Les systèmes traditionnels d’évaluation du crédit sont depuis longtemps confrontés à une série de problèmes critiques : préjugés, discrimination, prise en compte insuffisante des données ou problèmes d’évolutivité. Pour remédier à cette situation, les institutions financières adoptent l’intelligence artificielle et l’IA générative pour développer des modèles de plus en plus sophistiqués d’évaluation du risque de crédit.
Intelligence artificielle générative : il sera plus facile d’obtenir un crédit !
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Publié le 15 juin 2024 à 8h00
90 %des crédits à la consommation sont utilisés pour acheter un (des) bien(s) d’équipement de la maison, un véhicule, ou payer des travaux d’amélioration du logement.
Vers une évaluation du crédit plus juste et transparente
Selon l’Observatoire des Crédits aux Ménages (OCM), en 2024, le taux de détention de crédits aux ménages recule pour la cinquième année consécutive, pour s’établir à 42,7 %, son plus bas niveau depuis la création de l’Observatoire, en 1989*. Malgré une période inflationniste, marquée par l‘augmentation des taux de crédits, les français continuent d’emprunter. Près de 90% des crédits à la consommation sont utilisés pour acheter un (des) bien(s) d’équipement de la maison, un véhicule, ou payer des travaux d’amélioration du logement. Les scores de financement constituent un facteur déterminant dans ces transactions financières.
L'IA générative pour une vision plus complète du comportement financier
Alors que l'évaluation traditionnelle (le scoring) de la solvabilité s'appuie fortement sur les antécédents des principaux établissements de crédit, l’évaluation alternative de la solvabilité intègre un éventail plus large de facteurs pour créer une image plus complète du comportement financier d'une personne. Les sources de données alternatives telles que les historiques de paiement de loyers, de factures administratives et autres données sociales issues des téléphones portables représentent une évolution vers une approche plus inclusive, nuancée et holistique des évaluations de crédit.
Depuis quelque temps, l’IA générative est en train de révolutionner l'évaluation du crédit, grâce à une approche plus nuancée, adaptative et prédictive. La capacité de la GenAI à synthétiser divers ensembles de données permet de remédier à l'une des principales limites du scoring traditionnel du crédit, à savoir la dépendance à l'égard des données historiques sur les emprunts.
L'inclusion financière par le crédit
Cette innovation par l’IA favorise l'inclusion financière en ouvrant les portes à un plus grand nombre de personnes aux opportunités de crédit. Trade Ledger, un logiciel de prêt en mode SaaS, utilise par exemple une approche fondée sur les données pour prendre des décisions éclairées avec une plus grande transparence et une meilleure traçabilité. Il rassemble des informations provenant de sources multiples avec des schémas différents au sein d’une source de données unique.
Autre point essentiel, l'adaptabilité de l’application qui joue un rôle crucial dans l'analyse dynamique des conditions économiques et des comportements changeants des consommateurs. La capacité de la GenAI à apprendre et à s'adapter en permanence garantit que le scoring reste efficace en temps réel, offrant ainsi un outil plus efficient, plus réactif et prédictif pour évaluer le risque du crédit.
Dépasser les limites de la transparence dans l'évaluation des crédits
Les objections les plus courantes des banques pour ne pas utiliser l'IA dans le scoring sont la transparence et l'explicabilité des décisions de crédit. La complexité inhérente à certains modèles d'IA, en particulier les algorithmes d'apprentissage profond, peut entraîner des difficultés à fournir des critères clairs sur les décisions de crédit. La transparence et l'interprétabilité des modèles d'IA ont connu des avancées significatives. Les techniques actuelles nous permettent désormais de comprendre comment le modèle aboutit à des décisions de crédit spécifiques. L'une des principales préoccupations liées à l'utilisation de la GenAI est le problème de l'hallucination, le modèle pouvant présenter des informations absurdes ou carrément fausses.
Lutter contre le risque d'hallucination par l’entraînement
Il existe plusieurs techniques pour atténuer ce risque et l'une d'entre elles consiste à utiliser des modèles de Retrieval Augment Generation (RAG) pour favoriser l'entraînement des LLM. La RAG minimise les hallucinations en fondant les réponses du modèle sur des informations factuelles provenant de sources actualisées. Cela garantit que les réponses du modèle reflètent les informations les plus récentes et les plus précises disponibles. Le RAG évalue et atténue les risques opérationnels tels que les hallucinations, les risques éthiques, notamment les biais de modèle et les résultats toxiques, et les risques de sécurité tels que les injections rapides et les extractions d'informations personnelles identifiables (PII).
L'IA générative remodèle les fondements de l'analyse du crédit, marquant un moment charnière sur le marché financier. Les défis des modèles d'évaluation de solvabilité traditionnels sont surmontés grâce à l'adoption de méthodes alternatives de scoring du crédit, offrant des résultats plus inclusifs et plus personnalisés. L'IA générative, tout en introduisant le défi potentiel de l'hallucination, représente l'avant-garde de l'innovation, en redéfinissant fondamentalement la façon dont le crédit est évalué, favorisant une nouvelle ère d'inclusivité, d'efficacité et d'équité financières.