Projet de Modélisation des Risques de Crédit (Scoring Crédit)

Présentation du Projet

Ce projet a pour objectif de développer un modèle de scoring crédit afin de prédire la probabilité qu’un emprunteur rembourse son crédit ou non. L’objectif principal est de permettre aux institutions financières d’automatiser et d’optimiser leurs décisions d’octroi de crédits, tout en minimisant le risque de défaut de paiement. Le modèle utilise des techniques de machine learning pour classer les emprunteurs en fonction de leur risque et fournir une évaluation claire et fiable.

En plus de la construction du modèle, une attention particulière a été portée sur l’explicabilité des décisions prises par le modèle, afin de garantir une totale transparence et d’offrir une confiance accrue dans les résultats, particulièrement dans des secteurs où la conformité et l’éthique sont essentielles, comme la finance.

Les points clés

Algorithmes utilisés

Pour ce projet, plusieurs algorithmes de classification ont été utilisés et optimisés afin de garantir des résultats précis et robustes :

  • Random Forest : Un algorithme d’ensemble puissant basé sur la création de plusieurs arbres de décision. Il est particulièrement efficace pour gérer des jeux de données volumineux et complexes, tout en offrant une grande précision.
  • Logistic Regression : Un modèle classique utilisé pour prédire la probabilité d’un événement (par exemple, défaut de paiement). Il offre une interprétabilité élevée, ce qui est important pour des décisions critiques comme celles liées au crédit.
  • K-Nearest Neighbors (KNN) : Un modèle simple mais efficace basé sur la proximité des données. Il est utilisé pour prédire la classe d’un emprunteur en fonction des emprunteurs les plus similaires dans le jeu de données.

Les hyperparamètres de chaque modèle ont été optimisés via RandomizedSearchCV, une technique d’optimisation qui permet de trouver la meilleure combinaison de paramètres en effectuant une recherche aléatoire dans un espace défini.

Fonctionnalités du projet

  • Prétraitement des données : Traitement des valeurs manquantes, gestion des variables catégorielles, et mise à l’échelle des données pour garantir une performance optimale des modèles.
  • Entraînement des modèles : Application des modèles de Random Forest, Logistic Regression et KNN pour prédire la probabilité de défaut. Les modèles sont entraînés sur un ensemble de données d’emprunteurs, avec des caractéristiques comme le revenu, le type de contrat, et l’historique de crédit.
  • Optimisation des modèles : Utilisation de RandomizedSearchCV pour trouver les meilleurs hyperparamètres et améliorer la performance du modèle.
  • Évaluation des performances : L’évaluation est effectuée via plusieurs métriques : Accuracy, AUC (Area Under the Curve), précision, rappel, et coût métier final. Le coût métier prend en compte les erreurs de classification (faux positifs et faux négatifs), ce qui est essentiel pour minimiser les risques économiques.
  • Explicabilité des décisions du modèle : L’intégration de LIME et SHAP permet d’expliquer les décisions prises par les modèles de manière transparente. Cela permet de comprendre pourquoi un emprunteur a été classé comme un risque ou non, avec des explications détaillées sur les caractéristiques influentes.

Points forts du projet :

  • Prédiction fiable du risque de défaut : Grâce aux modèles de machine learning avancés, le projet permet d’obtenir une prédiction précise du risque d’un emprunteur. La combinaison de Random Forest, Logistic Regression, et KNN permet de capturer différentes dynamiques dans les données.
  • Optimisation des performances : L’optimisation des hyperparamètres avec RandomizedSearchCV assure une meilleure adéquation des modèles aux données, permettant de maximiser la précision tout en réduisant les erreurs.
  • Explicabilité : L’intégration de LIME et SHAP permet de fournir des explications locales et globales sur les décisions prises par les modèles. Cela garantit non seulement des décisions précises, mais aussi des décisions transparentes et compréhensibles pour les parties prenantes.
  • Gestion des erreurs économiques : Le calcul du coût métier final permet de prendre en compte les erreurs de classification dans un contexte où les faux positifs (crédits accordés à des emprunteurs risqués) et les faux négatifs (crédits refusés à des emprunteurs solvables) ont des conséquences économiques importantes.
  • Adaptabilité : Le modèle est conçu pour être utilisé dans différents secteurs financiers, que ce soit pour l’octroi de crédits personnels, l’analyse de la solvabilité des entreprises, ou même l’analyse des risques de défaut dans les prêts hypothécaires.

Applications potentielles

  • Banques et institutions financières : Le modèle peut être utilisé pour automatiser les décisions d’octroi de crédits, en évaluant les risques associés à chaque emprunteur. Cela permet de réduire les risques financiers tout en augmentant l’efficacité du processus d’octroi de crédits.
  • Analyse des risques de défaut : Les compagnies d’assurance ou les prêteurs de crédits peuvent utiliser le modèle pour identifier les clients à risque et ajuster leurs offres en conséquence.
  • Optimisation des portefeuilles de crédit : Les institutions financières peuvent utiliser ce modèle pour optimiserleur portefeuille de crédits, en réduisant le nombre de défauts et en augmentant la rentabilité.
  • Conformité réglementaire : Grâce à l’explicabilité du modèle, les institutions peuvent garantir que les décisions sont prises de manière transparente et conforme aux régulations financières et aux exigences de la bande passante de la réglementation.
  • Prêts étudiants, hypothécaires, et automobiles : Le modèle peut être adapté pour d’autres types de prêts où le risque de défaut est une variable clé dans l’octroi des financements.

Technologies et outils utilisés

  • Langages et bibliothèques : Python, scikit-learn, pandas, LIME, SHAP, joblib pour la gestion des modèles.
  • Approches de machine learning : Modèles de classification supervisée (Random Forest, Logistic Regression, KNN), optimisation des hyperparamètres avec RandomizedSearchCV.
  • Outils d’explicabilité : LIME et SHAP pour rendre les modèles plus transparents et compréhensibles.

Conclusion

Ce projet montre comment les modèles de machine learning peuvent être utilisés pour prédire le risque de défaut des emprunteurs de manière fiable, tout en assurant une explicabilité des décisions du modèle. Grâce à l’optimisation des modèles et à la gestion du coût métier, ce système peut devenir un outil précieux pour les institutions financières souhaitant automatiser et sécuriser leurs processus décisionnels.