Glossaire · Scoring crédit B2B

IA explicable appliquée au crédit

L'IA explicable (XAI — Explainable AI) appliquée au crédit désigne un modèle d'intelligence artificielle dont les décisions de scoring sont transparentes, justifiables facteur par facteur, et auditables par un humain ou un régulateur.

L'EU AI Act (Règlement IA de l'Union Européenne) classe les systèmes d'IA utilisés pour l'octroi de crédit en "systèmes à haut risque" — ce qui impose des exigences strictes de documentation, d'explicabilité et de supervision humaine.

Concrètement, un score de crédit expliqué signifie que pour chaque décision de scoring, on peut identifier : (1) les facteurs qui ont contribué positivement au score, (2) les facteurs qui ont contribué négativement, (3) le poids relatif de chaque facteur. Les techniques XAI les plus utilisées sont SHAP (SHapley Additive exPlanations) et LIME.

Pour les établissements financiers soumis à la supervision prudentielle (ACPR, BCE), l'explicabilité est une obligation réglementaire : une décision de refus de crédit ne peut pas être justifiée par "l'algorithme a dit non". Elle doit être expliquée au demandeur.

Exemple concret

Score 38/100 — Facteurs négatifs : endettement court terme élevé (−22 pts), retard de dépôt de bilan N-1 de 4 mois (−18 pts), privilège URSSAF actif (−15 pts). Facteurs positifs : ancienneté dirigeant >10 ans (+8 pts), flux bancaires stables (+7 pts). Le refus est justifiable et auditable.

RocketFin & IA explicable appliquée au crédit

RocketFin est conçu nativement pour l'explicabilité : chaque score produit un rapport facteur par facteur, conforme aux exigences EU AI Act — sans surcoût ni option supplémentaire.

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