Techniques de scoring

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Objectifs

Apprendre à mettre en œuvre les techniques de scoring afin d'affecter un score à un client, un prospect, un patient, .... pour répondre à différents objectifs : sélection des risques, prévision des défauts, suivi et contrôle ...

Compétences visées

- Comprendre les principes de base du scoring et leurs applications

- Revoir les méthodes statistiques multidimensionnelles pour le scoring

- Construire, évaluer et auditer des modèles de scoring avec R

- Mesurer le pouvoir discriminant des modèles et appliquer les connaissances à des cas concrets (santé, crédit, marketing, …)

Programme

Programme

- Introduction aux bases du scoring et rappels de statistique multidimensionnelles

Introduction au scoring
- Définition et applications (santé, crédit, fidélisation, ...)
- Présentation des différents types de scores : appétence, risque, attrition

Préparation et exploration des données
- Nettoyage des données : gestion des valeurs manquantes, détection des outliers
- Encodage des variables catégorielles
- Normalisation et standardisation des variables numériques
- Méthodes exploratoires
- Méthodes exploratoires : ACP et analyse factorielle des correspondances (AFC) pour réduire la dimensionnalité

- Construction et évaluation des modèles de scoring

Construction des modèles
- Régression logistique pour le scoring : Introduction et implémentation avec R
- Introduction aux algorithmes avancés (arbres de décision, forêts aléatoires, gradient boosting) avec R

Évaluation et comparaison des modèles
- Validation croisée et sélection des hyperparamètres
- Mesures de performance
- Introduction à l'interprétabilité des modèles avec SHAP et LIME

- Audit, détection des biais et applications avancées

Audit et Biais de sélection
- Définition et impact
- Modalités de traitement

Établissement des indicateurs clés
- Importance des indicateurs dans un contexte opérationnel
- Mise en œuvre pratique

Atelier d'audit pratique
- Étude de cas : Audit complet d'un modèle de scoring
- Détection des faiblesses et recommandations

Applications avancées des scores
- Étude de l'attrition (fidélisation) et scoring comportemental
- Analyse comparative entre les segments à l'aide des scores