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Algorithme de sélection des emprunteurs Younited : conception, mise en production, suivi.
Sur la base des données de défaut observées en France et en Italie, j'ai dû concevoir des nouveaux scores de crédit qui exploitent le pouvoir prédictif de variables jusque là inexploitées. La diminution du nombre de défauts observé est conséquente.
Sur nos courbes de risque, l'avant et l'après ce score de crédit est absolument frappant, encore aujourd'hui en 2023. On a littéralement divisé le taux de défaut par 3.
Robin Yegavian
•
Senior data scientist chez Younited
Après 2 ans d'opération en Italie, Younited Crédit décide de mettre à jour le score de crédit (=l'algorithme qui mesure la solvabilité des emprunteurs sur la base des informations communiquées).
Je suis chargé de cette mission. En concevant un nouveau score sur la base des données accumulées et d'algorithmes statistiques, en quelques mois je parviens à sortir un nouveau score de crédit au pouvoir prédictif bien meilleur.
L'impact n'a pu être mesuré que quelques mois plus tard, et il était flagrant. Encore en 2022 mes anciens collègues m'ont confié qu'il y a un avant et un après la mise en production de ce score pour la rentabilité de l'activité italienne de Younited (voir l'avis client).
"Grâce au machine learning, notre algorithme de score détermine tout seul quelles sont les meilleures combinaisons de variables pour mieux séparer les mauvais des bons emprunteurs" explique le CEO de Younited quelques mois après le déploiement de ce projet dont j'ai été le concepteur du modèle : https://www.usine-digitale.fr/article/younited-credit-leve-40-millions-d-euros-et-mise-sur-l-ia-pour-imposer-sa-plate-forme-de-prets-en-europe.N588813
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De
Sept. 2017 à Janv. 2018