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Notre intérêt dans cette thèse est de combiner les différentes techniques de mesure du risque opérationnel dans les secteurs financiers, et on s'intéresse plus particulièrement aux conséquences du risque d'estimation dans les modèles, qui est un risque opérationnel particulier. Nous allons présenter les concepts mathématiques et actuariels associés ainsi qu'une application numérique en ce qui concerne l'approche de mesure avancée comme Loss Distribution pour calculer l'exigence en capital. En plus, on se concentre sur le risque d'estimation illustré avec l'analyse des scénarios de l'opinion d'experts en conjonction avec des données de pertes internes pour évaluer notre exposition aux évènements de gravité. Nous concluons cette première partie en définissant une technique de mise l'échelle sur la base de (MCO) qui nous permet de normaliser nos données externes à une banque locale Libanaise.Dans la deuxième partie, on donne de l'importance sur la mesure de l'erreur induite sur le SCR par l'erreur d'estimation des paramètres, on propose une méthode alternative pour estimer une courbe de taux et on termine par attirer l'attention sur les réflexions autour des hypothèses de calcul et ce que l'on convient de qualifier d'hypothèse "cohérente avec les valeurs de marché" serait bien plus pertinente et efficace que la complexification du modèle, source d'instabilité supplémentaire, ainsi mettre en évidence le risque d'estimation qui est lié au risque opérationnel et doit être accordé beaucoup plus d'attention dans nos modèles de travail Our interest in this thesis is first to combine the different measurement techniques for operational risk in financial companies, and we highlight more and more the consequences of estimation risk which is treated as a particular part of operational risk. In the first part, we will present a full overview of operational risk, from the regulatory laws and regulations to the associated mathematical and actuarial concepts as well as a numerical application regarding the Advanced Measurement Approach, like Loss Distribution to calculate the capital requirement, then applying the Extreme Value Theory. We conclude this first part by setting a scaling technique based on (OLS) enabling us to normalize our external data to a local Lebanese Bank. On the second part, we feature estimation risk by first measuring the error induced on the SCR by the estimation error of the parameters, to having an alternative yield curve estimation and finishing by calling attention to the reflections on assumptions of the calculation instead of focusing on the so called hypothesis "consistent with market values", would be more appropriate and effective than to complicate models and generate additional errors and instability. Chapters in this part illustrate the estimation risk in its different aspects which is a part of operational risk, highlighting as so the attention that should be given in treating our models