Le scoring des crédits d’exploitation des PME par le Machine Learning

Souadda, Lyne Imene; Menari, Manel; Berghout, Yasser Moussa

Revue des sciences commerciales et de gestion
Volume 18, Numéro 1, Pages 69-95
2022-12-31

Le Scoring Des Crédits D’exploitation Des Pme Par Le Machine Learning

Auteurs : Souadda Lyne Imene . Menari Manel . Berghout Yasser Moussa .

Résumé

Le développement technologique, la révolution numérique et le cumul du Big Data amènent la plupart des banques à moderniser leurs modèles de notation de crédit. Par ailleurs, en intelligence artificielle, le scoring de crédit fut historiquement l’un des premiers champs d’application du Machine Learning. De ce fait, l’objectif de ce travail est d'évaluer quelques modèles d’apprentissage automatique supervisé dans la classification des emprunteurs en emprunteur défaillant et non défaillant. Par le biais de trois modèles : RL, KNN et ANN, 282 dossiers de crédits d’exploitation sont entrainés à l’aide de 31 variables économiques. L’échantillon est composé exclusivement de PME algériennes. Dans la validation et la comparaison des modèles, des mesures comme la matrice de confusion et la courbe ROC sont calculées. Les résultats de l'étude montrent que la technique "neuronale" est meilleure en termes de prévision.