Bibliographie sélective OHADA

L’affaire C-252/21 (Meta c. Bundeskartellamt) traite de la conformité du RGPD avec les pratiques commerciales de Meta et explore la question du rôle de la protection des données dans l’équilibre du jeu de la concurrence, notamment en matière d’abus de position dominante. Elle met d’abord en avant l’hypothèse selon laquelle la collecte et le traitement illicite de données pourraient constituer un facteur de verrouillage du marché à l’endroit des potentiels concurrents tout en renforçant la position dominante de Meta. Ensuite, elle conforte l’idée selon laquelle créer de la concurrence loyale entre les exploitants des données personnelles pourrait constituer un levier capable de renforcer la protection des données personnelles. Bien plus encore, on pourrait déduire de cette affaire un dualisme patent entre l'ultralibéralisme des marchés voulu par le système capitaliste américain, qui prend fait et cause pour le comportement prédateur de Méta, et la volonté protectrice de l’UE à travers son dispositif RGPD et ses politiques anticoncurrentielles. Il s’agira alors pour nous d’analyser l’impact du modèle économique de Meta sur le droit de la concurrence tout en s’interrogeant sur la capacité des outils réglementaires à répondre à la problématique d’abus de position dominante.

Les partenariats entre fintechs et banques à l’ère de l’intelligence artificielle redéfinissent les modèles économiques et stratégiques du secteur financier. Face aux mutations technologiques, les banques traditionnelles s’associent aux fintechs pour innover, optimiser leurs services et répondre aux attentes des consommateurs. Toutefois, ces collaborations soulèvent des défis juridiques majeurs en matière de responsabilité, de protection des données et de conformité réglementaire. Ce mémoire analyse ces enjeux en adoptant une méthodologie combinant analyse doctrinale, droit comparé et étude des cadres réglementaires existants. L’approche doctrinale a permis d’explorer les concepts clés des fintechs, des banques et de l’IA, en mobilisant les théories économiques et juridiques pertinentes. L’étude comparative entre l’Union européenne, les États-Unis et le Canada a mis en lumière les différences réglementaires, notamment en matière de protection des données et de régulation de l’innovation. Enfin, l’examen des cadres législatifs actuels et des tendances émergentes, telles que les regulatory sandboxes et les innovation hubs, a permis d’anticiper les évolutions nécessaires pour encadrer ces transformations. Les résultats montrent que si l’IA favorise l’innovation et l’automatisation des services financiers, elle pose également des risques en matière de transparence des algorithmes, de cybersécurité et d’équilibre concurrentiel. L’étude met en évidence la nécessité d’une harmonisation réglementaire et de mécanismes de gouvernance adaptés pour garantir un développement équilibré du secteur. Ce mémoire propose plusieurs recommandations, notamment le renforcement des cadres juridiques sur la responsabilité algorithmique, la création de normes internationales harmonisées et la mise en place de collaborations entre banques, fintechs et régulateurs. Ces mesures visent à assurer un environnement financier sécurisé, innovant et conforme aux impératifs de transparence et de protection des utilisateurs. Ainsi, les partenariats fintechs-banques s’imposent comme un levier stratégique incontournable, nécessitant une régulation adaptée pour concilier innovation et stabilité du marché.

This dissertation investigates the impact of digital transformation on risk management within the banking sector, emphasizing the integration of artificial intelligence (AI) in enhancing operational risk management. It examines key research questions about how digitisation reshapes risk management practices, the extent to which South African banks align with international standards, and the role of AI in advancing these frameworks. The study finds that AI holds substantial potential to improve risk management, particularly in managing operational risks, while underscoring the indispensable role of human oversight. Ultimately, this shift toward a more AI-driven, adaptive approach marks a pivotal evolution in the financial sector, suggesting that the future of risk management can indeed rely on AI's transformative capabilities.

The aim of this research is to determine how the application of Big Data and Data Analytics techniques influences the external audit. The impact on the working methods and the audit quality is discussed. Furthermore, the technological maturity of the Belgian and Luxembourgish audit industry is analysed. Therefore, the following research questions are asked: How do Big Data and Data Analytics influence the audit working method? What is the impact of Big Data and Data Analytics on the audit quality? How is the audit risk identification and assessment phase influenced? Which audit risks can be identified? Which tools and techniques do the Belgian and Luxembourgish auditors use and where do they stand? In order to answer the research question, scientific articles were analysed in the context of the literature review. Subsequently, a case study was carried out. Interviews with experts in Belgium and Luxembourg were conducted. The results of the research show that there is high potential to use these technologies in audit. Nevertheless, it is also connected with initial investments and a certain agreement of the clients. There is high potential to enhance the auditor’s effectiveness and efficiency, but the complete impact cannot yet be analysed. The audit quality can be enhanced when qualitative analyses generates audit evidence based on high quality data. The Belgian and Luxembourgish audit industry has just started implementing the technologies.