L'IA générative rédige la synthèse d'analyse de risque et accélère l'instruction des dossiers de crédit conso.
Les chargés d'étude en crédit à la consommation passent une part importante de leur journée à compiler des informations éparses : relevés bancaires, justificatifs de revenus, historique client, scoring interne, pièces d'identité. Ils doivent ensuite rédiger une synthèse argumentée pour le comité de crédit ou pour l'outil de décision automatisée, en respectant des règles de conformité précises.
Ce travail de rédaction et de vérification croisée est répétitif, chronophage et source d'erreurs d'oubli, notamment sur les pièces manquantes ou les incohérences entre documents. Le coût du statu quo se traduit par un délai de traitement plus long, une expérience client dégradée face à des concurrents plus rapides, et un risque d'erreur humaine dans des dossiers à enjeu réglementaire.
La démarche combine extraction documentaire et génération de texte contrôlée. Un pipeline OCR et classification extrait les données structurées des pièces justificatives, puis un modèle de vision-langage ou un service d'extraction documentaire vérifie la cohérence entre les montants déclarés et les documents fournis.
Un LLM du marché, orchestré en RAG sur la base des règles de conformité et des précédents dossiers similaires, génère ensuite un projet de synthèse d'analyse : situation financière, taux d'endettement, points d'attention, recommandation argumentée. Le chargé d'étude reste décisionnaire : il valide, corrige ou enrichit la synthèse avant transmission au comité.
Un module de garde-fou vérifie que la synthèse générée ne contient ni chiffre halluciné ni recommandation contraire à la grille de décision officielle, avant tout envoi.
Si 30 % du temps de rédaction et de vérification peut être absorbé par la synthèse automatique, le délai moyen d'instruction pourrait baisser sensiblement, avec un effet positif sur la conversion commerciale. Ces gains supposent un taux d'adoption correct par les chargés d'étude et une qualité de synthèse jugée fiable dans au moins huit cas sur dix avant correction.
Non. L'IA génère une synthèse d'aide à la décision, mais la décision finale reste entièrement entre les mains du chargé d'étude et du comité de crédit, conformément aux exigences réglementaires sur les décisions automatisées.
Un module de contrôle compare systématiquement les montants cités dans la synthèse générée avec les données extraites des documents sources, et bloque toute incohérence avant envoi au comité.
Le respect de l'explicabilité de la décision de crédit au sens du code de la consommation et de l'AI Act, qui impose de pouvoir justifier toute recommandation influençant une décision de crédit auprès du client et du régulateur.
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