FRTB en pratique — Ce que les banques de marché doivent avoir modélisé en 2026

Le FRTB (Fundamental Review of the Trading Book) est entré dans sa phase contraignante en janvier 2025 avec la transposition CRR3. Après des années de simulations, de calculs parallèles et d'ajustements, les banques de marché européennes sont désormais confrontées à la mise en production effective des nouveaux calculs de risque de marché.

Mais qu'en est-il réellement en 2026 ? Quels sont les points encore en chantier et quelles sont les bonnes pratiques qui émergent ?

Rappel : qu'est-ce que le FRTB ?

Le FRTB est la refonte du cadre de calcul du risque de marché initiée par le Comité de Bâle après la crise de 2008. Il remplace l'ancienne approche basée sur la Value-at-Risk (VaR) historique par une méthodologie plus robuste : l'Expected Shortfall (ES).

Les objectifs du FRTB sont multiples :

• Réduire la procyclicité des exigences de fonds propres
• Mieux capturer les risques de queue (événements extrêmes)
• Renforcer la comparabilité entre banques
• Encourager la modélisation interne tout en posant des garde-fous

Le calendrier initial du BCBS prévoyait une application en 2023, mais les reports successifs ont conduit à une entrée en vigueur européenne en janvier 2025 (via CRR3), avec une application de l'IMA (modèles internes) décalée à janvier 2026 pour certains aspects.

Approche Standard (SA) vs Modèles Internes (IMA)

Le FRTB propose deux voies pour le calcul des exigences de fonds propres : l'Approche Standard (SA), obligatoire pour tous, et l'Approche Modèles Internes (IMA), réservée aux banques ayant obtenu l'agrément de leur superviseur.

SA — Sensitivity Based Approach

L'approche standardisée du FRTB repose sur plusieurs composantes :

• SBA (Sensitivity Based Approach) : calcul des sensibilités delta, vega et curvature pour chaque instrument, agrégées par facteur de risque
• DRC (Default Risk Charge) : capture du risque de défaut des émetteurs
• RRAO (Residual Risk Add-On) : pour les instruments exotiques ou peu liquides

La SA est obligatoire pour tous les établissements, y compris ceux qui utilisent l'IMA. En effet, l'IMA ne dispense pas du calcul SA, qui sert de plancher : les exigences IMA ne peuvent pas être inférieures à un certain pourcentage des exigences SA.

IMA — Internal Models Approach

L'IMA permet aux banques d'utiliser leurs propres modèles internes, sous réserve de satisfaire à des conditions rigoureuses :

• Expected Shortfall (ES) : remplace la VaR historique, avec un horizon de 10 jours et un seuil de confiance de 97,5%
• Stress scenarios : intégration de périodes de stress historique (2008, 2011, 2020) dans le calcul
• Desk-level approval : chaque desk (portefeuille de trading) doit être approuvé individuellement par le superviseur

L'IMA est contraignant : un échec aux tests de backtesting ou au P&L Attribution Test entraîne un retour automatique à la SA pour le desk concerné, avec un délai minimum de 6 mois avant une nouvelle demande d'agrément.

P&L Attribution Test et Backtesting

Deux tests de performance sont au cœur de la validation des modèles IMA :

• Backtesting : comparaison quotidienne entre la P&L (Profit & Loss) réelle et la P&L théorique (calculée par le modèle). Des excès de pertes (exceptions) déclenchent des alertes.
• P&L Attribution Test : mesure la capacité du modèle à expliquer la P&L réelle à partir des sensibilités. Des métriques de corrélation (Spearman, Pearson) sont calculées.

Pour le P&L Attribution Test, le seuil de succès est défini comme suit :

• Spearman correlation : > 0,8 (ou > 0,7 pour les périodes de stress)
• Pearson correlation : > 0,8
• Ratio des variances : compris entre 0,8 et 1,2

La fréquence des tests est fixée à trimestrielle minimum pour le P&L Attribution Test, et quotidienne pour le backtesting.

Desk Trading Eligible

L'IMA s'applique au niveau du desk (portefeuille de trading), et non à l'échelle de la banque. Chaque desk doit être :

• Dûment défini (périmètre, stratégie, instruments)
• Approuvé par le superviseur après démonstration de la robustesse des modèles
• Suivi de manière continue via les tests de performance

Cette granularité impose aux banques une cartographie fine de leurs activités de marché. Les desks les moins bien modélisés sont contraints de revenir à la SA, ce qui peut avoir des impacts significatifs sur les RWA.

État d'avancement en 2026

À ce jour, les banques européennes ont majoritairement :

• Mis en production la SA pour l'ensemble de leurs portefeuilles de marché
• Obtenu l'agrément IMA pour une partie de leurs desks (souvent les plus simples)
• Décalé la demande IMA pour les desks complexes (exotiques, produits structurés)

Les points de contrôle BCE et ACPR se concentrent sur :

• La qualité des données de marché et des historiques
• La robustesse des modèles et des tests de performance
• La gouvernance et la documentation
• La cohérence des résultats entre SA et IMA

Les premières observations des superviseurs montrent :

• Une hétérogénéité importante entre banques dans l'interprétation de certaines règles
• Des défis techniques sur les volumes de données et les temps de calcul
• Une hausse des RWA marché de +40% à +60% en moyenne

Rôle de la MOA dans les projets FRTB

Les projets FRTB sont des projets de transformation qui impliquent de nombreuses équipes : front-office, risk management, IT, finance, conformité. La MOA joue un rôle central dans :

• La coordination entre les différentes parties prenantes
• L'expression des besoins pour les moteurs de calcul SA et IMA
• La recette des sensibilités et des calculs de risque
• La gestion des anomalies lors des recettes et des validations
• La documentation des spécifications et des cas de test

Une MOA expérimentée est un atout majeur pour les banques qui souhaitent accélérer leur mise en conformité FRTB.