FINMA et IOSCO lancent des outils IA pour la surveillance des marchés crypto

Les régulateurs construisent les outils pour surveiller les marchés crypto en temps réel, et la première phase a été lancée hier à Zurich. S'exprimant au Point Zero Forum le 23 juin 2026, la présidente de la FINMA, Marlene Amstad, a dressé un tableau clair : l'intelligence artificielle remodèle la surveillance financière tout aussi nettement qu'elle a remodelé les marchés financiers eux-mêmes, et les actifs numériques sont le domaine où l'ambition de surveillance dépasse le plus visiblement les capacités actuelles. L'écart se réduit. Pour les cabinets comptables, les auditeurs et les directeurs financiers exposés aux actifs numériques, la direction compte maintenant, pas lorsque les outils seront opérationnels.

Ce que l'enquête SupTech de l'IOSCO a révélé

La FINMA préside le Forum SupTech de l'IOSCO, une initiative stratégique couvrant plus de 130 pays représentant ensemble plus de 95 % des marchés de valeurs mobilières mondiaux. Une enquête publiée la semaine du forum, couvrant environ les trois quarts des marchés mondiaux, a cartographié où se situe actuellement la technologie de surveillance et où elle se dirige.

Deux objectifs, de nombreux cas d'utilisation

Toutes les applications SupTech relèvent de l'une des deux catégories. La première est l'efficacité : effectuer des tâches de surveillance familières plus rapidement et à moindre coût. La seconde, et la plus significative, est l'efficacité : générer des informations qui n'étaient tout simplement pas réalisables auparavant. L'enquête a révélé que les deux tiers des autorités poursuivent la SupTech précisément pour cette capacité plus profonde, le passage de l'automatisation à ce qu'Amstad a appelé « l'augmentation cognitive ». Voir ce qui était auparavant invisible est l'objectif.

Les cas d'utilisation déjà en cours de déploiement ou de développement comprennent l'analyse automatisée de documents, les enquêtes sur les abus de marché, l'analyse des sentiments et la surveillance des expositions aux crypto-monnaies. Ce dernier élément figure en tête des listes de priorités des régulateurs à l'échelle mondiale, et c'est celui où l'intérêt déclaré dépasse le plus clairement l'activité réellement déployée.

Actifs numériques : la pointe avancée

Amstad a été directe sur les raisons pour lesquelles les actifs numériques dominent l'agenda SupTech. Le monde des jetons se développe sur deux fronts simultanément. Les crypto-actifs établis comme le Bitcoin continuent de gagner en importance sur le marché. Les stablecoins ont désormais une offre en circulation estimée à plus de 300 milliards de dollars, soit dix fois plus que les références antérieures. La tokenisation des valeurs mobilières et d'autres actifs du monde réel s'accélère. Chacune de ces tendances génère des données on-chain à une échelle et une vitesse que les processus de surveillance traditionnels ne peuvent pas gérer sans technologie.

Comprendre comment la croissance mondiale des stablecoins remodèle les normes comptables est un prisme sur la même pression. Le côté surveillance évolue désormais en parallèle.

Le SupTech Sprint : ce qui s'est passé à Zurich

La veille du discours d'Amstad, la FINMA a accueilli un SupTech Sprint hybride à Zurich. Plus de 100 spécialistes en technologie et en politique ont participé, représentant des régulateurs de juridictions couvrant environ les deux tiers des marchés de valeurs mobilières mondiaux en valeur. L'événement a lancé la première phase de construction d'outils d'IA spécifiquement conçus pour la surveillance des marchés de crypto-monnaies.

Portée et modèle de collaboration

Le modèle Sprint est délibérément collaboratif. Les superviseurs du monde entier sont confrontés à des problèmes structurellement identiques lors de la surveillance des marchés d'actifs numériques : adresses pseudonymes, activité inter-chaînes, découverte rapide des prix et volume de données qui dépasse de loin les marchés de valeurs mobilières traditionnels. Parce que le défi est partagé, le développement de solutions est également partagé. Le rôle de la FINMA en tant que présidente du Forum SupTech de l'IOSCO signifie que la réflexion réglementaire suisse façonne directement ce que ces outils deviendront lorsqu'ils seront finalement confrontés aux marchés réels.

Cette dimension de coordination internationale est importante pour les entreprises opérant dans plusieurs juridictions. Un outil de surveillance construit avec la contribution des deux tiers des régulateurs mondiaux de valeurs mobilières établira, au fil du temps, des normes de facto pour ce qui constitue des données adéquates sur les marchés de crypto-monnaies et une qualité de piste d'audit.

Comment la FINMA utilise déjà l'IA en interne

Amstad a donné deux exemples concrets des propres opérations de la FINMA, qui illustrent tous deux les principes qui seront appliqués à l'évaluation des entités supervisées.

Examen préalable des documents d'inspection

Avant les inspections sur place, le volume de documents que le personnel de la FINMA doit examiner a considérablement augmenté. L'autorité développe un outil d'IA générative qui lit ce matériel et signale les passages méritant une attention particulière, en s'appuyant sur des modèles identifiés dans un grand nombre d'inspections passées. Le système fonctionne sur l'infrastructure locale de la FINMA et en est actuellement au stade de preuve de concept.

De manière cruciale, l'architecture utilise une conception à deux modèles : un modèle propose des anomalies, un second modèle indépendant vérifie chaque suggestion par rapport au texte source pour filtrer les hallucinations. Seules les suggestions qui survivent à ce second passage parviennent à un superviseur humain. Le superviseur prend ensuite la décision. La responsabilité n'est pas transférée à l'algorithme. Amstad a décrit cela non pas comme un détail technique mais comme un principe.

Détection des délits d'initiés et analyse des réseaux

Le deuxième exemple est plus ambitieux. La détection des délits d'initiés nécessite deux tâches liées : repérer les schémas de négociation suspects dans les données de transaction avant un mouvement de prix significatif, puis démontrer que ces transactions ont été informées par des informations matérielles non publiques, en retraçant leur circulation à travers un réseau de relations. La FINMA développe des outils d'IA utilisant des modèles d'apprentissage automatique supervisés et l'analyse des réseaux pour soutenir les deux tâches. L'approche s'applique également aux marchés de crypto-actifs comme aux valeurs mobilières traditionnelles, étant donné que les données de transaction on-chain sont, en principe, plus complètes et lisibles par machine que de nombreuses sources de données héritées.

Trois risques systémiques que les régulateurs surveillent

Parallèlement aux travaux opérationnels de SupTech, Amstad a identifié trois risques structurels que l'IA introduit sur les marchés financiers. Tous trois ont des implications directes en matière de conformité pour les entreprises.

Vitesse et fenêtre d'erreur rétrécie

La découverte des prix qui prenait des minutes se fait maintenant en millisecondes. Les décisions de crédit qui prenaient des jours peuvent être réglées en quelques secondes. L'efficacité est réelle, mais la fenêtre dans laquelle une erreur peut être détectée avant de se propager s'est rétrécie en conséquence. Pour les marchés crypto, qui fonctionnent déjà 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7 sans disjoncteurs équivalents à ceux des bourses traditionnelles, cette compression est aiguë.

Concentration chez les fournisseurs de modèles

Les modèles d'IA les plus performants, et l'infrastructure informatique qui les sous-tend, sont concentrés entre un petit nombre de fournisseurs. Si une partie importante de l'industrie financière s'appuie sur les mêmes quelques modèles pour la notation des risques ou la détection des fraudes, une seule panne ou une seule sortie de modèle défectueuse devient un événement systémique potentiel plutôt qu'un problème opérationnel d'une entreprise. Les régulateurs surveillent de près les dépendances tierces de ce type.

Gouvernance et responsabilité

La responsabilité ne peut pas être déléguée à un algorithme. C'est le principe réglementaire qu'Amstad a articulé le plus clairement. Les décisions doivent rester explicables et la responsabilité doit rester aux humains identifiables. Cela a des implications directes sur la manière dont les entreprises documentent les décisions de conformité assistées par l'IA, y compris celles impliquant la surveillance des transactions d'actifs numériques et le filtrage antiblanchiment. L'attente n'est pas que les entreprises évitent l'IA, mais qu'elles la déploient dans un cadre de gouvernance qui maintient les humains responsables des résultats.

Le défi de gouvernance est également visible dans le contexte de la lutte contre le blanchiment d'argent. Pour des informations sur la manière dont les régulateurs abordent la fraude améliorée par l'IA à l'extrémité criminelle du spectre, les données d'Interpol citées dans le discours d'Amstad sont instructives : la fraude améliorée par l'IA est décrite comme quatre fois et demie plus rentable que les méthodes traditionnelles, avec des systèmes agentiques désormais capables de mener des campagnes de fraude entières de manière autonome. Interpol appelle cela l'industrialisation de la fraude. La SupTech est, en partie, une réponse directe à cette industrialisation.

Pour un aperçu connexe de ce que le rapport sur les monnaies numériques de l'ABE signifie pour la lutte contre le blanchiment et les licences, la trajectoire de surveillance au niveau européen est cohérente avec ce que la FINMA et l'IOSCO construisent à l'échelle mondiale.

Implications pratiques pour les cabinets comptables et les directeurs financiers

Le SupTech Sprint et l'enquête de l'IOSCO ne sont pas des exercices politiques abstraits. Ils façonneront ce que les régulateurs s'attendent à trouver lorsqu'ils examineront les entreprises ayant une exposition aux actifs numériques, et ils le feront plus tôt que la plupart des calendriers de conformité ne le supposent actuellement.

Exigences de qualité des données et de piste d'audit

Les outils de surveillance alimentés par l'IA ne valent que par les données qu'ils ingèrent. Lorsque les régulateurs développent des outils de surveillance du marché calibrés sur les données de transaction on-chain et au niveau des bourses, ils établissent implicitement un plancher pour ce que les entreprises doivent être capables de produire. Une fonction comptable qui ne peut pas reconstituer le cycle de vie complet d'une position crypto, y compris les adresses de portefeuille, les identifiants de contrepartie, les horodatages à la seconde et les mouvements de juste valeur, se trouvera exposée lorsqu'une demande de surveillance arrivera.

Un logiciel robuste de comptabilité crypto qui capture ces données à la source, plutôt que de les reconstituer rétroactivement à partir d'exportations CSV de bourses, est le point de départ pratique. Les mêmes données structurées qui alimentent un calcul fiscal alimentent également un examen de lutte contre le blanchiment et, de plus en plus, une demande de données de surveillance. Les entreprises qui traitent cela comme des flux de travail séparés construisent une fragilité dans leur posture de conformité.

Calibrage du programme AML

Les cas d'utilisation spécifiques que la FINMA a nommés — surveillance de l'exposition aux crypto-monnaies, détection des délits d'initiés et analyse des réseaux — indiquent concrètement aux responsables de la conformité à quoi ressemblera la surveillance réglementaire à court terme. Les programmes AML qui reposent sur un examen manuel des transactions ou un criblage périodique par lots sont structurellement inadaptés aux outils en temps réel et conscients du réseau que les régulateurs construisent. La question pour une équipe de conformité n'est pas de savoir si introduire une surveillance assistée par la technologie, mais à quelle vitesse et avec quel cadre de gouvernance.

Considérations spécifiques à la Suisse

Pour les entreprises relevant de la juridiction de la FINMA, ou pour les entreprises internationales ayant des entités de groupe suisses, la dimension nationale est directe. La FINMA a mené trois enquêtes sur l'IA auprès de l'industrie financière suisse et les résultats montrent que l'adoption n'est plus cloisonnée par fonction. Les cas d'utilisation couvrent désormais toute la chaîne de valeur. Les propres déploiements d'IA de la FINMA, encore au stade de preuve de concept, mûriront. Lorsqu'ils le feront, les preuves recueillies lors d'un examen préalable assisté par l'IA auront été façonnées par les données d'entraînement issues des inspections passées. Les entreprises qui ont déjà été examinées auront, en effet, contribué à cet ensemble d'entraînement. Des dossiers de conformité cohérents et bien documentés sur plusieurs périodes ne sont pas seulement une bonne pratique ; ils constituent une forme de mémoire institutionnelle qui interagit avec l'IA de surveillance, que les entreprises le veuillent ou non.

Questions fréquemment posées

Qu'est-ce que la SupTech et pourquoi est-elle importante pour les entreprises crypto ?

La SupTech est l'utilisation de la technologie par les régulateurs pour moderniser la supervision financière. Pour les entreprises crypto, elle est importante car les régulateurs construisent des outils d'IA spécifiquement pour surveiller les marchés d'actifs numériques, détecter les schémas de négociation suspects et analyser les données on-chain. À mesure que ces outils mûrissent, les normes de qualité des données et de piste d'audit qu'ils exigent deviendront effectivement des attentes de conformité pour les entités réglementées.

Qu'est-ce que la FINMA a réellement lancé au Point Zero Forum ?

La FINMA, en tant que présidente du Forum SupTech de l'IOSCO, a co-organisé un SupTech Sprint à Zurich le 22 juin 2026. L'événement a réuni plus de 100 spécialistes de juridictions représentant environ les deux tiers des marchés mondiaux de valeurs mobilières en valeur. Le Sprint a lancé la première phase de développement d'outils alimentés par l'IA pour la surveillance des marchés de crypto-monnaies, couvrant des domaines tels que la détection des abus de marché et la surveillance de l'exposition aux crypto-monnaies.

Comment le chiffre des deux tiers des marchés mondiaux affecte-t-il les entreprises hors de Suisse ?

Parce que le Forum SupTech de l'IOSCO s'étend sur plus de 130 pays couvrant plus de 95 % des marchés mondiaux de valeurs mobilières, les outils et normes développés dans le cadre de l'initiative sont conçus pour une applicabilité transfrontalière. Une entreprise réglementée dans toute juridiction participante, ce qui inclut la plupart des grands centres financiers, devrait s'attendre à ce que les attentes en matière de données de surveillance issues de ce travail atteignent éventuellement leur régulateur national.

Que signifie le principe de l'humain dans la boucle de la FINMA pour les équipes de conformité ?

La position de la FINMA est que les outils d'IA doivent soutenir le jugement humain, pas le remplacer. Pour les équipes de conformité, cela se traduit directement : tout processus de filtrage AML assisté par l'IA, de surveillance des transactions ou de notation des risques doit être conçu pour qu'une personne nommée reste responsable de chaque décision. La documentation de l'étape de révision humaine n'est pas facultative. Les régulateurs la rechercheront.

Les entreprises devraient-elles mettre à jour leur logiciel de comptabilité des actifs numériques en réponse à ce développement ?

L'initiative SupTech renforce ce que les bonnes pratiques exigent déjà : des enregistrements de transactions granulaires, structurés et en temps réel pour toutes les positions en actifs numériques. Les entreprises utilisant un logiciel de comptabilité des actifs numériques qui capture les données au niveau du portefeuille, les horodatages, les identifiants de contrepartie et les mouvements de juste valeur à la source seront mieux placées pour répondre aux demandes de données de surveillance générées par les outils de surveillance alimentés par l'IA. Les entreprises qui s'appuient sur la réconciliation manuelle ou des exportations périodiques devraient considérer cela comme une incitation à revoir leur architecture de données.

Source : FINMA