Gestion des risques et IA : vers plus de performance

Elli­sphere a mis en place un sys­tème de scor­ing qui s’appuie sur l’IA (Intel­li­gence Arti­fi­cielle) pour apporter plus d’efficacité et de pré­ci­sion à l’évaluation des entre­pris­es. Le point avec son respon­s­able Data Sci­ence, Steven Hellec. 

Prestataire historique de l’information BtoB en France et à l’international, Ellisphere a pour ambition d’accompagner et de sécuriser les prises de décision des entreprises. Parlez-nous de votre positionnement.

Elli­sphere est un tiers de con­fi­ance qui œuvre pour le développe­ment d’un monde économique fiable et d’une crois­sance durable depuis plus de 125 ans. Nos clients vont de la TPE, PME à l’entreprise du CAC40, tous secteurs d’activité con­fon­dus. Nous répon­dons à leurs enjeux de con­quête de nou­veaux clients, de ges­tion préven­tive des risques client et four­nisseur ou encore de con­for­mité (Sapin II, AML, KYC…).

Concrètement, quels sont les principaux besoins des entreprises qui se tournent vers vous ?

Nous sommes prin­ci­pale­ment sol­lic­ités par les entre­pris­es dans la ges­tion de leur rela­tion client et four­nisseur. Nous les aidons dans l’analyse de la san­té finan­cière de leurs parte­naires com­mer­ci­aux dont nous éval­u­ons le risque de défail­lance à un hori­zon de temps d’un an, et au-delà en fonc­tion des besoins. L’analyse pré­cise et rapi­de des infor­ma­tions finan­cières est un défi même pour les experts du domaine. C’est la rai­son pour laque­lle nous avons dévelop­pé un sys­tème de scor­ing sim­ple d’utilisation sur une échelle de 1 à 10. Nos clients intè­grent ain­si aisé­ment dans leur process de pris­es de déci­sion cet indi­ca­teur qui éval­ue la péren­nité de leurs parte­naires com­mer­ci­aux. En fonc­tion de leur aver­sion au risque, ils fix­ent le seuil à par­tir duquel ils déci­dent de finalis­er ou non leurs rela­tions. Pour cer­tains de nos clients, nous avons la pos­si­bil­ité de pro­pos­er un sys­tème de scor­ing sur-mesure, qui s’adapte à leur poli­tique de risque, pour une meilleure prise de déci­sion. Par ailleurs, nos clients sont aus­si intéressés par notre avis de crédit qui per­met, en com­plé­men­tar­ité du score, d’évaluer la capac­ité d’achat men­su­elle à laque­lle leur parte­naire com­mer­cial est capa­ble de faire face. L’avis de crédit est donc lié au score, dans le sens où il dimin­ue avec un risque de défail­lance qui augmente.

Dans ce cadre, comment capitalisez-vous sur l’IA ?

Elli­sphere tra­vaille sur l’intégration de l’IA depuis 2015. Nous sommes ain­si passés des sys­tèmes de 2ème généra­tion qui reposent sur un mixte de sta­tis­tiques et de règles d’experts, à un sys­tème de 3ème généra­tion plus per­for­mant basé sur des mod­èles pure­ment sta­tis­tiques. Aujourd’hui, nos algo­rithmes s’appuient à 100 % sur l’IA pour établir les for­mules de scor­ing de manière autonome. Pour bâtir les scores de 3ème généra­tion, nous nous sommes ain­si reposés sur les infor­ma­tions de mil­lions d’entreprises français­es à tra­vers un his­torique de don­nées de plus de 30 ans, ain­si que sur nos exper­tis­es méti­er afin d’avoir les meilleures per­for­mances pré­dic­tives pos­si­bles. Notre indice de Gini est passé de 70 % à 80 % grâce à l’usage de l’IA.

Quels sont vos enjeux ?

L’IA dans les sys­tèmes de scor­ing n’en est qu’à ses débuts, et va s’amplifier avec l’engouement des acteurs privés et publics autour de son util­i­sa­tion. Par ailleurs, l’IA est encore vue comme une boîte noire, c’est la rai­son pour laque­lle beau­coup d’entreprises ont une cer­taine appréhen­sion à l’utiliser dans les activ­ités liées à la finance. Pour répon­dre à cet cet enjeu, nous avons trans­for­mé nos algo­rithmes en “boîtes blanch­es” pour per­me­t­tre à nos clients de com­pren­dre le raison­nement der­rière nos scores. Notre deux­ième défi est de fournir des don­nées à qual­ité con­stante en plus grande quan­tité à nos mod­èles de score, et donc de penser à de nou­velles sources telles que les don­nées non struc­turées. Par exem­ple, nous met­tons actuelle­ment en place un sys­tème de scor­ing basé sur les infor­ma­tions de presse pub­liées sur les entre­pris­es, qui, après analyse, arrive à déter­min­er si l’entreprise éprou­vera des dif­fi­cultés économiques et/ou finan­cières dans un avenir proche.

---

Articles similaires :

Révo­lu­tion durable dans le bâti­ment : La fenêtre con­nec­tée et intelligente OWKIN, met­tre l’intelligence arti­fi­cielle au ser­vice de la médecine La ges­tion des risques : entre actu­ar­i­at et data science L’intelligence arti­fi­cielle au cœur des enjeux de la cybersécurité Quand la Data révo­lu­tionne la grande distribution Lorsque san­té et tech­nolo­gie vont de pair !