Évaluer un emprunteur qui n'a pas d'historique bancaire
Refuser faute d'information n'est pas une décision de risque : c'est une absence de décision. Trois principes permettent d'évaluer un dossier mince sans inventer ce qu'on ne sait pas.
Le refus par défaut a un coût, il est simplement invisible
Une institution mesure précisément ce qu'elle a accordé à tort : les créances douteuses, les provisions et le coût de recouvrement figurent dans ses comptes. Elle ne mesure jamais ce qu'elle a refusé à tort, parce que cette perte n'apparaît nulle part.
Cette asymétrie de mesure produit une asymétrie de comportement. À défaut de pouvoir évaluer un commerçant dont les flux passent par la monnaie électronique, ou une PME dont la comptabilité est sommaire, on refuse — et l'on n'apprend jamais ce que ce refus a coûté.
Le déficit de financement des petites et moyennes entreprises africaines est estimé à 331 milliards de dollars par la Société financière internationale. Une part de ce déficit ne tient pas au risque réel des emprunteurs, mais à l'impossibilité de le mesurer.
Premier principe : l'absence est une information
La pratique la plus répandue face à une donnée manquante consiste à la remplacer par une valeur moyenne. C'est confortable pour un modèle statistique, et faux pour une décision de crédit.
Un dossier sans justificatif de revenu n'est pas un dossier au revenu moyen : c'est un dossier dont on ignore le revenu. Ces deux situations appellent des traitements opposés — la première conduit à un score, la seconde à une demande de pièce.
Traiter l'absence comme telle a une conséquence pratique immédiate : le système peut indiquer un niveau de confiance, et signaler qu'un dossier trop incomplet doit être orienté en revue humaine plutôt que décidé automatiquement.
Deuxième principe : commencer par une grille, pas par un modèle
Un modèle statistique a besoin de milliers de dossiers dont l'issue est connue. Une institution qui n'a jamais prêté à un segment n'a, par définition, aucun historique sur ce segment. Attendre d'en avoir un revient à ne jamais commencer.
Une grille experte contourne l'impasse : elle traduit la politique de crédit que l'institution applique déjà, avec ses seuils et ses pondérations, sous une forme explicite et testable. Elle ne prétend pas être optimale, elle prétend être fidèle et vérifiable — ce qui suffit pour démarrer.
Le modèle appris prend ensuite le relais à mesure que l'historique se constitue. La part de chacun devient un réglage, que la direction des risques déplace en connaissance de cause. La grille demeure comme garde-fou et comme référence d'explication.
Troisième principe : reconnaître les garanties réellement pratiquées
Les dispositifs conçus pour d'autres marchés raisonnent presque toujours sur la garantie réelle immobilière. Or le crédit se garantit ici par d'autres mécanismes, dont la valeur prédictive est établie par la pratique : caution solidaire, cycle progressif où le montant s'élève avec l'historique de remboursement, nantissement de stock.
Un modèle qui ne sait pas représenter ces mécanismes ne se contente pas de les ignorer : il pénalise structurellement les dossiers qui en dépendent, c'est-à-dire précisément ceux que l'on cherche à évaluer.
La régularité observable des flux — mouvements créditeurs, ponctualité des paiements récurrents, ancienneté d'activité — constitue une matière d'évaluation réelle. Elle existe déjà dans les systèmes de l'institution, et elle est rarement exploitée.
Sources
- Société financière internationale — estimation du déficit de financement des PME africaines.
- Banque mondiale — Global Findex, population adulte non bancarisée en Afrique subsaharienne.