Joris Peeters, expert en sciences des données (data scientist), dévoile les secrets de nos cartes de scores adaptatives. Comment pouvons-nous, dans une période économiquement instable, atteindre des scores fiables ? Que nous réservent les 12 prochains mois et quelles leçons pouvons-nous tirer de cette crise ? Joris Peeters aborde ces points ainsi que d’autres sujets tendance en matière de données d’entreprise.
Interview avec Joris Peeters, expert en sciences des données (data scientist) chez Altares Dun & Bradstreet.
Cette année, Altares Dun & Bradstreet célèbre le dixième anniversaire de ses cartes de scores adaptatives. Comment fonctionnent-elles et quels en sont les avantages pour les utilisateurs ?
« Depuis de nombreuses années déjà, notre branche d’activité, à savoir la collecte et le traitement des données d’entreprise, figure parmi les plus grands utilisateurs de l’apprentissage machine. Dun & Bradstreet s’est lancé dans le développement des premières cartes de scores aux États-Unis au milieu des années 1980. Au début des années 1990, les scores de crédit ont également été intégrés à la base de données néerlandaise de Dun & Bradstreet. En 1998, D&B a conduit une étude en collaboration avec le Massachusetts Institute of Technology (MIT) sur l’utilisation de l’intelligence artificielle (également appelée « deep learning ») dans les bases de données de D&B. Selon cette étude, cette technique offrait un pouvoir prédictif supplémentaire par rapport au machine learning que D&B utilisait déjà à l’époque, mais nous nous sommes heurtés au défaut typique de ces techniques, à savoir le faible degré d’explicabilité de la façon dont ces systèmes parviennent à un certain score, la célèbre “boîte noire”. C’est pourquoi nous avons continué de privilégier les cartes de scores qui étaient facilement explicables, même si elles étaient (un peu) moins prédictives. En 2011, en vue de répondre aux attentes élevées de nos clients en matière de qualité (adaptation de nos cartes de scores, et des scores, aux changements économiques), nous avons développé un système adaptatif. Nous disposions ainsi d’un système transparent et explicable, qui pouvait également s’adapter en toute autonomie. »
Le data scientist poursuit : « Sans entrer dans les détails techniques, le principe de la carte de scores “adaptative” est relativement simple : pour un certain nombre de champs de données de la carte de scores, les données d’une entreprise sont comparées en permanence aux mêmes données d’autres entreprises présentant une taille similaire et effectuant des activités similaires. Les données étant dynamiques, la base de comparaison est aussi systématiquement actualisée. Prenons un exemple : si le marché affiche une croissance considérable, mais que vous vous développez moins que vos “pairs”, cela signifie que vous risquez de perdre des points. À l’inverse, si vous vous développez plus que vos “pairs”, vous pouvez en gagner davantage. Le marché fait systématiquement office de baromètre, lequel est régulièrement mis à jour. Voilà ce que l’on appelle l’adaptation évolutive à la réalité. Cette démarche assure la stabilité de la carte de scores et la richesse croissante des données. »
« La principale preuve de la qualité de notre solution est que les scores évoluent au même rythme que la situation économique. Ce phénomène s’est confirmé au cours des dernières années, qui ont été très dynamiques d’un point de vue macro-économique. Le principal avantage pour nos utilisateurs est qu’il n’y a pas de piège. Lorsqu’un nouveau score modifie un résultat fixe, le choc peut être très rude, comme une entreprise qui passerait soudainement d’un score de 4 à 2. Il y a toujours une explication derrière un changement de score, comme un Paydex ou un bilan déposé. Il s’agit en quelque sorte d’un nouveau certificat pour vos données ! » explique Joris Peeters.
Peut-on encore établir des prédictions précises en cette période économique ?
« Nous vivons une période particulière, reconnaît Joris Peeters, mais la réalité économique demeure identique. Nous cherchons sans cesse des liens afin de pouvoir contrôler ce qu’il se passe autour de nous et ce qui est sur le point de se produire. Ce que nous offrons au marché est la réponse à la question “Quelle est la probabilité de défaillance dans les 12 prochains mois ?” ; question à laquelle nous tentons de répondre au mieux. Les phénomènes récursifs, comme un retard de paiement, un recouvrement, le dépôt d’un bilan moins bon, influencent nos scores. Nos modèles restent bons, car ces signaux persistent. Il s’agit d’un reflet de la performance financière exprimée en probabilités. Voilà pourquoi nous conseillons à nos clients de rester attentifs à la morale de paiement. »
En quoi nos scores et nos évaluations se distinguent-ils ?
Joris Peeters : « La carte de scores adaptative constitue donc l’un de nos secrets. Cette dernière l’emportera toujours sur un calcul traditionnel. Par ailleurs, nous disposons de plus de 20 ans de données historiques que nous pouvons continuer de tester et d’analyser. Grâce à l’immense base de données d’entreprise des transactions financières et commerciales, nous pouvons établir des indicateurs extrêmement fiables. En passant en revue les prédictions depuis la mise en œuvre de la carte de scores adaptative, nous avons pu, chaque année, déceler à temps 70 à 75 % de toutes les faillites. »
Quels sont les principaux changements qui ont été apportés pour continuer à bien servir le marché ?
« En 2011, nous avons conçu la carte de scores adaptative. Compte tenu de la situation macro-économique instable après la crise de 2008-2009, nous avons d’abord minutieusement testé ce système avant son déploiement en 2013. Le client bénéficie toujours du même produit, mais la qualité est améliorée en continu en vue de répondre aux normes les plus strictes. Nous avons testé cette qualité à maintes reprises avec les clients. En définitive, l’utilisateur de nos scores et évaluations peut toujours prendre des décisions les yeux fermés. De plus, le système adaptatif présente un autre avantage de taille. Nous disposons en effet de plus de temps pour apporter notre soutien à nos clients dans l’optimisation de leur politique en matière de crédit. Il peut s’agir de conseils sur la meilleure façon d’utiliser nos scores et évaluations, par exemple, ou encore d’une assistance pour les clients qui présentent des besoins spécifiques. Pour ce faire, nous mettons nos connaissances et notre expérience à profit afin de proposer des solutions de scores sur mesure.
Nous avons ainsi pu approfondir systématiquement nos connaissances et développer de toutes nouvelles techniques de notation. Nous sommes par ailleurs à la veille d’une toute nouvelle méthode de score, que nous déploierons cette année plus largement sur le marché. Les premiers résultats sont déjà très prometteurs : à chaque essai, nous avons constaté que nous pouvions augmenter le chiffre d’affaires tout en réduisant le risque, soit accepter plus de clients pour un risque plus faible. Cerise sur le gâteau : ce système indique non seulement les entreprises qui présentent un risque élevé de défaillance, mais aussi le moment auquel ce risque deviendra probablement réalité. »
Selon vous, à quoi pouvons-nous nous attendre dans l’année à venir ?
« Nous constaterons une hausse du risque dès que les autorités mettront un terme aux subventions. Ce qui signifie concrètement que le comportement de paiement des entreprises sera moins bon et que le nombre de faillites augmentera. La réelle incidence sur l’économie ne se manifestera qu’une fois les subventions supprimées. Je ne m’attends pas à une spirale négative ou à un scénario catastrophe. La résilience de notre région et des pays voisins est impressionnante. Certes, l’impact est présent, mais… laissons partir les anciens pour accueillir les nouveaux. De bonnes choses voient le jour durant les périodes difficiles et la société dans son ensemble en ressort plus grande. Dans le monde des entreprises, je vois aussi ce phénomène comme un nettoyage. Si Thomas Cook n’avait pas fait faillite en 2019, l’entreprise n’aurait pas été épargnée, cette fois-ci », explique Joris Peeters.
« Prenez le secteur de la construction, qui est cyclique. Il suit les évolutions. Les failles les plus courantes se situent dans les secteurs faciles d’accès, comme l’horeca. L’histoire est tout autre avec une usine de production. À terme, je m’attends à une production locale accrue afin de garantir une continuité et un contrôle plus élevés de la chaîne d’approvisionnement. »
Quelles leçons pouvons-nous tirer de cette crise en matière de santé financière ?
« Une bonne gestion d’entreprise ! Une poire pour la soif ! Cela semble évident, mais comme nous pouvons le constater, nous nous portons mieux lorsque nous avons de l’argent de côté. Il existe un certain nombre d’exemples d’entreprises qui ont récemment fait faillite et qui n’avaient pas respecté cette règle. Les entreprises qui se sont gérées sur le fil du rasoir ont essuyé le pire revers.
Certains modèles d’entreprise ont été bouleversés à jamais ; je pense à l’utilisation de Microsoft Teams et aux services de livraison comme Take Away. La COVID-19 n’a fait qu’accélérer le recours à ces services. Si vous ne vous lancez pas maintenant, l’occasion ne se représentera plus. Pour conclure, j’estime que nous en sortirons vraiment meilleurs. »
Les conseils de notre data scientist :
• Gérez votre entreprise intelligemment.
• Réinventez votre modèle d’entreprise, offrez une place centrale à votre client.
• Faites preuve de créativité.
• Faites preuve de vigilance. Gardez les risques en ligne de mire.
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