Nous construisons des modèles prédictifs qui comprennent le risque
Depuis 2019, nous développons des solutions de scoring basées sur le machine learning pour des institutions financières qui veulent aller au-delà des méthodes classiques. Notre approche combine analyse statistique rigoureuse et algorithmes adaptatifs pour créer des outils qui évoluent avec vos données.
Ce qui nous anime vraiment
Le scoring traditionnel fonctionne avec des règles fixes. Ce qui marchait hier ne marche pas forcément aujourd'hui. Les comportements changent, les marchés évoluent, et les modèles doivent suivre.
On a commencé darenothium après avoir passé des années à observer comment les banques et les fintechs galèrent avec des systèmes rigides. Des modèles qui refusent de bons clients parce qu'ils ne rentrent pas dans les cases habituelles. Ou pire, qui acceptent des risques invisibles pour les méthodes classiques.
Notre truc, c'est de créer des modèles qui apprennent. Pas juste au démarrage, mais en continu. Ils détectent les patterns subtils dans vos données historiques et s'ajustent quand les choses changent. Ça demande plus de travail au début, mais le résultat tient la route sur le long terme.
Les principes qui guident notre approche technique
Transparence algorithmique
Nos modèles de machine learning restent interprétables. Vous comprenez pourquoi un score est attribué, quelles variables pèsent le plus, et comment les décisions sont prises. Pas de boîte noire.
Adaptabilité continue
Les modèles statiques vieillissent mal. Nos systèmes intègrent des mécanismes de mise à jour qui détectent les dérives de performance et proposent des ajustements avant que la précision ne se dégrade.
Équité des décisions
On teste systématiquement nos modèles pour détecter les biais potentiels. L'objectif est de construire des systèmes de scoring qui évaluent le risque réel, pas des stéréotypes cachés dans les données historiques.
Une équipe qui parle finance et algorithmes
Notre bureau de Lyon rassemble une dizaine de personnes avec des parcours variés. Des data scientists qui ont bossé en banque et comprennent les contraintes réglementaires. Des ingénieurs ML qui optimisent les architectures pour traiter des millions de lignes sans ralentir. Des analystes quantitatifs qui savent lire un bilan et traduire le risque en features pertinentes.
Ce mélange change tout. Quand on conçoit un modèle de crédit, on n'a pas besoin d'expliquer pendant des heures pourquoi tel ratio financier compte. L'équipe capte directement et peut se concentrer sur la meilleure façon de l'intégrer dans l'architecture.
On travaille principalement avec des clients basés en France et en Europe, sur des projets qui durent entre 4 et 18 mois. Pas de solution miracle en deux semaines, mais des systèmes solides qui tiennent dans la durée.
Envie de discuter de votre projet de scoring ?
Si vous cherchez à améliorer vos modèles actuels ou à construire quelque chose de nouveau, on peut vous expliquer notre démarche et voir si ça correspond à vos besoins.
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