Un cabinet de conseil dédié au
pilotage des risques numériques

Metametris est un cabinet de conseil indépendant, basé à Paris, spécialisé dans la gestion des risques numériques et la conformité réglementaire.

Depuis 2005, nous accompagnons les institutions financières (DSI, RSSI, Direction des risques) dans l’identification, l’évaluation et la maîtrise de leurs risques.

Avec une expertise éprouvée dans la mise en œuvre de programmes réglementaires complexes (DORA, NIS2, RGPD…), nous proposons des solutions sur mesure pour répondre aux défis de la résilience opérationnelle numérique. Nous accompagnons nos clients dans leur mise en conformité par rapport aux réglementations et aux normes en vigueur en constante évolution.

Nos engagements en
6 points clés

  1. Une expertise de pointe. Plus de 20 ans d’expérience dans la gestion des risques opérationnels, au service d’organisations de toutes tailles, avec une connaissance approfondie des environnements financiers, numériques et réglementaires.
  2. Pragmatisme & Efficacité opérationnelle. Une approche orientée résultats pour maximiser l’impact des investissements en gestion des risques. Nous délivrons des résultats mesurables à partir d'objectifs clairs et d'un pilotage transparent.
  3. Dialogue et Collaboration. Le succès d’un projet repose sur l’engagement des équipes. Nous favorisons un transfert de compétences fluide, en surmontant les résistances au changement.
  4. Une approche innovante. Nous abordons la gestion des risques numériques selon une vision à 360° qui intègre l'organisation, la gouvernance, les dispositifs techniques, l'environnement de contrôle et le pilotage des tiers TIC dans une approche globale basée sur les risques.
  5. Compréhension fine des enjeux métiers de la continuité d’activité. Une maîtrise approfondie de l'étude d'impacts métiers, de scénarios d'interruption d'activité au service de la stratégie de résilience des organisations particulièrement pour les secteurs bancaires et assurantiels.
  6. Nos références clients. Nous collaborons avec des banques, assurances, gestionnaires d’actifs et entreprises internationales, pour des solutions robustes et pérennes.

Notre revue
de presse

Date :
This case study examines how a leading Australian financial organization operationalizes 𝗰𝘆𝗯𝗲𝗿-𝘁𝗵𝗿𝗲𝗮𝘁 𝗶𝗻𝘁𝗲𝗹𝗹𝗶𝗴𝗲𝗻𝗰𝗲 (𝗖𝗧𝗜), using military intelligence doctrine (the intelligence cycle) as a theoretical lens. The research, framed as a stakeholder-activity process model, reveals 𝗮 𝗳𝘂𝗻𝗱𝗮𝗺𝗲𝗻𝘁𝗮𝗹 𝗶𝗻𝘃𝗲𝗿𝘀𝗶𝗼𝗻 𝗼𝗳 𝗲𝘀𝘁𝗮𝗯𝗹𝗶𝘀𝗵𝗲𝗱 𝗶𝗻𝘁𝗲𝗹𝗹𝗶𝗴𝗲𝗻𝗰𝗲 𝗻𝗼𝗿𝗺𝘀.
Instead of strategic requirements driving CTI downward from leadership, 𝗶𝗻𝘁𝗲𝗹𝗹𝗶𝗴𝗲𝗻𝗰𝗲 𝗳𝗹𝗼𝘄𝘀 𝘂𝗽𝘄𝗮𝗿𝗱 𝗮𝗻𝗱 𝗼𝘂𝘁𝘄𝗮𝗿𝗱 from technology operations. This challenges the assumption of intelligence-led security in civilian contexts. The study finds 𝗼𝗿𝗴𝗮𝗻𝗶𝘇𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻𝘀 𝗽𝗮𝗿𝗮𝗱𝗼𝘅𝗶𝗰𝗮𝗹𝗹𝘆 𝗹𝗶𝗺𝗶𝘁 𝗖𝗧𝗜'𝘀 𝘀𝘁𝗿𝗮𝘁𝗲𝗴𝗶𝗰 𝘃𝗮𝗹𝘂𝗲 𝗱𝘂𝗲 𝘁𝗼 𝗶𝘁𝘀 𝗹𝗼𝘄 𝗼𝗿𝗴𝗮𝗻𝗶𝘇𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻𝗮𝗹 𝗽𝗼𝘀𝗶𝘁𝗶𝗼𝗻𝗶𝗻𝗴, a 𝗸𝗻𝗼𝘄𝗹𝗲𝗱𝗴𝗲 𝗴𝗮𝗽 𝗯𝗲𝘁𝘄𝗲𝗲𝗻 𝗯𝘂𝘀𝗶𝗻𝗲𝘀𝘀 𝗮𝗻𝗱 𝗜𝗧, and a lack of strategically relevant analytical products. The findings provide an empirical explanation of CTI practice and a diagnostic model for bottom-up operationalization.
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Date :
Les simulations de Monte Carlo imbriquées exigées par Solvabilité II représentent un obstacle majeur à la rapidité du calcul du capital de solvabilité (SCR), limitant leur usage à des exercices de conformité ponctuels. Dans son article *“On the Estimation of Own Funds for Life Insurers”*, Mark-Oliver Wolf propose plusieurs avancées pour améliorer cette efficacité.

L’auteur démontre d’abord l’**équivalence entre les méthodes directe et indirecte** d’estimation du capital disponible : sous hypothèse d’absence d’arbitrage, elles convergent vers la même valeur. Cette propriété permet d’utiliser l’une pour valider l’autre, renforçant ainsi la fiabilité des modèles.

Wolf introduit ensuite une **famille d’“estimateurs mixtes”** généralisant ces approches. Tous partagent la même espérance, ouvrant la voie à l’usage de **variables de contrôle** permettant de réduire la variance sans introduire de biais. Deux variantes sont proposées :

* le **contrôle “crude”**, simple à implémenter, combine les estimateurs direct et indirect ;
* le **contrôle “mixed”**, plus avancé, exploite plusieurs estimateurs pour des gains supplémentaires.

Les tests sur trois modèles (MUST, IS, openIRM) montrent des **réductions de variance jusqu’à un facteur 10** dans les scénarios réalistes. L’efficacité dépend toutefois du degré de corrélation entre actifs et passifs, plus cette relation étant forte, plus les gains sont importants.
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