Un même socle méthodologique, décliné métier par métier — banque, assurance, asset management, retail, énergie.
Un score, c'est une note attribuée à une entité — un client, une transaction, un contrat, un équipement — pour ordonner des situations et décider quoi traiter en premier. C'est la brique la plus ancienne du Machine Learning, et de très loin la plus rentable.
La chaîne, elle, ne change jamais : définir la cible, réunir les données, apprendre, calibrer, fixer les seuils, brancher la décision, surveiller la dérive.
Ce qui change d'un métier à l'autre, ce n'est pas le modèle. C'est la cible qu'on modélise et la décision qu'il déclenche. Le reste — prévision, recommandation, agents, IA générative — vient se greffer sur ce socle. Rarement avant.
Trois métiers distincts, trois cibles distinctes. On ne score pas un emprunteur comme on score un assuré ou un actif.
Risque de crédit à l'octroi et en gestion, fraude aux paiements et à l'identité, priorisation du recouvrement par propension à payer, appétence produit et next best offer, attrition, scoring d'alertes de conformité.
Tarification par fréquence et coût du sinistre, fraude à la déclaration, souscription automatisée, gravité et priorisation des sinistres, résiliation et satisfaction client.
Scoring de signaux et d'actifs, risque de contrepartie, notation ESG, détection d'anomalies de marché, classification et contrôle documentaire KYC.
Ici la cible se déplace du risque vers la valeur : qui va acheter, qui va partir, combien vaudra ce client.
Appétence produit, propension d'achat, valeur client à terme, attrition, segmentation actionnable.
Prévision de la demande, risque de rupture, pricing, priorisation des réassorts.
Fraude aux retours et aux paiements, priorisation des réclamations, satisfaction client.
La même mécanique, appliquée à des actifs plutôt qu'à des personnes.
Probabilité de défaillance d'un équipement, priorisation des interventions, détection d'anomalies de consommation.
Prévision de production et de demande, optimisation des appels de charge.
Attrition, appétence aux offres, automatisation documentaire et assistants métiers.
Notre expérience s'est construite dans les services financiers, la banque, l'assurance, le retail et l'automobile — sur des environnements Data & IA complexes et fortement réglementés. Contraintes de conformité, gouvernance, processus de décision longs, passage à l'échelle : nous connaissons ces sujets de l'intérieur, et nous savons ce qui bloque un projet avant la production.