BNP Paribas

Les institutions bancaires ont toujours été précurseurs dans l’exploitation des données, en particulier pour le contrôle de leurs risques. Depuis les années 90, elles utilisent des modèles de scoring du risque, très souvent basés sur des régressions logistiques s’appuyant sur des agrégats bancaires (en-cours moyen mensuel, total des dépenses, etc.). BNP Paribas a demandé à Datastorm d’évaluer l’apport des nouvelles techniques de machine learning (random forest, algorithmes de boosting, réseaux de neurons profonds, etc.) pour cette activité de scoring. Partant du cas pratique d’un score de risque de défaut à court terme des ménages débiteurs, nous avons exploité le détail de l’ensemble des transactions bancaires d’un portefeuille de 800 000 comptes pour mesurer non seulement l’apport de ces méthodes, mais également l’apport procuré par les données détaillées en lieu et place d’agrégats. Nous avons pour cela utilisé le CASD qui a permis de monter un cluster de calcul intensif parfaitement sécurisé pour manipuler de telles données et nos équipes d’ingénieurs et de chercheurs ont pu mesurer l’apport de tels modèles et des données concernant la performance des scores. L’étude a mis en évidence un apport très significatif des nouveaux algorithmes qui est pour moitié du à leur capacité à travailler en très grande dimension et donc à pouvoir exploiter des données très détaillées, et pour moitié à leur gain de performance par rapport aux méthodes probabilistes. La question de l’interprétabilité des modèles et donc de leur acceptabilité par les organismes de contrôle a également fait l’objet d’une étude spécifique à cette occasion.