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Jean-Daniel Ruegger

Entretien avec Jean-Daniel Ruegger, responsable du pôle conception des services chez Ellisphere, portant sur les modèles décisionnels appliqués au credit management et à l’investissement long terme, ainsi que sur l’expertise métier d’Ellisphere dans ce domaine.

Jean-Daniel, pouvez-vous nous expliquer ce qu’est un modèle décisionnel ?

En BtoB, un modèle décisionnel permet de modéliser la prise de décision dans une gestion préventive des risques en credit management ou dans l’investissement long terme, en combinant de façon plus ou moins sophistiquée différentes informations clés sur les entreprises visées (clients, cibles d’investissement). Ces informations sont bien entendu définies dans le cadre d’une politique de risque précise.

De façon concrète, de quoi sont composés les modèles décisionnels que vous proposez aux entreprises qui interrogent Ellisphere ?

Les modèles décisionnels combinent les données de l’entreprise utilisatrice (chiffre d’affaires effectué avec le client, comportement de paiement, …) avec celles d’Ellisphere (score de défaillance, données sectorielles, données bilancielles issues des comptes confidentiels ou non…). Cela nous permet de pouvoir appliquer sa décision, en conformité avec sa politique de risque, et de sa stratégie de développement.

Vous délivrez donc un modèle clé en main pour vos clients ?

Tout à fait, un modèle décisionnel est schématiquement un arbre de décision que l’on définit avec notre client. Nous l’implémentons, facilitons l’automatisation et l’industrialisation de la prise de décision, directement dans le système d’information de notre client.

Les modèles décisionnels que vous proposez sont-ils réservés exclusivement aux grandes entreprises, ou bien peuvent-ils s’adapter à des structures plus petites ?

L’utilisation des modèles décisionnels ne dépend pas de la taille de l’entreprise, mais du volume de décisions à prendre. En effet, il y des entreprises qui gèrent intuitivement leur prise de décision du fait de leur taille, de leur activité ou de l’absence de politique de risque ; elles n’ont pas besoin d’industrialiser un modèle décisionnel.

En revanche, une entreprise qui aurait un volume important de décisions à prendre, peut être intéressée d’automatiser sa prise de décision, afin de se concentrer sur les dossiers où l’expertise de ses collaborateurs est fondamentale.

Vous avez par conséquent un rôle de conseiller auprès de vos clients ?

C’est bien cela, nous conseillons et accompagnons nos clients lors de la mise en place d’un modèle décisionnel qui se fait en trois étapes.

Il y a tout d’abord une première phase de cadrage au cours de laquelle nous étudions avec le client sa politique de risque et sa façon de prendre des décisions afin de pouvoir la modéliser. Cela va nous permettre de bien comprendre ses besoins, d’effectuer des simulations permettant d’appréhender le coût de la mise en place de la solution et de donner à notre client les éléments pour qu’il puisse calculer son ROI.

Une fois ce cadrage effectué, nous procédons à la mise en œuvre, c’est-à-dire au développement et à l’implémentation du modèle décisionnel. Puis, nous effectuons le recettage, c’est-à-dire tester a posteriori les dossiers déjà traités et voir comment le système se comporte, s’il est bien cohérent avec ce que l’humain aurait décidé. Une fois validé, nous mettons ce modèle décisionnel en production ce qui va permettre d‘industrialiser la prise de décision.

La troisième phase est le suivi et l’amélioration continue en fonction des demandes de notre client. Nous lui proposons d’adapter le modèle décisionnel en fonction de son expérience et des différents événements qui peuvent survenir dans son entreprise, comme la modification de sa politique de risque. De plus, notre direction de la relation client est à ses côtés pour l’accompagner et répondre, si besoin, à ses questions sur les prises de décision qui ont pu avoir lieu.

Enfin, nous faisons des points trimestriels ou mensuels permettant de faire vivre le projet dans le temps.

L’apparition des nouvelles technologies a eu une incidence sur la manière dont vous travaillez ?

Oui sur plusieurs aspects. Les machines puissantes associées aux nouveaux algorithmes nous permettent d’analyser un nombre toujours plus important de données, ce qui va bien au-delà du périmètre de données auxquelles les experts peuvent accéder par eux-mêmes. Cela nous permet d’injecter dans les modèles décisionnels des données plus pertinentes, afin d’améliorer la politique de risque de l’entreprise. Qui plus est, l’intelligence artificielle nous permet d’envisager tous les cas de figure et offre un outil plus performant pour nos clients.

Enfin, les technologies de communication nous permettent de mettre en place des solutions de prise de décision avec un résultat en temps réel pour l’utilisateur.

Voir la saison 2 du Rendez-Vous Ellisphere traitant des scores et modèles décisionnels

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