Apprentissage automatique pour le scoring financier
Nos sessions en ligne vous permettent d'explorer les applications concrètes du machine learning dans la modélisation financière. Nous partageons notre expérience sur des projets réels, avec les difficultés rencontrées et les solutions trouvées. Chaque webinaire aborde un aspect précis du scoring, de la collecte de données à la mise en production des modèles.
L'objectif est simple : vous donner des pistes pratiques pour vos propres projets. Pas de théorie abstraite, mais des exemples tirés de notre quotidien avec des institutions financières lyonnaises et d'ailleurs.
Comment transformer des données brutes en variables pertinentes ? Nous discutons des techniques qui fonctionnent vraiment sur des données clients, avec des exemples de ratios financiers et d'indicateurs comportementaux testés en production.
Les réglementations imposent de pouvoir expliquer les décisions. Nous abordons SHAP, LIME et d'autres méthodes pour rendre transparents les modèles complexes tout en conservant leur performance prédictive.
Les défauts de paiement sont rares, ce qui complique l'entraînement des modèles. On explore les techniques d'échantillonnage, les ajustements de poids et les métriques adaptées quand une classe représente moins de 5% du dataset.
Des webinaires de 90 minutes qui entrent dans le détail d'une problématique. On code ensemble, on teste des hypothèses, on analyse les résultats. Format adapté si vous cherchez à maîtriser un aspect précis.
Des présentations de 60 minutes qui couvrent un sujet plus large avec une approche comparative. Idéal pour avoir une vue d'ensemble avant d'approfondir certains points par vous-même.
Nous décortiquons un projet du début à la fin : contexte, contraintes, choix techniques, résultats obtenus et leçons tirées. Ces sessions montrent la réalité du travail, avec ses complications.
Comment s'assurer qu'un modèle restera performant dans le temps ? Nous discutons des stratégies de validation croisée temporelle, des tests de stabilité et du monitoring post-déploiement.
Au-delà des grilles de recherche classiques, quelles approches permettent de trouver efficacement les bons réglages ? Nous comparons différentes méthodes sur des cas concrets de scoring.
Un modèle performant ne suffit pas : il faut l'intégrer dans l'infrastructure bancaire. Nous partageons notre expérience sur les API, la latence, la traçabilité et la gestion des versions.
Comment concilier performance prédictive et exigences réglementaires ? Nous abordons les contraintes liées à Bâle, aux tests de stress et à la documentation des modèles.
Les inscriptions pour les sessions de mars et avril 2025 sont ouvertes. Les places sont limitées pour favoriser les échanges. Vous recevrez le lien de connexion et les ressources préparatoires quelques jours avant chaque webinaire.
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