{"id":44915,"date":"2023-09-11T10:12:32","date_gmt":"2023-09-11T08:12:32","guid":{"rendered":"https:\/\/www.altares.be\/?p=44915"},"modified":"2023-10-16T15:27:58","modified_gmt":"2023-10-16T13:27:58","slug":"altares-dun-bradstreet-benelux-optimise-ses-scores-de-credit-grace-a-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.altares.be\/fr\/blog\/credit-risk-management\/altares-dun-bradsteet-benelux-maakt-kredietscores-slimmer-met-ai\/","title":{"rendered":"Altares Dun & Bradstreet Benelux optimise ses scores de cr\u00e9dit gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019IA"},"content":{"rendered":"

Tout le monde conna\u00eet Dun & Bradstreet pour ses rapports de cr\u00e9dit. Mais que se cache-t-il vraiment derri\u00e8re ces rapports ? Voil\u00e0 30 ans que nous d\u00e9veloppons nos cartes de scores. Et ce n\u2019est pas une mince affaire ! Notre objectif ? Pr\u00e9dire quelles entreprises feront potentiellement faillite ou accuseront des retards de paiement. Le tout en se basant sur la masse de donn\u00e9es et d\u2019informations compil\u00e9es dans la vaste base de donn\u00e9es de D&B.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Durant cette p\u00e9riode, nous avons investi lourdement pour am\u00e9liorer le pouvoir pr\u00e9dictif, la pertinence et la logique de nos syst\u00e8mes de notation. Ces efforts ont port\u00e9 leurs fruits : d\u00e9sormais, nos syst\u00e8mes de notation \u00e9valuent les risques de mani\u00e8re automatis\u00e9e dans pas moins de 41 pays du monde. Ces syst\u00e8mes \u00e9valuent tout type d\u2019entreprise, des petits ind\u00e9pendants aux grandes multinationales. Et le tout, ind\u00e9pendamment de la disponibilit\u00e9 ou non de donn\u00e9es financi\u00e8res.<\/p>\n\n\n\n

Chez D&B, nous d\u00e9veloppons depuis des ann\u00e9es les cartes de scores en nous aidant des technologies dernier cri en mati\u00e8re d\u2019apprentissage automatique. Depuis peu, nous y avons aussi int\u00e9gr\u00e9 l\u2019intelligence artificielle pour la Belgique. <\/p>\n\n\n\n

D\u00e9couvrez aussi : <\/strong>Comment am\u00e9liorons-nous nos scores au fil des ans depuis une d\u00e9cennie ?<\/a><\/p>\n\n\n\n

Pourquoi les scores de cr\u00e9dit sont-ils importants ?<\/h2>\n\n\n\n

Les scores de cr\u00e9dit tels que nous les connaissons ont \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9s le si\u00e8cle dernier aux \u00c9tats-Unis avec pour but premier de faciliter la prise de d\u00e9cisions portant sur les cr\u00e9dits \u00e0 la consommation. L\u00e0 o\u00f9, auparavant, des d\u00e9cisions \u00e9taient prises uniquement sur la base d\u2019une \u00e9valuation de la solvabilit\u00e9 r\u00e9alis\u00e9e par un humain, les cartes de scores appuient ce processus gr\u00e2ce \u00e0 des \u00e9valuations num\u00e9riques qui refl\u00e8tent la solvabilit\u00e9 d\u2019un prospect ou d\u2019un client. D\u00e8s lors, il est possible de mieux cartographier les risques et de permettre ainsi aux pr\u00eateurs de prendre des d\u00e9cisions plus rigoureuses en moins de temps sur l\u2019octroi d\u2019un pr\u00eat et d\u2019un cr\u00e9dit. En fonction des scores, certaines entreprises sont m\u00eame all\u00e9es plus loin et ont automatis\u00e9 toute une partie de leur processus d\u2019\u00e9valuation.<\/p>\n\n\n\n

Apparition de l\u2019IA dans le domaine des scores de cr\u00e9dit<\/h2>\n\n\n\n

Au si\u00e8cle dernier d\u00e9j\u00e0, notre secteur s\u2019est pench\u00e9 sur la fa\u00e7on d\u2019appliquer l\u2019intelligence artificielle (IA) \u2013 sous la forme de r\u00e9seaux de neurones (ou r\u00e9seaux neuronaux artificiels) \u2013 au d\u00e9veloppement de scores de cr\u00e9dit. Ces r\u00e9seaux sont des mod\u00e8les informatiques inspir\u00e9s de la structure et du fonctionnement des cellules c\u00e9r\u00e9brales humaines. Ils sont con\u00e7us pour apprendre et reconna\u00eetre des sch\u00e9mas complexes dans les donn\u00e9es. Au d\u00e9part, l\u2019id\u00e9e \u00e9tait que le \u00ab pouvoir \u00bb de ces syst\u00e8mes puisse accro\u00eetre la capacit\u00e9 pr\u00e9dictive des scores de cr\u00e9dit. Malheureusement, force \u00e9tait de constater \u00e0 l\u2019\u00e9poque que le pouvoir pr\u00e9dictif de ces r\u00e9seaux neuronaux artificiels n\u2019\u00e9tait pas suffisamment grand. Surtout si l\u2019on se penchait sur la complexit\u00e9 et la compr\u00e9hensibilit\u00e9 de ce type de mod\u00e8les. L\u2019utilisation des r\u00e9seaux neuronaux artificiels pour l\u2019\u00e9valuation du cr\u00e9dit est donc pass\u00e9e \u00e0 la trappe.<\/p>\n\n\n\n

\"calculatrice\"<\/figure>\n\n\n\n

Toutefois, avec l\u2019arriv\u00e9e des m\u00e9dias sociaux et des entreprises de la \u00ab nouvelle \u00e9conomie \u00bb, l\u2019int\u00e9r\u00eat pour l\u2019application de l\u2019IA \u00e0 l\u2019\u00e9valuation du cr\u00e9dit s\u2019est \u00e0 nouveau accru. Une part non n\u00e9gligeable des investissements de ces entreprises dans l\u2019IA consiste \u00e0 la rendre intelligible (\u00ab xAI \u00bb, ou intelligence artificielle explicable).<\/p>\n\n\n\n

Lisez aussi :<\/strong> L\u2019IA explicable au service de la notation de cr\u00e9dit de demain<\/a><\/p>\n\n\n\n

Face \u00e0 cette \u00e9volution, nous avons commenc\u00e9 \u00e0 chercher comment utiliser l\u2019IA pour d\u00e9velopper les syst\u00e8mes de notation. Nous avions deux objectifs principaux en t\u00eate : d\u2019abord, nous voulions accro\u00eetre le pouvoir pr\u00e9dictif de nos syst\u00e8mes d\u2019\u00e9valuation. Ensuite, nous voulions nous assurer que notre syst\u00e8me serait g\u00e9rable, transparent et compr\u00e9hensible.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019IA appliqu\u00e9e \u00e0 nos scores de cr\u00e9dit \u2013 un plus grand chiffre d\u2019affaires et moins de risques<\/h2>\n\n\n\n

En 2019, nous avons atteint nos deux objectifs gr\u00e2ce au d\u00e9veloppement de notre tout premier syst\u00e8me de score de cr\u00e9dit int\u00e9grant une couche d\u2019IA. Nous ne souhaitions pas que les r\u00e9seaux neuronaux artificiels g\u00e9n\u00e8rent directement nos scores. \u00c0 la place, l\u2019IA a \u00e9t\u00e9 encastr\u00e9e entre deux couches : une \u00ab couche logique \u00bb, qui assure le contr\u00f4le et l\u2019orientation de l\u2019IA, et la couche traditionnelle de la carte de score, bas\u00e9e sur les r\u00e9sultats de l\u2019IA.<\/p>\n\n\n\n

Cette approche, que l\u2019on appelle \u00ab AI Layered Scoring \u00bb nous permet d\u2019affiner davantage l\u2019\u00e9valuation du risque de cr\u00e9dit. Nous avons am\u00e9lior\u00e9 notre capacit\u00e9 \u00e0 d\u00e9tecter les entreprises entra\u00eenant une perte sur cr\u00e9dit par rapport aux entreprises fiables.<\/p>\n\n\n\n

Qu\u2019en est-il dans la pratique ?<\/h2>\n\n\n\n

En guise d\u2019illustration, voici un exemple concret sur la base d\u2019un syst\u00e8me que nous avons d\u00e9velopp\u00e9 pour un client. L\u2019objectif de ce syst\u00e8me \u00e9tait d\u2019anticiper avec le plus de pr\u00e9cision possible les potentiels mauvais payeurs. Imaginons : nous souhaitons anticiper longtemps \u00e0 l\u2019avance 60 % des mauvais payeurs sur une p\u00e9riode donn\u00e9e. Avec l\u2019apprentissage automatique traditionnel pour le d\u00e9veloppement de scores, environ 24 % des clients ont obtenu un score \u00ab faible \u00bb, pour atteindre ces 60 %. Gr\u00e2ce \u00e0 notre nouvelle m\u00e9thode, il suffit d\u2019attribuer une mauvaise note \u00e0 5 % des clients pour identifier ces 60 %.<\/p>\n\n\n\n

La diff\u00e9rence entre les deux (24 % par rapport \u00e0 5 %) indique une potentielle am\u00e9lioration consid\u00e9rable : il est possible de r\u00e9aliser du chiffre d\u2019affaires avec 19 % d\u2019entreprises en plus, sans augmenter le risque de retard de paiement. Bref : un plus grand chiffre d\u2019affaires, moins de risques et donc un meilleur rendement.    <\/p>\n\n\n\n

Ces scores finaux vous aident \u00e0 prendre des d\u00e9cisions quant \u00e0 de potentiels partenaires commerciaux. Avec une abondance de donn\u00e9es, l\u2019essentiel est la facilit\u00e9 d\u2019utilisation. Nous comprenons mieux que quiconque que la propension \u00e0 prendre des risques varie d\u2019une organisation \u00e0 l\u2019autre. Notre module de score personnalis\u00e9 offre une solution id\u00e9ale. Envie d\u2019en savoir plus sur l\u2019AI Layered Scoring et la mani\u00e8re dont il peut aider votre entreprise ? Contactez-nous ci-dessous.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Avec l\u2019arriv\u00e9e des m\u00e9dias sociaux et des entreprises de la \u00ab\u00a0nouvelle \u00e9conomie\u00a0\u00bb, l\u2019int\u00e9r\u00eat pour l\u2019application de l\u2019IA \u00e0 l\u2019\u00e9valuation du cr\u00e9dit s\u2019est \u00e0 nouveau accru. 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