Maroc Performance
Gestion des Risques et Gestion Actif/Passif

Formation Crédit scoring IA et machine learning : Modèles prédictifs pour le risque de crédit

Référence

FA161

Durée

5 jours

Objectifs pédagogiques

  • Maîtriser les fondamentaux du crédit scoring et de l’évaluation du risque de crédit.
  • Comprendre les principes statistiques et mathématiques utilisés dans la modélisation de la probabilité de défaut.
  • Savoir préparer, nettoyer et structurer les données nécessaires à la construction de modèles de scoring.
  • Maîtriser les principaux algorithmes de Machine Learning appliqués au risque de crédit.
  • Savoir construire des variables prédictives pertinentes grâce au Feature Engineering.
  • Être capable de développer, tester et comparer différents modèles de crédit scoring.
  • Maîtriser les techniques de validation, backtesting, calibration et mesure de performance des modèles.
  • Comprendre les enjeux d’Explainable AI, de transparence et d’interprétabilité des décisions automatisées.
  • Savoir identifier et maîtriser les risques de biais, discrimination, dérive des données et risque de modèle.
  • Être capable d’intégrer et de gouverner un dispositif de crédit scoring IA dans le processus global de gestion du risque de crédit.

Public cible

  • Directeurs des risques (CRO), directeurs crédit et responsables de la gestion du risque de crédit.
  • Credit Risk Managers, responsables scoring et responsables de l’octroi des crédits.
  • Data Scientists, Machine Learning Engineers et Data Analysts spécialisés en finance.
  • Quantitative Analysts, statisticiens et spécialistes de la modélisation des risques.
  • Responsables validation des modèles et Model Risk Management.
  • Responsables conformité, contrôle interne, audit et gouvernance des modèles.
  • Responsables crédit, underwriting, recouvrement et surveillance des portefeuilles.
  • Responsables Data, systèmes d’information, transformation digitale et innovation bancaire.
  • Analystes crédit, analystes risques et professionnels de la finance quantitative.
  • Banquiers, fintechs, établissements de crédit, sociétés de microfinance et institutions financières souhaitant déployer des solutions de scoring basées sur l’IA.

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Programme Détaillé

  • Comprendre les principes du crédit scoring et son rôle dans l’évaluation de la solvabilité des emprunteurs.
  • Identifier les principaux facteurs de risque : défaut, impayés, comportement de paiement, endettement et capacité de remboursement.
  • Situer le scoring traditionnel et les modèles d’intelligence artificielle dans le dispositif global de gestion du risque de crédit.
  • Identifier les données financières, comportementales, transactionnelles et socio-économiques pertinentes pour le scoring.
  • Maîtriser le nettoyage, la transformation, l’encodage et la sélection des variables explicatives.
  • Traiter les données manquantes, valeurs aberrantes, déséquilibres de classes et problèmes de qualité des données.
  • Maîtriser les principes de la régression logistique et des modèles statistiques de probabilité de défaut.
  • Comprendre les notions de Probability of Default (PD), discrimination, calibration et pouvoir prédictif.
  • Comparer les modèles traditionnels avec les approches Machine Learning en matière de précision, stabilité et interprétabilité.
  • Comprendre les principes des algorithmes supervisés utilisés dans le crédit scoring.
  • Exploiter les approches Decision Trees, Random Forest, Gradient Boosting et autres modèles prédictifs.
  • Sélectionner les modèles en fonction du type de portefeuille, des données disponibles et des objectifs de risque.
  • Construire des variables pertinentes à partir des historiques de crédit, transactions et comportements clients.
  • Identifier les indicateurs prédictifs de défaut, de détérioration de la qualité de crédit et de capacité de remboursement.
  • Éviter les problèmes de data leakage, variables instables et corrélations artificielles susceptibles de dégrader le modèle.
  • Construire des échantillons d’entraînement, de validation et de test adaptés aux modèles de crédit.
  • Maîtriser les indicateurs AUC, Gini, KS, précision, recall, F1-score et matrices de confusion.
  • Réaliser des backtests et tests de stabilité afin d’évaluer la performance du modèle dans le temps.
  • Comprendre les enjeux d’explicabilité des modèles de Machine Learning utilisés dans les décisions de crédit.
  • Utiliser des techniques d’interprétation telles que SHAP, feature importance et analyses de contribution.
  • Être capable d’expliquer les principaux facteurs ayant conduit à l’acceptation, au refus ou à la dégradation d’un score.
  • Identifier les risques de biais statistiques, discrimination indirecte et décisions injustifiées dans les modèles de scoring.
  • Mettre en place des contrôles de fairness, robustesse, stabilité et performance des modèles.
  • Structurer une gouvernance intégrant validation indépendante, documentation, traçabilité, contrôle et supervision humaine.
  • Intégrer les scores prédictifs dans les processus d’octroi, tarification, limites et surveillance des crédits.
  • Combiner scoring automatique, analyse humaine, règles d’experts et politiques de crédit.
  • Utiliser les modèles pour la détection précoce des risques, le suivi des portefeuilles et la gestion proactive des défauts.
  • Comprendre les interactions entre modèles de scoring, gestion du risque, provisions, capital réglementaire et stratégie commerciale.
  • Mettre en place un dispositif de monitoring permettant de détecter la dérive des données et la dégradation de la performance prédictive.
  • Construire une feuille de route pour industrialiser, auditer et améliorer durablement les modèles de crédit scoring basés sur l’IA.

Approche pédagogique

Support Ecrit et Projection
Exposés Interactifs, Podcasts et Vidéos
Brainstorming et Jeux de Rôle
Mises en Situation pour faciliter l'assimilation
Cas Pratiques et Labs inclus pour leur impact opérationnel
Test de Validation des Acquis des Connaissances

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Questions fréquentes

Vous trouverez ici les réponses aux questions les plus fréquentes que nous recevons de la part de nos clients. Notre objectif : vous éclairer et vous accompagner au mieux dans le développement des compétences de vos équipes.

Partie 1 : Nos Formations et Notre Approche Pédagogique

Les deux, mais notre véritable valeur ajoutée réside dans le sur-mesure. Nous partons du principe que chaque entreprise a un contexte, une culture et des défis uniques. Notre processus commence toujours par une phase d'écoute et de diagnostic pour co-construire avec vous le programme qui aura le plus d'impact.

Nos formateurs sont des experts seniors dotés d'une double compétence :

  1. Une expertise métier solide : Ils ont tous une expérience significative en entreprise au Maroc et comprennent les réalités du terrain.
  2. Une expertise pédagogique confirmée : Ils sont formés aux techniques d'animation pour adultes, favorisant l'interactivité et la pratique.

Nous nous adaptons à vos contraintes et objectifs avec plusieurs formats :

  • Présentiel Intra-entreprise : Chez vous, pour une immersion totale.
  • Présentiel Inter-entreprises : Pour favoriser le partage d'expériences.
  • Distanciel : Des sessions live, interactives et dynamiques.

Partie 2 : Financement et Aspects Administratifs (Spécificités Marocaines)

Oui, absolument. En tant qu'organisme de formation agréé, nos actions sont éligibles au remboursement via les Contrats Spéciaux de Formation (CSF) gérés par l'OFPPT et les GIAC. C'est un levier essentiel pour optimiser votre budget formation.

Oui, c'est un service clé que nous proposons. Nous vous accompagnons de A à Z dans le montage de votre dossier d'ingénierie financière. Notre expertise du système marocain vous garantit la constitution d'un dossier conforme et le suivi jusqu'au remboursement, transformant cette contrainte administrative en une simple formalité pour vous.

Nos tarifs sont transparents et dépendent de la durée, du niveau de personnalisation, du nombre de participants et du format. Le meilleur moyen d'avoir une idée précise est de nous demander un devis personnalisé et gratuit, qui sera accompagné d'une proposition pédagogique détaillée.

Partie 3 : Processus, Logistique et Suivi

Notre processus est simple et centré sur vos besoins :

  1. Prise de Contact & Analyse : Échange pour comprendre vos enjeux.
  2. Proposition sur-mesure : Envoi d'une proposition pédagogique et financière.
  3. Validation & Planification : Ajustements et fixation du calendrier.
  4. Réalisation de la Formation.
  5. Évaluation & Suivi : Mesure de la satisfaction et bilan complet.

Oui. Notre réseau de formateurs nous permet d'intervenir sur l'ensemble du territoire marocain, que vos locaux soient à Casablanca, Rabat, Tanger, Marrakech, Agadir ou dans toute autre ville du Royaume.

Oui, la formation ne s'arrête pas à la fin de la session. Nous assurons un suivi rigoureux : remise des attestations, envoi d'un rapport de synthèse, et mise en place d'une évaluation à froid (quelques semaines après) pour mesurer le transfert des compétences. Des sessions de coaching de suivi sont également possibles.

Partie 4 : Impact et Retour sur Investissement (ROI)

Nous utilisons une approche à plusieurs niveaux (inspirée du modèle de Kirkpatrick) :

  • Niveau 1 (Satisfaction) : Évaluation à chaud.
  • Niveau 2 (Apprentissage) : Quizz et mises en situation.
  • Niveau 3 (Comportement) : Évaluation à froid et entretiens avec les managers.
  • Niveau 4 (Résultats) : Analyse de l'impact sur vos indicateurs de performance (KPIs).

Pour trois raisons principales :

  1. Notre Expertise Locale : Nous sommes des spécialistes du marché marocain et africain, de sa culture et de ses mécanismes administratifs (CSF).
  2. Notre Approche Sur-Mesure : Nous ne vendons pas de formations, nous construisons des solutions adaptées à votre besoin.
  3. Notre Engagement sur l'Impact : Nous sommes focalisés sur le retour sur investissement tangible de votre budget formation.

Des questions sur cette formation ?

Notre équipe pédagogique est à votre disposition pour répondre à toutes vos questions et vous accompagner dans votre projet de formation.

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