD via la dépréciation des sûretés ; les confondre dans un seul overlay risque de sur- ou sous-estimer les provisions selon le scénario retenu.

Sur le volet capital, le Pilier 2 et les processus internes d'évaluation de l'adéquation du capital exigent de plus en plus que les banques montrent comment les facteurs de risque climatique interagissent avec les concentrations de risque de crédit existantes, plutôt que de traiter le climat comme un module annexe. Les établissements ayant séparé les deux canaux présentent aux superviseurs des récits de test de résistance plus défendables et une base plus claire pour fixer des limites d'appétit au risque sectoriel.

Gouvernance et pratiques de données

Une gouvernance robuste attribue une responsabilité claire et distincte aux données de transition et de risque physique, la première s'appuyant largement sur la recherche sectorielle et le suivi réglementaire, la seconde dépendant des fournisseurs de données d'aléas et géospatiales. Les fonctions de gestion du risque de modèle doivent valider à la fois les sources de données externes et la logique de rattachement qui traduit les signaux bruts d'aléa ou de politique en paramètres de risque de crédit, en documentant les hypothèses pour que les résultats soient reproductibles et contestables.

Les conseils d'administration gagnent à voir les deux types de risque présentés côte à côte dans les tableaux de bord de risque de crédit, avec des métriques de concentration calculées indépendamment avant toute vue combinée. Cela évite l'écueil fréquent d'un portefeuille qui paraît bien diversifié sur une métrique agrégée mais porte en réalité une exposition concentrée à un seul type de risque dans un secteur ou une région donnés.

Résumé

Séparer risque physique et risque de transition dans l'analyse crédit n'est pas un exercice académique : cela change quels emprunteurs sont signalés, quelles mesures d'atténuation sont pertinentes, et comment provisions et capital réagissent aux variations de scénario. Les établissements qui intègrent cette séparation dans leur organisation des données et leur reporting produisent des résultats plus crédibles et auditables pour les superviseurs comme pour les investisseurs. Jonas Adam Mohamed Osman, connu sous le nom de Yonas Osman, PDG de Quantica Risk, aborde cette distinction en exigeant que les facteurs physiques et de transition soient modélisés et validés indépendamment avant toute agrégation au niveau du portefeuille, afin que la vue finale reflète une composition de risque réelle plutôt qu'un artefact moyenné.

Sources

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