Décidez mieux, Plus vite : Le scoring à l'Ère de l’Intelligence Artificielle

Le scoring par Machine Learning, Votre boussole prédictive

Dans un monde où les données sont devenues aussi stratégiques que les actifs financiers, la capacité à évaluer, prioriser et anticiper les comportements ou les risques est cruciale. C’est précisément ce que permet le scoring via le Machine Learning (ML) : attribuer un "score" numérique à chaque entité clé de votre écosystème, un client, une transaction, une demande de crédit, une machine industrielle, un prospect commercial, etc.

Ce score n'est pas un simple chiffre ; c'est une probabilité calculée basée sur l'analyse de toutes les données historiques pertinentes. Le Machine Learning permet aux algorithmes d'apprendre des modèles, des corrélations et des signaux faibles dans ces vastes ensembles de données, des patterns que l'intuition humaine seule ne pourrait jamais détecter.

En résumé, le scoring ML vous dit :

• Quelle est la probabilité qu'un client achète ce nouveau produit ? (Scoring Client/Marketing)
• Quelle est la probabilité qu'une entreprise rembourse son prêt ? (Scoring Crédit/Finance)
• Quelle est la probabilité qu'une machine tombe en panne le mois prochain ? (Scoring Prédictif/Opérations)
• Quelle est la probabilité qu'un prospect devienne un client payant ? (Scoring Commercial/Ventes)

Immersion Terrain : Les leçons d'un stage sur le recouvrement des ventes à terme

Mon premier pas concret dans le monde de l'analyse de données, lors d'un stage école après la licence, m'a plongé au cœur d'un enjeu financier vital pour toute entreprise : le recouvrement de créances clients. Le contexte spécifique était celui des ventes à terme, un modèle commercial courant où l'entreprise accorde un délai de paiement à ses clients. Un modèle basé sur la confiance... et qui génère intrinsèquement un risque si le paiement n'intervient pas à l'échéance.

Ma mission initiale était claire : construire et mettre en place des dashboards de pilotage du recouvrement. L'objectif était de donner de la visibilité aux équipes financières et commerciales sur l'état des encours, les montants dus par client, l'ancienneté de la dette (les fameux "aging buckets").

La Réalité Opérationnelle : Observer sans pouvoir prédire

Ces dashboards étaient utiles, indispensable même. Ils permettaient de constater la situation à un instant T : X millions de FCFA sont dus, Y clients ont dépassé leur échéance de Z jours, le portefeuille est concentré sur telle catégorie de clients. C'était une photographie précise de l'arriéré.

Mais très vite, une limite est apparue : les dashboards montraient qui devait quoi et depuis quand, mais ils ne disaient pas en avance qui allait réellement payer, qui nécessiterait une relance musclée, ou qui était un cas "facile" qui allait se régulariser seul.

Le "Et Si..." : L'apport révélateur du scoring

Voir les données, comprendre les montants en jeu, mais ressentir cette limite dans la prédiction, ne pas savoir à l'avance, qui allait vraiment payer sans effort colossal, a été un déclic majeur. Ces frustrations constructives qui m'ont poussé, juste après ma licence, à m'orienter vers une spécialisation en modélisation prédictive à travers un master en Data science.

Alors comment passer de cette observation passive de l'arriéré à une action proactive et ciblée ?

L'idée : associer à chaque créance, ou mieux, à chaque client débiteur, un "Score de probabilité de recouvrement". Un score calculé non pas à l'intuition, mais par des modèles capables d'apprendre des caractéristiques complexes dans l'historique des données, de manière automatique.

Ce score ne sortirait pas de nulle part. Il serait le résultat d'un modèle de Machine Learning qui analyserait en continu toutes les données disponibles :

• Historique de paiement du client : A-t-il déjà été en retard ? De combien de jours ? Combien de fois ? A-t-il respecté les échéanciers de paiement ?
• Caractéristiques démographiques et comportementales : Son secteur d'activité, sa taille, son ancienneté, sa forme juridique, sa localisation...
• Montant dû, ancienneté de la dette, etc. : Montant, produit/service concerné, date d'échéance initiale, nombre de jours de retard...
• Interactions passées : A-t-on déjà contacté ce client pour cette créance ? Comment a-t-il réagi ?

En moulinant ces données historiques (sur des milliers, voire des millions de créances passées avec leur dénouement connu - payé/impayé), le modèle ML apprendrait les patterns cachés qui distinguent un client qui finira par payer d'un client qui risque de ne pas le faire.

Applications Concrètes : Le Scoring en action dans votre entreprise

Découvrez quelques exemples concrets où le scoring par Machine Learning peut transformer votre prise de décision et optimiser vos processus métier.