Présentation d'essai de M. Amadou Yaya Kane. Titre : Impact de l’intelligence artificielle sur les outils de prédiction de score de crédit issus de la technologie financière
- Date :
- Cet événement est passé.
- Type :
- Soutenance de thèse
- Public :
- Tous
- Lieu :
- Plateforme Teams. SVP nous écrire pour obtenir l'invitation : ti@USherbrooke.ca
- Coût :
- Gratuit
La notation de crédit est un processus complexe qui vise à évaluer le niveau de risque associé aux consommateurs. La méthode appliquée aux outils de calcul de la cote de crédit influence considérablement la précision qui est l’un des facteurs clés.
Les technologies financières fournissent des solutions avancées qui intègrent des combinaisons d’intelligence artificielle, d’apprentissage automatique et d’analyse de données dans le processus de notation de crédit. Toutefois, certaines institutions financières utilisent encore des méthodes traditionnelles.
Cette recherche analyse l’impact de l’intelligence artificielle appliquée aux outils de prédiction de score de crédit issus de la fintech. L’approche mise en place consiste en l’étude de la performance des méthodes classiques comparativement aux méthodes d’apprentissage automatique pour la notation de crédit. L’évaluation des algorithmes appliqués aux outils de calcul de crédit permet d'identifier laquelle des méthodes présente une meilleure avenue.