Les institutions financières s’emparent de l’intelligence artificielle pour révolutionner l’évaluation du crédit. L’objectif de cette démarche semble être de rompre avec les biais et les limitations des méthodes traditionnelles. Détails sur cette actualité.
Évaluation du crédit : voici comment l’IA générative lutte contre les biais pour plus d’inclusivité et d’équité !
Par
Publié le 28/04/24 à 05:24
Les lacunes des méthodes conventionnelles
Depuis des décennies, les systèmes traditionnels d'évaluation du crédit font face à des critiques majeures. Parmi elles, partialité, discrimination, prise en compte limitée des données et des problèmes d'évolutivité sont quelques exemples de ces critiques.
De façon concrète, tout le monde n’est pas capable de se garantir l’obtention d’un crédit en ligne aujourd’hui, et ce, pour diverses raisons.
Face à ces défis, les acteurs du secteur financier se tournent vers l'IA générative. Elle vise à développer des modèles d'évaluation du risque de crédit plus sophistiqués.
Le crédit : un pilier de la vie économique
Selon l'Observatoire des Crédits aux Ménages (OCM), en 2024, le taux de détention de crédits aux ménages en France décline pour la cinquième année consécutive. Ce taux a atteint un niveau historiquement bas. Malgré une période inflationniste, les Français continuent de recourir au crédit, principalement pour des dépenses liées à
- l'équipement domestique ;
- l'achat de véhicules ;
- les travaux de rénovation domiciliaire.
Ils sont d’ailleurs nombreux à rechercher souvent des solutions pour optimiser leurs chances d’obtention d’un crédit. Dans ces transactions financières, les scores de financement jouent un rôle crucial.
Une perspective élargie de l'évaluation de la solvabilité
L'évaluation alternative de la solvabilité intègre un spectre plus large de facteurs. Les données alternativesproposent une approche plus inclusive et holistique de l'évaluation du crédit. Elles prennent en compte les historiques de paiement de loyers ou de factures administratives, ainsi que d'autres données sociales issues des téléphones portables.
L'IA générative : une révolution dans l'évaluation du crédit
L'IA générative transforme l'évaluation du crédit grâce à une approche nuancée, adaptative et prédictive. Elle synthétise divers ensembles de données et surmonte l'une des principales limites du scoring traditionnel : la dépendance aux données historiques sur les emprunts. L'IA générative favorise l'inclusion financière en élargissant l'accès au crédit.
L'importance de l'adaptabilité et de la transparence
L'adaptabilité de l'IA générative est la clé de voûte dans l'analyse des conditions économiques changeantes et des comportements des consommateurs. Cela garantit que les scores restent efficaces en temps réel. Les préoccupations concernant la transparence et l'explicabilité demeurent, notamment en ce qui concerne les algorithmes complexes.
Il y a beaucoup de difficultés possibles à l’obtention d’un prêt par un ménage et intégrer l’IA à l’équation ne va pas forcément simplifier les choses. Pour contrer le risque d'hallucination dans les modèles génératifs, des techniques telles que la Retrieval Augment Generation (RAG) sont utilisées. Elles permettent de renforcer l'entraînement des modèles. Cette approche minimise les risques opérationnels et éthiques tout en assurant des réponses précises.
L'IA générative remodèle les fondements de l'analyse du crédit pour fournir des résultats plus inclusifs et personnalisés. Malgré les défis, cette technologie représente une avancée majeure dans la quête d'une évaluation du crédit plus équitable et transparente. Elle marque ainsi une nouvelle ère d'inclusivité, d'efficacité et d'équité financières.
