Cette semaine, la chronique présente Sandro Sponchiado comme auteur invité. Économiste, ingénieur logiciel et expert fédéral en matière pénale, Sandro contribue au débat en apportant une vision technique et pragmatique du risque, de l'opacité informationnelle et du rôle que des technologies telles que la blockchain et la tokenisation peuvent jouer dans l'anticipation des problèmes dans les structures financières complexes.
Lorsqu’une institution financière fait faillite, l’impact va bien au-delà des chiffres. Les entreprises perdent l’accès au crédit, les projets sont interrompus, les fournisseurs ne reçoivent plus de paiements, les emplois sont menacés et les économies familiales sont directement affectées. Le mal n’est pas abstrait ; elle se propage à travers l’économie réelle.
Les cas de crises financières relancent un débat récurrent : serait-il possible de percevoir ce risque plus tôt ? Et, si tel est le cas, manque-t-il d’instruments plus efficaces pour organiser et contrôler les garanties et les garanties dans le temps ?
C'est là que la tokenisation devient pertinente.
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La tokenisation est aujourd’hui l’un des sujets les plus importants de l’univers blockchain, précisément parce qu’elle traite de quelque chose de concret : la manière dont les actifs, les droits et les garanties sont enregistrés, surveillés et compris. Chaque fois qu’un problème d’une telle ampleur est révélé, on a le sentiment que le risque n’est devenu évident que lorsqu’il était trop tard. Cela accroît l’intérêt pour les outils capables de réduire les surprises et d’améliorer la qualité de l’information au fil du temps.
En termes simples, la tokenisation signifie représenter un actif, un droit ou une garantie au format numérique, généralement dans une infrastructure basée sur des technologies de blockchain ou de registre distribué. L'actif reste le même. Le risque aussi. Ce qui change, c'est la manière dont les informations sur cet actif sont organisées, intégrées et surveillées en permanence.
Cela fait une différence dans les opérations de crédit. Une information mal structurée génère une asymétrie, rend les audits difficiles et crée des zones d’opacité où les problèmes peuvent se développer sans être remarqués. Des structures plus organisées ont tendance à réduire ces bruits. De meilleurs outils de suivi pourraient permettre aux signes de stress d’apparaître plus tôt.
L’histoire regorge d’exemples qui montrent le coût de l’opacité :
- Lehman Brothers (2008) : L'effondrement de la banque américaine a marqué la crise financière mondiale. Exposition massive aux prêts hypothécaires subprime et les produits financiers complexes ont empêché les investisseurs et les régulateurs de comprendre le risque réel jusqu'à ce qu'il soit trop tard.
- Banco Espírito Santo (Portugal, 2014) : L'une des plus grandes banques portugaises a fait faillite en raison d'une mauvaise gestion, de prêts à haut risque et d'un manque de visibilité sur les garanties des entreprises.
- Wirecard (Allemagne, 2020) : A technologie financière s’est effondré après qu’on a découvert que les milliards qui étaient censés se trouver sur les comptes n’existaient pas. La fraude comptable et l’inefficacité des audits ont laissé les investisseurs et les régulateurs sans signes d’avertissement clairs.
Dans ces cas, l’information existait, mais elle était fragmentée, complexe ou mal structurée. Le problème n’était pas simplement un manque de données, mais aussi une surabondance non organisée qui rendait les signaux critiques pratiquement invisibles.
Les structures tokenisées attaquent exactement ce point, permettant une chaîne de traçabilité numérique avec des données structurées. Au lieu de rechercher manuellement des informations dispersées, les événements pertinents et la dégradation de la valeur peuvent être signalés automatiquement, rendant ainsi le risque visible avant l'effondrement.
Pour comprendre pourquoi cela est important, il convient de recourir à la distinction classique du marché du crédit entre les opérations prime et subprime. Opérations prime Ils sont accordés à des emprunteurs présentant une plus grande prévisibilité, un historique cohérent et des garanties solides. Opérations subprime impliquent des risques plus élevés, moins de prévisibilité et des garanties plus difficiles à évaluer ou à exécuter.
Crédit subprime Ce n’est ni faux ni interdit. Cela implique simplement plus de risques, nécessitant une plus grande discipline, une surveillance constante et une tarification compatible. Des problèmes surviennent lorsque les opérations subprime sont traités comme s’ils présentaient le même profil de risque que les opérations primesurtout lorsque des structures complexes rendent difficile une lecture claire de ce qui se passe.
C’est précisément à ce stade que la tokenisation peut faire la différence dans le suivi des opérations de crédit. Il existe de nombreuses garanties qui peuvent être représentées par des jetons. Le point critique n’est pas la technologie, mais le calcul correct de la valeur de l’actif qui sert de support et la mise à jour continue de cette information. Les jetons peuvent contenir non seulement la représentation de l'actif, mais également des métadonnées pertinentes, telles que les critères d'évaluation, la date du rapport, les hypothèses utilisées, l'historique des révisions et les événements ayant un impact sur la valeur de la garantie.
Imaginez une opération de crédit adossée à plusieurs propriétés. Dans les structures traditionnelles, les documents sont répartis dans différents systèmes, les évaluations peuvent être obsolètes et le suivi de l'ensemble devient un processus fragmenté. Dans une structure tokenisée, ces garanties peuvent être enregistrées de manière standardisée, avec un historique et des événements pertinents clairement liés à l'opération. Cela n’améliore pas les propriétés, mais rend le risque plus lisible au fil du temps.
Il en va de même pour les créances, qui sont des droits sur des flux de paiement futurs. La tokenisation des créances peut faciliter le contrôle de la conformité, des délais et des valeurs attendues. Pourtant, si le payeur n’honore pas son engagement, le risque se matérialise quand même. La technologie organise le suivi, mais ne garantit pas le paiement.
Dans des instruments comme le CRA et le CRI, cette logique est particulièrement utile. Il est raisonnable d’imaginer des structures dans lesquelles les tokens agrègent, de manière standardisée, les données sur les créances, les garanties associées et les valorisations au fil du temps. Cela n’élimine pas le risque, mais réduit les ambiguïtés et améliore considérablement la qualité de l’information disponible pour les personnes exposées au crédit.
Il est important d'être clair : la tokenisation n'élimine pas le risque et ne transforme pas un mauvais crédit en bon crédit. Sa valeur réside dans l'anticipation de la visibilité du problème, et non dans l'altération de la réalité économique de l'opération. Dans des structures complexes, changer le moment où le risque devient visible peut être décisif pour permettre des ajustements, des corrections et des changements d'itinéraire.
Les cas de crise financière montrent clairement pourquoi ce débat est important. Lorsque le risque n’apparaît qu’à la fin, le coût n’est pas seulement financier. Cela tombe sur les entreprises qui perdent du crédit, les projets qui ne démarrent pas, les emplois qui disparaissent et les familles qui voient leur économie affectée par des décisions qu'elles n'ont pas prises.
La tokenisation à elle seule n’élimine pas le risque. Mais cela peut aider à éclairer la route menant à la falaise, permettant au conducteur de voir plus tôt, de freiner à temps ou de changer d'itinéraire. Au final, c’est ce type d’utilisation de la technologie blockchain qui fait la différence : moins d’opacité, plus d’informations et de meilleures décisions.