Résumé
Les modèles d’évaluation des risques de crédit pour les petites et moyennes entreprises sont inefficaces, susceptibles d’être biaisés, et lourds pour les prêteurs. Les recherches de Cristián Bravo veulent améliorer l’analyse des risques de crédit par l’élaboration et l’application de méthodes de science des données. Elles veulent aussi la conception de modèles impartiaux et transparents, basés sur des données multimodales (images, textes et données structurées classiques), pour déterminer la probabilité de défaut des petites et moyennes entreprises. Ces modèles rempliront des obligations légales se rapportant aux règlements sur la discrimination injuste et à l’explicabilité. L’équipe de recherche s’en assurera par l’étude de l’impartialité contrefactuelle (modèles impartiaux avec une variable partiale connue) et la création de méthodes de propagation visant à étudier le mode d’apprentissage des modèles et les éléments retenus, et à visualiser ces effets.