Prévision de Défaillance Des entreprises : Apport des Réseaux de Neurones Artificiels

Authors

  • Siham LOTFI Enseignante Chercheure à l’Université Internationale de Casablanca
  • Hicham MESK Faculté des Sciences Juridiques, Économiques et Sociales Université Hassan II, Casablanca, Maroc

DOI:

https://doi.org/10.52502/ijfaema.v3i3.53

Keywords:

Prédiction, Défaillance, Risque de crédit, Évaluation, Réseaux de neurones artificiels, Intelligence artificielle

Abstract

Le principal problème auquel font face les banques lors de la décision de l’octroi de crédit est leur incapacité à déterminer avec certitude si le client va honorer ou non ses engagements. Depuis toujours, cette décision de l’octroi du crédit repose sur l’évaluation préalable de l’agent de crédit. En effet, une détection précoce des difficultés de l’entreprise se fait à l’aide des outils de prévision du risque de défaillance qui s’appuient tous sur l’analyse du passé pour prédire l’avenir de l’entreprise. Cette analyse repose essentiellement sur l’exploitation des états de synthèse de l’entreprise qui restent une source d’informations incontournable pour la détection des difficultés des entreprises. Parmi ces méthodes de prévision, on trouve les réseaux de neurones artificiels. Cette technique est utilisée dans de nombreuses disciplines notamment la médecine, le marketing, la finance et constitue une alternative intéressante aux techniques statistiques traditionnelles pour le traitement des données comme (la régression logistique, analyse discriminante, etc..).

Published

2021-06-01

How to Cite

LOTFI, S. ., & MESK, H. . (2021). Prévision de Défaillance Des entreprises : Apport des Réseaux de Neurones Artificiels. International Journal of Financial Accountability, Economics, Management, and Auditing (IJFAEMA), 3(3), 70–79. https://doi.org/10.52502/ijfaema.v3i3.53