Comment Crédit Agricole CIB a identifié ses clauses Libor avec l’aide de reciTAL

Fin 2021, le Libor (London Interbank Offered Rate) disparaîtra. Cet ensemble de taux de référence du marché interbancaire, publié quotidiennement d’après les soumissions d’un échantillon de vingt banques, sert de base d’indexation à quelque 400 000 milliards de dollars de contrats financiers. Considéré souvent comme “le chiffre le plus important au monde”, la crédibilité du Libor a été sapée en 2012 par une série de manipulations. 

Le régulateur financier britannique a reconnu que la crise de la Covid-19 bouleversait les plans de transition des institutions financières, mais la FCA a maintenu l’objectif d’un abandon du Libor à la fin de l’année prochaine et l’adoption de taux alternatifs sans risque (€STR dans la zone euro, SONIA pour la zone sterling). Cela signifie que les établissements doivent redoubler d’efforts pour réussir cette migration.

Dans ce chantier, l’un des défis consiste à revoir l’ensemble des contrats dans lesquels le Libor est référencé. Crédit Agricole CIB (CACIB), la banque de financement et d’investissement du groupe Crédit Agricole, a fait appel à la start-up reciTAL pour l’assister dans cette tâche. Chez CACIB, l’utilisation des Libor ou d’autres benchmarks concerne plus de 100 000 transactions.

Convertir les scans en texte via l’OCR

Le projet, qui a débuté fin 2019, a associé une équipe de CACIB (deux experts métiers et deux experts techniques) et les experts de reciTAL. Il peut se résumer par l’extraction d’informations dans des documents scannés, hétérogènes et multilingues (anglais, français, russe, espagnol, japonais et chinois). Plus précisément, l’outil devait permettre d’identifier la présence d’une clause Libor, relever le taux de base et le taux alternatif, le cas échéant, et créer un tableau de restitution pour une revue facilitée. 

La première étape a donc été de convertir les scans en texte via l’OCR (reconnaissance optique de caractères) intégré à l’outil de reciTAL et basé sur le moteur open-source Tesseract OCR. La difficulté suivante a résidé dans l’hétérogénéité des documents. Par exemple, “les documents de prêts syndiqués, même s’ils sont basés sur une trame commune, ne peuvent être analysés avec de simples systèmes de mots clés ou même des moteurs de règles utilisant une connaissance a priori du métier. En effet, les contenus peuvent considérablement varier d’un contrat à l’autre, rendant ce type d’approche par règles trop rigide”, explique Gilles Moyse, cofondateur et CEO de reciTAL.  

Moteur de questions/réponses

Pour pallier cette contrainte, l’outil combine une approche par mots clés et représentations sémantiques (module Search) pour identifier les documents d’intérêt à un moteur de questions/réponses (module extract) pour extraire les paragraphes pertinents. L’utilisateur pose un ensemble de questions dont la réponse est la définition de la clause Libor ou le benchmark de remplacement. Le système peut ainsi restituer le paragraphe recherché dans la mesure où l’ensemble du document a été décomposé en de plus petites unités. Pour que cette approche puisse fonctionner, les experts métiers de CACIB ont déterminé une dizaine de questions qui permettent l’identification du bon paragraphe quelque soit le document 

“L’approche est tellement générale qu’elle a même permis dans un cas d’identifier un paragraphe clé que les experts n’avaient pas repéré du fait de sa formulation très différente. Le moteur de compréhension, grâce à ses algorithmes de traitement automatique du langage (NLP), a pu l’identifier”, souligne Gilles Moyse.

Un temps de vérification réduit

D’un point de vue opérationnel, la solution reciTAL a été installée “on premise” sur un serveur CACIB dédié sans moyen de communication avec l’extérieur en raison de la confidentialité des données traitées. L’équipe de CACIB, supervisée par Philippe Lachat, chef de projet transition des benchmarks, a développé une solution logicielle en C# exploitant en API le moteur reciTAL. 

Un échantillon de plus de 15 000 documents a été sélectionné pour une analyse plus poussée sur 2020. Ces contrats ont été convertis en texte, puis ces documents “OCR-isés” ont été ingérés par la plateforme au rythme d’une dizaine par seconde. “Sans l’outil, les experts passent entre 10 et 20 minutes par document, en fonction de leur expérience et de la complexité du contrat. Une fois les documents intégrés sur l’outil reciTAL, les experts passent entre 1 et 5 minutes“, détaille Philippe Lachat. En outre, le taux de précision de l’outil a été évalué à 99% lorsque la conversion en texte était de qualité suffisante. Les derniers résultats sont attendus pour fin 2020, le délai de contractualisation ayant été allongé du fait du confinement.