Questions fréquentes sur nos modèles de scoring
Vous vous demandez comment fonctionne le machine learning appliqué au scoring financier ? On a rassemblé les questions qui reviennent le plus souvent. Parfois les réponses sont techniques, mais on essaie de rester clairs.
Ce que nos clients veulent savoir
Les modèles de scoring peuvent sembler complexes au premier abord. Voici ce qu'on explique régulièrement à nos partenaires quand ils débutent avec nous.
Comment vos modèles gèrent-ils les données manquantes ?
On utilise plusieurs techniques selon le contexte. Pour certaines variables, l'imputation par la médiane suffit. Dans d'autres cas, on crée des indicateurs de manquement qui deviennent eux-mêmes des variables prédictives. L'absence d'une information peut révéler quelque chose d'intéressant sur un profil client.
Quelle est la fréquence de mise à jour recommandée ?
Ça dépend vraiment de votre secteur. En janvier 2025, on a travaillé avec une banque qui réentraîne ses modèles tous les trois mois. D'autres clients le font annuellement. L'important c'est de surveiller la dérive des données et d'ajuster quand la performance baisse de façon significative.
Pouvez-vous expliquer vos scores aux régulateurs ?
Absolument. On privilégie des modèles interprétables pour les contextes réglementés. Les SHAP values nous permettent d'expliquer chaque décision individuellement. On prépare aussi des rapports de conformité qui détaillent la logique du modèle dans un langage accessible aux auditeurs.
Comment gérez-vous les biais dans vos algorithmes ?
On fait des audits réguliers sur plusieurs dimensions protégées. Avant chaque mise en production, on vérifie que le modèle ne discrimine pas selon le genre, l'âge ou la localisation. Si on détecte un biais, on ajuste les poids d'entraînement ou on exclut certaines variables corrélées.
Quelle précision puis-je attendre d'un modèle de scoring ?
Soyons honnêtes, ça varie énormément. On a des modèles qui atteignent 85% de précision, d'autres tournent autour de 72%. Tout dépend de la qualité de vos données historiques et de la complexité des comportements à prédire. On préfère toujours être transparents sur les limites.
Combien de temps faut-il pour développer un modèle sur mesure ?
En février 2025, on a livré un projet en six semaines. Mais c'était un cas simple avec des données propres. Pour des projets plus complexes avec plusieurs sources de données, comptez plutôt trois à quatre mois. L'étape la plus longue reste souvent le nettoyage des données, pas la modélisation elle-même.
D'autres questions en tête ?
Chaque projet soulève des interrogations spécifiques. On aime bien discuter directement des cas concrets plutôt que de rester dans le théorique. Contactez-nous pour qu'on regarde ensemble ce qui marche pour votre situation.
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