L’IA et l’apprentissage automatique révolutionnent le secteur du leasing

ARTICLE RÉDIGÉ POUR LE WORLD LEASING YEARBOOK 2025

Par Olfa Dridi, expert métier et application, CODIX

LE POUVOIR TRANSFORMATEUR de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique dans les secteurs du leasing et de la finance :

L’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML) transforment le mode de fonctionnement des entreprises et des industries d’aujourd’hui. Grâce à leur capacité à analyser, traiter et transformer d’énormes quantités de données en connaissances et à fournir des informations en temps réel, l’IA et le ML renforcent les processus de prise de décision. Ces technologies redéfinissent clairement les rôles, remodèlent les meilleures pratiques et créent de nouvelles opportunités d’innovation dans de multiples secteurs tels que les soins de santé, les systèmes éducatifs, l’industrie du commerce électronique, les secteurs de la chaîne d’approvisionnement et du transport, l’agriculture, ainsi que les secteurs financier et bancaire [1].

L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique sont souvent utilisés de manière interchangeable, mais l’IA représente la capacité d’un système informatique à imiter les fonctions cognitives humaines telles que la résolution de problèmes, la prise de décision et l’apprentissage. En revanche, le ML est un sous-domaine de l’IA qui utilise des algorithmes entraînés sur des données pour produire des modèles adaptables capables d’effectuer diverses tâches complexes.

Méthodes de ML : Le ML, qui fait partie de l’IA, offre de puissants avantages aux institutions financières. Elle se décline en trois méthodes principales

• ML supervisé : L’apprentissage supervisé (classification) se définit par l’utilisation d’ensembles de données étiquetées (observations, mesures, etc.) pour entraîner des algorithmes permettant de classer des données ou de prédire des résultats avec précision. L’apprentissage supervisé aide les institutions à résoudre divers problèmes du monde réel. Parmi les méthodes utilisées dans l’apprentissage supervisé figurent les réseaux neuronaux, Naïve Bayes, la régression linéaire, la régression logistique, la forêt aléatoire et les machines à vecteurs de support (SVM).
• ML non supervisé : L’apprentissage non supervisé (clustering), également connu sous le nom d’apprentissage automatique non supervisé, utilise des algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser et regrouper des ensembles de données non étiquetées. Ces algorithmes peuvent découvrir des modèles cachés ou des regroupements de données sans nécessiter d’intervention humaine.
• Apprentissage semi-supervisé : L’apprentissage semi-supervisé se situe à mi-chemin entre l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé. Pendant l’entraînement, il utilise un petit ensemble de données étiquetées pour guider la classification et l’extraction de caractéristiques à partir d’un plus grand ensemble de données non étiquetées. L’apprentissage semi-supervisé peut résoudre le problème de l’insuffisance de données étiquetées pour un algorithme d’apprentissage supervisé [2].

Dans un paysage numérique en évolution rapide, l’IA offre aux institutions de nouveaux moyens d’innover, de réduire les coûts et d’accroître la satisfaction des clients grâce aux algorithmes ML. En adoptant l’IA, les organisations sont mieux positionnées pour relever les défis du secteur et rester compétitives sur un marché dynamique et en constante évolution.

En particulier dans un environnement aussi difficile et concurrentiel où les prises de décisions stratégiques sont extrêmement complexes et nécessitent souvent la prise en compte de plusieurs objectifs tout en satisfaisant à des contraintes difficiles, l’IA devient un outil indispensable pour les grandes entreprises et institutions afin de fournir des solutions sophistiquées et de trouver une correspondance entre les opportunités de l’environnement et les forces et faiblesses de l’entreprise.

L’IA au service du secteur du leasing :

Le potentiel de l’IA dans le secteur du leasing ne peut être sous-estimé. Le leasing est un processus qui s’appuie sur un large éventail de données telles que les historiques de crédit, les tendances du marché, les préférences des clients, l’utilisation des biens, les contrats de leasing, les fournisseurs, les rapports, le recouvrement des créances et les actionnaires, ... Traditionnellement, l’exploitation et la gestion de ces données nécessitaient un effort humain important et étaient sujettes à des erreurs et à des retards. Les outils d’IA ont cependant ouvert une nouvelle ère d’innovation en apprenant du passé pour prédire les tendances et les menaces futures, grâce à leur capacité à traiter des ensembles de données à grande échelle avec une rapidité et une précision exceptionnelle.

Selon une nouvelle étude, le secteur financier international pourrait gagner 1 000 milliards de dollars supplémentaires chaque année en mettant en œuvre et en appliquant des outils d’IA [3]. Selon [4], l’industrie mondiale des services financiers devrait générer environ 28 529 milliards de dollars de 2025 à 2030, à un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 6 %. La principale raison en est l’utilisation importante de l’IA dans la restructuration des opérations bancaires, en particulier après la reprise de COVID-19. Dans cet article, nous abordons le rôle important de l’IA, et du ML, en tant que partie de l’IA, dans la refonte du monde financier, avec un accent particulier sur leur impact sur le secteur du leasing. Nous examinerons comment les technologies de l’IA améliorent non seulement l’efficacité opérationnelle et les processus de prise de décision, mais redéfinissent également les expériences des clients et les stratégies de gestion des risques dans le secteur du leasing. Nous explorerons les différentes façons dont l’IA et le ML transforment ce secteur dans le monde financier d’aujourd’hui.

Défis et opportunités du secteur du leasing avec les outils d’IA et les algorithmes de ML :

Leasing industry challenges and opportunities with AI tools and ML algorithms:

Le secteur du leasing est aujourd’hui confronté à un certain nombre de défis, pour lesquels l’intelligence artificielle (IA) et les algorithmes d’apprentissage automatique offrent des solutions adaptées [5].

ÉVALUATION DES RISQUES ET GESTION DU CRÉDIT

Les sociétés de leasing ont été confrontées à des défis au fil des ans pour diverses raisons, dont l’une des principales réside dans les normes et les politiques d’évaluation des risques [8]. Les sociétés doivent évaluer la stabilité financière et la situation de leurs locataires afin de :

• Déterminer la faisabilité et l’opportunité de leur accorder des prêts ;
• Identifier les points forts de la situation du demandeur ;
• Identifier les faiblesses du locataire potentiel ;
• Identifier les facteurs clés essentiels à la réussite continue du locataire ;
• Assurer une rentabilité à long terme.

L’évaluation des risques associés aux contrats de leasing est un processus critique et complexe qui repose sur la collecte et l’analyse d’une énorme quantité de données financières afin d’établir un profil précis du client, en se concentrant sur la réduction des taux de défaillance et l’amélioration des décisions de crédit [4].

Par conséquent, et compte tenu du paysage actuel du leasing, marqué par une complexité et des risques croissants qui nécessitent une évaluation rigoureuse de la crédibilité du client en tant que garantie essentielle pour les bailleurs, une gestion efficace de l’information permet de prendre des décisions judicieuses, tandis qu’une mauvaise gestion de l’information peut conduire à des décisions inappropriées. L’IA rend cela possible en analysant de grands volumes de données financières, historiques et comportementales en temps réel, afin d’évaluer avec précision le profil de risque de chaque client tout en maintenant un niveau élevé de précision et de conformité.

Le scoring de crédit est une application hautement efficace de l’IA dans le secteur du Leasing ; il utilise des algorithmes ML avancés et des techniques d’analyse de données permettant une précision et une efficacité accrues dans les évaluations de crédit, les processus de scoring, les stratégies de gestion proactive des risques, la réduction des impacts de la délinquance et la facilitation d’une prise de décision plus éclairée [7].

Les principales étapes des algorithmes de scoring de crédit basés sur l’IA sont les suivantes :

• La collecte et l’analyse des données : Ils peuvent collecter, traiter et analyser de vastes ensembles de données, notamment des états financiers, des rapports d’auditeurs, des données de marché, etc. afin d’offrir des informations précises, efficaces et complètes sur le comportement financier d’un locataire.
• Les principaux éléments des algorithmes de scoring de crédit basés sur l’IA reposent sur l’utilisation de modèles ML ; ces modèles sont entraînés sur de grands ensembles de données pour identifier des modèles et des corrélations qui peuvent indiquer la probabilité qu’un locataire rembourse un prêt. En analysant d’énormes quantités de paramètres, les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent découvrir des relations sophistiquées entre des facteurs apparemment sans rapport et la fiabilité financière d’un locataire.
• Analyse prédictive : les algorithmes de scoring de crédit basés sur l’IA garantissent l’identification de modèles et la réalisation de prédictions avec une grande précision. Cela permet une évaluation plus personnalisée et plus précise de la solvabilité du locataire.
• Analyse financière : Cette analyse évalue des facteurs tels que la rentabilité, la liquidité, l’effet de levier, les flux de trésorerie et la santé financière globale, ce qui permet de comprendre la capacité du locataire à faire face à ses obligations financières.

TRANSFORMER L’EXPÉRIENCE DU CLIENT

Dans le marché actuel axé sur le client, l’amélioration de l’expérience client est cruciale pour les sociétés de leasing souhaitant conserver un avantage concurrentiel.

L’IA joue un rôle important dans la personnalisation des interactions et la fourniture de solutions sur mesure pour les clients en raison de sa capacité à traiter les données non structurées, à interpréter les retours des clients et à ajuster les interactions pour optimiser l’expérience client. L’IA permet à des solutions telles que les plateformes de données comportementales, les assistants virtuels et les chatbots de fournir des informations immédiates.

Les chatbots pilotés par l’IA deviennent une pratique courante dans le secteur du leasing, offrant une assistance 24/7 aux clients. Les outils de chatbot sont capables de fournir des réponses efficaces aux questions fréquemment posées, de guider les clients tout au long du processus de demande et de fournir un retour d’information instantané, rendant l’expérience du leasing plus transparente et plus efficace. L’IA peut prédire les besoins et les comportements des clients, ce qui permet aux sociétés de leasing d’aborder les problèmes de manière proactive et d’offrir des solutions pertinentes avant même que les clients ne réalisent qu’ils en ont besoin, en fournissant des produits personnalisés qui répondent à leurs préférences.

L’utilisation de l’IA offre de nouvelles opportunités pour améliorer la satisfaction et la fidélisation des clients en offrant aux sociétés de leasing la flexibilité nécessaire pour mieux répondre à l’évolution et à la modification des besoins.

CONFORMITÉ RÉGLEMENTAIRE ET DÉTECTION DE LA FRAUDE

À l’ère du numérique, la cyberfraude est devenue courante. Les sociétés de leasing doivent veiller à la conformité et à la sécurité des transactions. L’IA est également utilisée pour renforcer la sécurité en détectant les activités frauduleuses. Elle peut repérer des tendances inhabituelles ou des incohérences dans les données et alerter les gestionnaires pour une enquête plus approfondie, ce qui permet de réduire les pertes financières liées à la fraude et de limiter les dommages causés [9].

Les outils de détection des fraudes pilotés par l’IA peuvent générer divers modèles pour améliorer la compréhension des données et la prévention des fraudes :

• Modèle descriptif : Modèles qui expliquent les données en identifiant des modèles et des relations. Par exemple, aider les sociétés à comprendre les caractéristiques des données sous-jacentes.
• Modèles prédictifs : Modèles qui prédisent l’avenir et anticipent les actions frauduleuses possibles. En analysant les données historiques, les modèles prédictifs peuvent anticiper les situations de fraude à haut risque, ce qui permet une prévention proactive de la fraude.
• Modèles de synthèse : Modèles qui résument les données ; ces modèles peuvent fournir des informations sur les schémas de fraude récurrents, leurs types et leurs impacts.
• Modèles d’extraction de caractéristiques : Modèles qui extraient les caractéristiques les plus importantes des données ; ces modèles peuvent extraire des indicateurs critiques de fraude. Ils améliorent les processus de détection des fraudes en identifiant et en classant les caractéristiques des données les plus fortement associées aux actions frauduleuses et en déterminant les causes de la fraude parmi les facteurs internes et externes.

Ces modèles d’IA améliorent l’efficacité des systèmes de détection des fraudes, en les rendant plus efficaces, plus prédictifs et plus ajustables.

CONCLUSION

L’IA et le ML jouent un rôle crucial dans l’évolution du secteur du leasing. En intégrant des outils d’IA et en appliquant des algorithmes de ML, les sociétés de leasing peuvent non seulement améliorer leur efficacité opérationnelle, mais aussi la précision de leurs évaluations des risques, automatiser des processus complexes et mieux gérer la fraude. Ces technologies permettent aux sociétés de leasing d’optimiser leur processus de prise de décision, tout en minimisant les pertes et en augmentant la satisfaction des clients. Dans un marché de plus en plus concurrentiel, l’IA et le ML offrent un avantage stratégique indéniable, rendant le secteur du leasing plus innovant et tourné vers l’avenir. Les sociétés qui adoptent aujourd’hui les outils d’IA et les stratégies de ML seront mieux équipées pour répondre aux demandes de demain.

Références :

1. How AI is changing the leasing experience
2. Machine learning
3. ScienceDirect: Un rôle efficace de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique dans le secteur bancaire, Journal of Measurement : Sensors, juin 2024
4. Benefits of artificial intelligence in the banking sector
5. Sizing the sector in the global economy
6. Leasing and finance companies: the TOP 8 challenges
7. Trends, challenges and opportunities in a new age of leasing
8. The future of credit risk assessment
9. Top 10 fraud risk trends to watch out for in 2023

Cet article a été publié dans le World Leasing Yearbook 2025.