SEGMENTATION DES CANDIDATS SOLLICITANT DES PRETS DANS UNE IMF SELON LEURS DEGRES REELS DE CREDIBILITE RESPECTIFS Apport de la Méthode K-means de Classification Automatique basée sur l’apprentissage non supervisé

Résumé

Cette étude propose à l’IMF ALPHA, ainsi surnommée pour des raisons d’anonymat et de respect de sa politique de confidentialité, une approche et un outil efficace pour fiabiliser davantage son processus d’octroi des prêts, jugé insuffisamment efficace.

Mots-clés : microfinance, data mining, classification automatique, Intelligence Artificielle, apprentissage automatique, degrés de crédibilité. 

Autres Détails

Simon MAPHANA ma NGUMA
Professeur
Gabriel KHABI NDUDI
Divine MILUNDA MAKWENGE
Assistants
(Tous) Faculté des Sciences Economiques et de Gestion
Université de Kinshasa

microfinance data mining classification automatique Intelligence Artificielle apprentissage automatique degrés de crédibilité imf IMF ALPHA