Credit Scoring AI
Modèle de credit scoring déployé via API web avec dashboard interactif pour la transparence des décisions d'octroi de crédit.
Documentation
Stack technique
PythonFlaskScikit-learnDashHerokuGit
Contexte & Objectifs
Projet académique Big Data dans le cadre du Mastère MS2D. Mise en situation en tant que Consultant Data pour la société financière Home Credit, spécialisée dans les crédits pour personnes ayant peu ou pas d'historique de prêt.
Fonctionnalités clés
- Conception d'un modèle de Machine Learning pour prédire le risque de défaut de paiement
- API web (Flask) pour le déploiement du modèle
- Dashboard interactif (Dash) pour visualiser le score et son interprétation par client
- Comparaison d'un client avec l'ensemble des clients ou un groupe similaire
- Optimisation avec SMOTE (rééquilibrage des classes) et Hyperopt (hyperparamètres)
- Matrice de coût métier distinguant faux positifs et faux négatifs
Mon rôle
Conception de la base de données, construction et optimisation du modèle de scoring, déploiement via API, développement du dashboard interactif et rédaction de la note méthodologique.