Bref rappel

Les références budgétaires sont des descriptions de budgets (revenus et dépenses) de ménages adaptées à leur situation familiale – c'est-à-dire en prenant en compte le nombre d'adultes et d'enfants présents et aussi le niveau de bien-être envisagé (minimum, intermédiaire ou élevé). Ces références peuvent servir à de nombreuses applications qui, pour nombre d'entre elles, participent activement à la lutte contre l'exclusion financière.

A côté de l'application qui permet d'établir un standard minimum de vie[1] (seuil de dignité/seuil de pauvreté) détaillée dans une précédente il est utile d'approfondir les applications que nous n'avions pu traiter.

Parmi ces dernières, nous présenterons, dans cette analyse :

• l'usage fait en matière de traitement du surendettement (médiation de dettes) ;
• l'usage éducatif (guidance et éducation budgétaire) ;
• l'usage par les prêteurs dans l'octroi de crédit et l'estimation des capacités de remboursement des demandeurs.

Références budgétaires : des principes d'élaboration plus souples

Si les bases méthodologiques des références budgétaires doivent impérativement reposer sur la détermination d'un panier de biens et services précis et sur l'estimation de son coût d'acquisition quand on élabore un standard de vie minimum, les applications qui seront présentées dans cet article sont, en général, moins exigeantes. En effet, pour la plupart d'entre elles, il est possible de travailler à partir de moyennes et de données statistiques issues notamment de l'enquête sur le budget des ménages (menée par le SPF Economie / Direction générale Statistique et Information économique). Ceci est d'autant plus vrai que, pour élaborer les références budgétaires qui concernent des ménages plus aisés, il n'existe pas d'autres sources.

Dans d'autres cas, les données utilisées par les services sociaux, les pratiques générales qui peuvent se dégager sont autant d'informations potentiellement utiles. Mais, dans ce cas, la prudence reste de mise, puisque le but recherché par la mise au point de ces outils est d'identifier des structures de « dépenses » à l'équilibre, afin de servir de grille de comparaison, d'estimation, ou d'objectif pour des ménages en difficulté.

Traitement du surendettement

C'est sans conteste cette application qui est à l'origine de la mise en oeuvre d'une des pratiques de références budgétaires les plus poussées en Europe, à savoir celle développée par le Nibud[2]. En effet, le traitement du surendettement des particuliers par des services spécialisés (médiation de dettes, qu'elle soit amiable ou judiciaire) implique l'élaboration de budgets de ménages qui doivent permettre à la fois de déterminer une éventuelle capacité contributive tout en garantissant une vie digne.

Cette notion de dignité humaine, présente en particulier dans la législation belge, est difficile et relative :

l       en termes de minima : lorsqu'il s'agit de ménages pauvres ou précaires, le législateur belge a d'ores et déjà fixé des minima stricts : il s'agit des montants insaisissables ou incessibles lorsqu'ils sont versés sur un compte bancaire. Pour pouvoir aller en dessous de ces minima protégés au travers d'une médiation de dettes, il faut impérativement obtenir l'accord explicite des débiteurs. Il existe toutefois une limite inférieure en dessous de laquelle il ne sera plus possible de descendre (même avec le consentement du débiteur) définie, quant à elle, par le revenu d'intégration sociale ;

l       dans les autres cas : la question est plus délicate, puisque pour des ménages plus aisés, il est beaucoup plus difficile d'élaborer de manière claire les déprivations à mettre en place en vue de permettre un remboursement acceptable des créanciers. Ici, plus encore que dans des situations de précarité, l'arbitraire et la subjectivité des acteurs détermineront de manières très diverses ce qui sera ou non consacré au remboursement des dettes. Et les acteurs en place ne sont pas tous, loin de là, des spécialistes en gestion budgétaire (avocats, notaires, juges...).

L'absence de références budgétaires entraîne une série de désavantages :

l       disparité des pratiques : en fonction du profil des intervenants dans un dossier de médiation, la fixation des capacités contributives variera, toutes choses égales par ailleurs, de manière importante ; ce qui crée de fortes disparités sur la manière dont le droit est appliqué (les références utilisées par les avocats, juges et travailleurs sociaux peuvent être très éloignées les unes des autres) ;

l       inconfort des parties prenantes : dans la majeure partie des cas, des données et méthodes claires d'estimation sont clairement souhaitées par une grande majorité d'intervenants ;

l       subjectivité des références : la dignité humaine est soumise à des appréciations qui laissent de la place à l'arbitraire.

Au-delà de l'inconfort des professionnels, ce sont donc, avant tout, les particuliers surendettés qui voient leur sort traité différemment selon qu'ils ont eu affaire à tel ou tel médiateur de dettes. La notion de dignité humaine s'applique dès lors de manière très variable.

Première conclusion : lorsque des références budgétaires sont développées pour différents niveaux de revenus, ils peuvent devenir d'excellents outils pratiques pour l'ensemble des professionnels de la médiation. Quand il s'agit de préserver la dignité des plus précaires, il est bien sûr évident que les références budgétaires peuvent se révéler plus appropriées, car elles peuvent mieux s'adapter aux réalités particulières des ménages et intégrer des changements de manière souple (impact budgétaire de mesures sociales ou politiques, nouvelles obligations en termes d'assurance, de taxes, d'exonération...) que les montants définis par la loi sur l'insaisissabilité. Quand il s'agit de ménages plus aisés, les minima légaux ne sont plus du tout opérants : il est difficile d'imaginer imposer à des ménages surendettés, ayant toutefois des revenus de niveaux moyens, voire supérieurs, de calibrer leur mode de vie sur celui des plus précaires, sans porter sans doute également atteinte à leur dignité. Ceci étant dit, quelle comparaison prendre ? L'existence de références budgétaires à différents niveaux de revenus fournit des points de comparaison, permet une adaptation « poste budgétaire » par « poste budgétaire », et rend tangibles les efforts fournis.

Éducation budgétaire

Les avantages de l'usage de tels outils, pour tout pédagogue, sont notamment :

l     l'objectivation des éléments de comparaison présentés aux personnes recourant à ses services ;

l     l'identification précise des postes sur lesquels des marges de progrès sont possibles, ce qui ouvre de réelles opportunités d'ajustements ;

l     de pouvoir proposer des améliorations budgétaires qui ont peu d'impact sur le confort : lorsque des informations précises existent sur les produits et services, sur leurs coûts et sur les lieux possibles d'achat (telles qu'elles sont utilisées pour élaborer des références budgétaires), des conseils très concrets peuvent être offerts par les professionnels, qui apportent une plus-value substantielle en allant plus loin que des conseils de bon sens ;

Ces éléments influencent directement la qualité relationnelle que les professionnels tissent avec les usagers et poussent vers le haut la qualité de leurs prestations.

Analyse de la solvabilité et octroi de crédit

Le saviez-vous ? Les références budgétaires développées par le Nibud, aux Pays-Bas, ont été validées par les prêteurs hypothécaires depuis de nombreuses années dans le cadre de l'analyse de la solvabilité qu'ils réalisent dans la phase pré-contractuelle.

Ceci représente un énorme pas vers une définition objective d'une analyse de solvabilité responsable. Pour rappel, seule la consultation de la Centrale des crédits aux particuliers fait partie des éléments « objectifs » dans notre droit belge. Le reste est toujours sujet à interprétation et seuls les cas les plus abusifs aboutissent à une action positive pour le consommateur.

Compte tenu de l'importance d'une telle pratique en termes de « crédit responsable », nous présentons, ci-après, la manière dont cette mesure est mise en oeuvre, la manière dont elle intègre les références budgétaires.

Le principe de base est d'identifier le degré de nécessité des dépenses courantes du ménage, et on distingue :

• les dépenses relatives à l'achat du panier de base (le panier minimum) ;
• les dépenses « inévitables » du ménage étudié en particulier (type de logement, type de charges au niveau de la santé, de l'éducation, des déplacements professionnels, pour n'en citer que quelques-unes...), qui, ainsi, permettent de définir, sur le graphique suivant, ce que nous appelons la « norme minimale » ;

La différence entre les revenus nets et cette norme minimale donne le montant disponible pour les dépenses courantes non affectées, qui peut notamment être consacré au remboursement de crédit.

Ce qui est le plus intéressant ici, c'est de constater que le Nibud recommande de ne consacrer que la moitié de ce montant « non affecté » au remboursement du crédit hypothécaire, car l'expérience montre que des montants « libres » doivent absolument pouvoir être disponibles pour faire face à toutes sortes d'imprévus (accident, maladie, remplacement, augmentation de charges...).

Grâce à l'usage des références budgétaires, l'estimation de la solvabilité peut être beaucoup plus poussée tout en en maintenant un coût raisonnable, puisque ce ne sont plus que les dépenses « inévitables » du ménage qui doivent être identifiées par les prêteurs, dans la construction des dossiers de demande de crédit.

Une approche qui n'aurait que des avantages ?

Fondamentalement, les références budgétaires sont des outils à même de fournir à leurs usagers des informations objectivées et de qualité tant sur les habitudes de consommation que sur les diverses manières d'équilibrer un budget et sur les marges budgétaires qui sont envisageables de manière réaliste.

Ces outils, bien entendu, pour être efficaces, doivent être construits rigoureusement, en toute transparence méthodologique, et, bien sûr, doivent être mis à jour régulièrement, sans quoi ils peuvent très vite perdre leur pertinence.

Il nous semble que de tels outils, lorsqu'ils sont appliqués à l'analyse de solvabilité (traitement du surendettement / octroi de crédit) de manière adéquate, peuvent à la fois réduire le risque de surendettement (ou aider à le résoudre en préservant la dignité humaine) et également limiter le risque d'exclusion au crédit.

Ce dernier point appelle toutefois un commentaire : pour que ces avantages soient tangibles, il faut évidemment que les prêteurs n'employant que le “credit-scoring” comme analyse de risque évoluent vers une approche faisant la part belle à l'analyse de la capacité de remboursement.

Ceci nous parait toutefois souhaitable dans la mesure où cette analyse permet de réduire significativement le risque d'insolvabilité des clients, ce qui est, bien entendu, une approche beaucoup plus durable de l'activité de crédit et fait reposer les refus éventuels sur des éléments objectifs de solvabilité plutôt que sur une probabilité d'insolvabilité basée sur le domicile, le sexe, l'âge ou l'état civil.

Olivier Jérusalmy,

ovembre 2008.

[1] Voir analyse intitulée : « Indicateur de pauvreté et budgets minima : une avancée pour une définition absolue du phénomène ? »

[2] NIBUD : Nationaal Instituut voor Budgetvoorlichting – www.nibud.nl

De l'accès au crédit

Il existe en Belgique différents types de professionnels du crédit : banque ou organisme de crédit, ou encore fournisseur de carte de crédit ou compagnie d'assurances.

Chaque acteur développe sa stratégie en matière d'offre de crédit, peut choisir de se spécialiser dans l'offre de certains produits ou cibler certains publics particuliers ; l'accès au crédit n'étant pas, en tant que tel, un droit du citoyen. La politique « risque » qui est décidée au sein d'un établissement déterminera le taux de défaut de paiement acceptable, compte tenu du rendement projeté du type de crédit envisagé. Cette politique commerciale se construit en grande partie sur ce qui est généralement qualifié de « credit scoring » ou « scoring d'octroi », qui établit une probabilité de défaillance pour tout profil de demandeur de crédit.

En fonction de leur positionnement sur le marché, certains prêteurs auront donc plus que d'autres tendance à s'approcher de publics financièrement plus fragiles (organismes proposant des cartes de paiement et des cartes de crédit) alors que d'autres s'en éloigneront (banques s'orientant vers la gestion de fortune).

Et si tous, sans exception, cherchent à minimiser leur risque de perte sur crédit, le pourcentage de risque de défaillance « acceptable » peut différer d'un prêteur à l'autre, puisqu'il dépend, notamment :

• des politiques poursuivies (s'ouvrir une niche de clientèle particulière, élargir sa part de marché, tester un nouveau produit...) ;
• de l'image de marque du prêteur et de son positionnement sur le marché ;
• des particularités des crédits proposés (taux, durée, montant, marketing, process...) qui influencent le niveau de rentabilité du produit.

Autrement dit, si les prêteurs cherchent à minimiser les risques de défaillance, ils le font dans un souci de maximisation du profit. Mais cette recherche du profit maximal peut amener certaines institutions à tolérer une part d'impayé plus ou moins significative, car cela permet de dégager plus de bénéfices.

Maximisation du profit : notion de base

La maximisation du profit se calcule de manière précise en théorie microéconomique, ce qui permet de déterminer avec justesse le niveau de production idéal à mettre en oeuvre pour l'atteindre.

Pour ce faire, cette théorie démontre qu'une entreprise a intérêt à augmenter sa production aussi longtemps que le revenu supplémentaire (appelé le revenu marginal) tiré d'une unité supplémentaire vendue (en l'occurrence, ici, un crédit supplémentaire) est supérieur aux coûts supplémentaires qui ont dû être mis en oeuvre pour produire cette nouvelle unité. Elle atteindra son niveau de profit maximum précisément au moment où les revenus dégagés égalisent les coûts engagés.

Une autre manière d'illustrer schématiquement cette recherche de profit maximum est donc de trouver la meilleure combinaison entre coûts fixes et coûts variables. On sait que les coûts fixes sont d'autant plus faibles à l'unité produite que le volume produit est important (on réalise alors des économies d'échelle). Ceci est vrai à l’intérieur de certaines marges, au-delà desquelles il devient à nouveau nécessaire d’accroître les coûts fixes (ex. : surface de l'entreprise, standard téléphonique, publicité...).

Dans le cas qui nous occupe, la maximisation du profit déterminera le volume idéal de crédits à réaliser, qui correspond lui-même à un niveau de score spécifique, comme nous allons l'illustrer dans le paragraphe suivant.

Illustration

Le graphique ci-dessous représente la répartition des clients selon qu'ils ont ou non remboursé leur crédit ; ces clients sont classés en fonction du niveau de score obtenu (axe des abscisses). On comprend que pour chaque niveau de score, un certain nombre de clients n'ont pas remboursé (ligne pointillée) et qu'un certain nombre d'autres ont remboursé (ligne continue).

On constate aussi que, pour chaque niveau de score, la proportion change. À 400, le nombre de crédits non remboursés est supérieur à celui des crédits remboursés. Autour de 500, on se trouve à environ 50 % remboursés / 50 % non remboursés. Au-delà, la part des crédits remboursés est supérieure à celle des défaillances.

Mais où placer le niveau idéal de production ? À 600 à 700 ? Au-delà ? Comment être sûr de faire le bon choix, de fixer le bon objectif ?

Graphe :

Afin d'établir le volume de production idéal, les informations contenues dans ce graphique ne sont donc pas suffisantes.

On constate, en effet, que si le seul critère de décision était la minimisation des risques de défaillance, on se situerait dans des niveaux d'exigence de score très élevés, qui dans notre graphique dépasseraient les 750 points. À ces niveaux, force est de constater que les volumes de production sont faibles, car rares sont les clients qui obtiennent de tels niveaux de score. Et pour atteindre cette « élite », il est nécessaire de traiter un très gros volume de dossiers, traitement qui implique des coûts importants alors que presque toutes les demandes seront refusées. Il y a fort à parier que ces coûts seront bien plus élevés que les bénéfices réalisés sur le seul volume atteint grâce à « l'élite ».

La minimisation des risques ne maximise-t-elle donc pas le profit ?

Certes, les pertes sur crédits alourdissent les coûts de l'entreprise, raison pour laquelle le prêteur cherchera à les contenir, comme il le fait d'ailleurs pour l'ensemble des autres coûts. Toutefois, en fonction des volumes d'affaires envisagés, d'autres éléments interviennent qui peuvent impacter la rentabilité, et, en particulier, les économies d'échelles susceptibles d'être réalisées grâce à un volume d'affaires plus grand. Ces économies d'échelle permettent notamment de répartir les coûts fixes – personnel de base, administration, équipement, marketing et communication... – sur un plus grand volume et, donc, de réduire le coût unitaire de production. Cette dernière permet à l'entreprise d'envisager d'augmenter son profit en augmentant sa production jusqu'au moment où coûts et revenus supplémentaires s'égalisent.

Conclusions

Ce recadrage nous paraît important à l'heure où la responsabilité du prêteur dans la phase précontractuelle fait l'objet d'une attention particulière, que ce soit de la part des médiateurs de dettes, d'organisations de défense du consommateur, et d'organismes régionaux tels que le Grepa, l’Observatoire du crédit et de l'endettement ou encore le Vlaams Centrum Schuldebemiddeling, acteurs de prévention et de traitement du surendettement.

Alors que de plus en plus souvent, également, les prêteurs ou leurs représentants mettent en avant et insistent sur l'évidence de l'intérêt qu'ils ont à réduire autant que possible le nombre de défaillances1 et en profitent ainsi pour éluder le débat. On l'a vu, le coût des défaillances est un des coûts pris en compte dans le calcul de rentabilité, mais quelles que soient les circonstances, le niveau de score se déduit d'une politique de rentabilité et non l'inverse. Des marges existent donc à ce niveau, et sans doute pour les types de crédits qui connaissent des taux importants de défaillance, à savoir les ouvertures de crédit. D'ailleurs, ce n'est sans doute pas un hasard si ce type de crédit connaît le taux de défaillance le plus élevé : c'est aussi celui dont le volume en nombre est en forte croissance depuis des années. Le seuil de maximisation du profit des producteurs n'est donc sans doute pas encore atteint sur ce produit.

Dans ce cadre plus spécifique, des espaces de progrès sont donc envisageables du côté de la performance générale du credit scoring utilisé. C'est en améliorant ce dernier (l'analyse risque réalisée avant l'octroi) pour réduire les probabilités de défaillances (et donc, « aplatir » la courbe pointillée du graphique) que l'offre de crédit sera plus adéquate.

Elements de contexte

Les évolutions de ces dernières années ont profondément réformé le paysage des professionnels du crédit (concentration bancaire, arrivées de nouveaux opérateurs...), de l'offre de crédits (ouvertures de crédit : croissance de 1.500.000 contrats entre 1999 et 20061 !) et les habitudes des consommateurs, de plus en plus nombreux à recourir au crédit en dehors de l'achat d'un immeuble ou d'un véhicule.

Cette forte croissance n'a été rendue possible que grâce à une forte rationnalisation des process2, dans laquelle se trouve en bonne place l'analyse risque réalisée pour l'octroi des crédits. De manière simple et schématique, on peut considérer que l'analyse risque s'articule autour de deux matières principales:

La mesure de la fiabilité

Celle-ci cherche à répondre à la question : « Cette personne est-elle digne de confiance? Respectera-t-elle ses engagements? Est-elle capable de gérer adéquatement son crédit? »

Elle s'intéresse à la nature du client, son comportement général, son attitude face à ses engagements.

La mesure de la solvabilité

S'intéresse aux données budgétaires du/des demandeurs – le niveau de revenu, les dépenses du ménage et les engagements en cours. L'objectif est de déterminer si le demandeur (et son ménage) dispose des moyens nécessaires au remboursement du crédit envisagé.

Principes généraux du « credit scoring » 

Pour élaborer un tel outil statistique, il est nécessaire de disposer :

• d'un produit de crédit (ex : l'ouverture de crédit de 2.500 €)
  Idéalement, le prêteur mettra au point un credit scoring par type de crédit proposé. En effet, selon les caractéristiques propres à chacun d'eux (montants minima et maxima, taux d'intérêt, durées de remboursement, mode de vente - agences, web, grandes surfaces,...), le credit scoring différera;
• d'un échantillon de clients ayant eu accès à ce crédit, pour lesquelles les informations personnelles ont été conservées. Ces données sont principalement collectées grâce à un formulaire de demande de crédit, imprimé ou « en ligne ». Dans la phase de construction, les décisions d'octroi sont mises en oeuvre par un Comité de crédit qui travaille sans le support du score, de façon traditionnelle;
• de l'historique de remboursement de ces clients : pour réaliser un bon credit scoring, il est important de disposer, parmi ceux-ci, d'un nombre suffisant de clients défaillants (n'ayant pas honorés leurs engagements), idéalement de plusieurs centaines d'unités.

Sur base de ces informations, une analyse statistiques des données personnelles des clients sera réalisée. Le travail peut se révéler complexe, puisque cette analyse doit permettre d'identifier les combinaisons de données qui sont les plus fréquentes lors de défaillances, et à partir de là, construire une grille de score qui permettra de prédire la probabilité de défaillance (versus de remboursement) de chacun des clients.

Voici quelques illustrations qui rendront nos propos plus concrets.

Quant à la neutralité des données :3 :

En tant que telle, aucune d'entre elles n'est ni « bonne » ni « mauvaise » : elles seront chacunes plus ou moins fréquentes dans les situations de défaillances, en fonction de certaines combinatoires.

Exemple :

• une femme sera plus rarement défaillante qu'un homme;
• une femme célibataire sera plus rarement défaillante qu'un homme célibataire;/li>
• une femme célibataire sera plus souvent défaillante qu'une femme mariée;
• une mère célibataire sera plus souvent défaillante qu'un père célibataire

L'exemple ci-dessus ne reprend que les données « sexe – état civil – situation parentale », mais en réalité, il s'agit toujours de combinatoires complexes, puisqu'en permanence c'est au moins 15 données qui sont observées simultanément.

Quant aux types de données utilisées dans le score4 :

Les données reprises dans cet exemple sont particulièrement élémentaires. Parmi d'autres données qui sont recueillies et qui peuvent se révéler statistiquement significatives, on peut trouver aussi : le type d'habitat (certains formulaires proposent même les catégories « chalet », « caravane »,...), le type de magasin où la demande a été faite (Inno ou Carrefour), le type d'intermédiaire utilisé (le cas échéant)...

Dans les faits...on retiendra également...

Que la qualité prédictive des données n'est pas liée à leur « légitimité » dans le cadre d'une demande de crédit.

Si le type d'habitat se révèle très efficace d'un point de vue statistique, on peut s'étonner légitimement d'une telle question dans le cadre d'une demande de crédit : cet élément n'entretient pas de relation causale avec la fiabilité individuelle du client, sa capacité de remboursement ou son honnorabilité. Cet absence de lien causal entre la donnée collectée et l'objet de la demande soulève ce que nous désignons précisément par « légitimité ». Ne devrait-on pas se limiter à la collecte d'informations en lien avec l'objet sollicité : historique du remboursement de crédits, capacité financière, stabilité des revenus, niveau de dépenses incompressible...

Des dérives sont possibles sur ce point, et pour illustration supplémentaire, nous évoquerons celle qui se développe au Royaume-Uni concernant l'usage du domicile comme critère déterminant dans l'évaluation du risque (crédit, assurance,...) : ce dernier peut devenir tellement déterminant dans certaines transactions (il est vrai que cette donnée est par ailleurs très peu coûteuse à collecter et à vérifier) que des personnes sont soit amenées à déménager pour intégrer des quartiers « mieux côtés », soit à faire du lobbying pour que leur rue change de « catégorie de risque ».

Que le credit scoring est un sujet délicat pour l'industrie, car...

La construction d'un credit scoring représente un investissement lourd pour le prêteur. Il se construit sur base d'un traitement « manuel » d'un volume significatif de demandes et il n'atteint sa pleine puissance prédictive que si un volume suffisant de défaillances a pu être observé (ce qui signifie, autrement dit, des pertes significatives).

Un tel investissement requiert donc de l'entreprise qu'elle puisse amortir ce dernier par une rationnalisation de son process et une capacité de traitement futur importante, d'où le marketing agressif mis en oeuvre par certains.

Puisque le credit scoring est particulier à chaque « type de crédit », il permet aux prêteurs de dégager un avantage concurrentiel sur une niche qu'il se sera ainsi construite. Dans cette mesure, tenter de lever le voile sur ce qu'ils considèrent comme des secrets maisons à propos du contenu de « la boîte noire » relève de l'espionage industriel.

Une qualité prédictive et une objectivité limitées

En ce qui concerne la qualité prédictive...

Le credit scoring est donc un outil prédictif d'autant plus efficace que les demandeurs ont des profils proches de ceux qui composent l'échantillon d'origine. Mais ce dernier, bien qu'il soit élaboré sur une base large, n'est pas en soi représentatif de la population belge majeure : n'oublions pas que son but est de permettre un traitement industriel des demandes, pas d'éviter que certaines personnes n'accèdent pas au crédit parce que leur profil est trop éloigné de la norme de l'échantillon.

Il se révéle dès lors peu adéquat pour estimer le risque de défaillance de profils qu'il n'a pas intégrés, qu'il n'a pas « appris à reconnaître » dans sa phase de construction. Des refus peuvent naître d'une « non reconnaissance » plutôt que d'un lien effectif avec une probabilité de défaillance.

Ces refus sont particulièrement dommageables pour les candidats clients (et notamment ceux qui auraient mené à bien le remboursement de leur crédit), puisqu'ils n'y accèdent pas. Mais ils le sont aussi pour les prêteurs, puisqu'ils ratent autant d'occasion de ventes.

En ce qui concerne l'objectivité de la méthode...

Si on comprend assez aisément que la « boîte » que constitue la méthode statistique du credit scoring traite de manière neutre les données qu'on lui fournit, on perçoit moins intuitivement que l'échantillon sur lequel elle a été construite ne l'est pas. Cet échantillon repose sur des décisions prises par les membres du Comité de crédit dans la phase de création, et intégre donc leur subjectivité de manière structurelle !

Les profils refusés, les données considérées comme rédibitoires dans la phase de construction du scoring le seront aussi par la suite... Les données qui ne sont considérées dans l'analyse le seront donc pour longtemps, car la capacité « d'apprentissage » du système est toujours lente, et sur certaines dimensions, tout à fait impossible.

Exemples :

Apprentissage possible :

Si la donnée « type de contrat » associait, dans l'échantillon, le statut « intérim » , mais que très peu de dossier aient été accepté car les membres du Comité étaient en général défavorable, les quelques dossiers comprenant cette information ont été généralement défaillant. Toutefois, cette observation peut progressivement évoluer si dans les faits, les nouveaux clients en itérim remboursent adéquatement leur crédit.

Apprentissage impossible :

Prenons l'hypothèse que les pratiques de crédit social à la consommation mise en oeuvre par des projets « sociaux » confirment que, parmi les nombreuses données collectées dans leur analyse crédit, une des plus pertinente pour distinguer les bons payeurs des mauvais est l'analyse des « dettes hors crédit » et la transparence du client à leur propos.

Si un organisme bancaire souhaite profiter de cet enseignement en intégrant cette information dans son analyse risque, il devra tout bonnement construire un nouveau credit scoring, il ne pourra pas intégrer progressivement cette dernière. Compte tenu des coûts déjà évoqués d'une telle démarche, on comprend dès lors pourquoi l'accès au crédit, quand il repose sur certains a priori, peut générer pour longtemps des refus inadéquats.

Conclusion

Le credit scoring a fortement réformé l'analyse risque crédit des prêteurs. En rendant possible un traitement massif des demandes, il a rendu le crédit accessible à une plus large frange de la population.

Sa nature statistique en fait un outil prédictif fiable, pour autant que les profils des clients ciblés soient similaires à ceux des clients ayant composé l'échantillon d'origine. Mais même établit sur une base large, l'échantillon n'est toutefois pas construit pour garantir la représentativité de la population dans son ensemble.

Cette limite méthodologique impacte donc profondément et pour longtemps l'accessibilité du crédit aux profils « hors normes ». Dans quelle mesure l'industrie prendra-t-elle cette question en main ? Comment envisage-t-elle d'y apporter une solution ?

Il est en effet indispensable que les scores, d'une manière ou d'une autre , apprennent à reconnaître ces publics et à distinguer parmi ceux-ci les différents niveaux de risque... Car sans cela, ils resteront exclus pour de mauvaises raisons, simplement parce qu'ils n'ont pas intégré l'échantillon d'origine. Et cela, n'est-ce pas de la discrimination indirecte?

Éléments de contexte 

Dans toute vente à paiement différé, l'entreprise s'expose à un risque de défaillance du client. Si c'est particulièrement vrai pour le crédit, au coeur de cette ça l'est aussi dans d'autres domaines : énergie (électricité, gaz), téléphonie... Pour cette raison, les entreprises développent des moyens censés réduire ce risque.

La question est de savoir si cette recherche « légitime » de réduction du risque n'aboutit pas, in fine, à des pratiques discriminatoires.

Poser le problème sous cet angle est particulier, car cela va à l'encontre de deux évidences :

• a) l'outil statistique et l'analyse probabiliste du 'credit scoring' développé par l'industrie du crédit offrent une image de parfaite objectivité1 ;
• b) la discrimination ne sert pas les intérêts de l'insdustrie : dans une stricte recherche de maximisation du profit, le credit scoring doit chercher à réduire le « risque de défaillance », certes, mais pour le plus grand nombre de personne possible.

Si nous avons battu en brèche la première évidence dans une précédente analyse2, la seconde peut être facilement démontée : le credit scoring est considéré comme « la meilleure méthode connue » pour permettre à l'industrie de maximiser son profit en pratiquant une activité crédit, mais cette méthode n'est tout simplement pas parfaite : sa base méthodologique a des limites et elle génère une discrimination dont les prêteurs pourraient avoir intérêt de se débarrasser.

Cette approche n'est d'ailleurs pas considérée comme la panacée et les professionnels du crédit tentent d'améliorer en permanence leur technique d'analyse risque pour être toujours plus performants, toujours plus compétitifs. La contrainte absolue dans laquelle tout se joue est toutefois claire : la méthode doit rester peu coûteuse, ne doit pas remettre en cause les marges dégagées. Au contraire, elle doit tenter de les améliorer.

Paradoxe de la situation : dans l'absolu (hors logique de profit), la discrimination nuit à toutes les parties prenantes.

Clarification des concepts

Avant de poursuivre, il est nécessaire de clarifier la base sémantique.

Lorsqu'un prêteur cherche à distinguer, parmi les demandeurs de crédit, ceux qui auront le plus de chance de rembourser leur crédit, il discrimine. Cette action n'est en rien condamnable, bien au contraire : en fonction de sa politique prudentielle, de son éthique, de la pertinence des outils mis en oeuvre et des données collectées, il pourra faire plus ou moins preuve de responsabilité en prodiguant informations et conseils adaptés.

Il en va tout autrement quand, volontairement ou involontairement, la sélection opérée comporte une dimension « discriminatoire » : dans ce cas, en effet, la distinction réalisée se fait au détriment du demandeur.

Cadre légal

La question soulève certes une réflexion de nature philosophique, mais également de nature juridique, puisqu'au moins trois textes de loi peuvent venir l'alimenter.

• La loi du 25 février 2003 tendant à lutter contre la discrimination. Cette législation fait une distinction entre le « discriminant » (ici, le prêteur) et le « discriminé » (le client) et interdit toute discrimination directe ou indirecte (c'est-à-dire non intentionnellement discriminatoire).
• La loi du 12 juin 1991 sur le crédit à la consommation. En son article 12, elle oblige notamment l’établissement de crédit à donner la raison de son refus d’octroi d’un crédit.
• La loi du 8 décembre 1992, enfin, relative au traitement automatique de données personnelles interdit, quant à elle, l’utilisation de données non mises à jour, erronées… Elle impose, en outre, que l’utilisation qui est faite des données soit loyale, licite et conforme aux objectifs poursuivis. Aucune prescription particulière n’existe quant à la conservation des données utilisées.

Les différentes facettes du problème

La limite « méthodologique »

Par essence, le credit scoring est discriminatoire : en effet, son élaboration repose sur l'étude des données relatives à une population de clients ayant obtenu un certain type de crédit.

Il pourrait en être autrement si le protocole de mise en oeuvre comprenait :

• de disposer d'une clientèle représentative de la population belge répondant aux critères légaux d'accès au crédit ;
• d'accorder à cette clientèle le crédit demandé sans analyse de fiabilité.

Dans tous les autres cas, l'échantillon obtenu reflète immanquablement une non-représentativité... CQFD.

Cette démonstration a le mérite de montrer que si l'outil est discriminatoire par essence, c'est parce que, sans cela, son élaboration se ferait en totale contradiction avec les règles les plus élémentaires de prudence. Ainsi donc, si le credit scoring est une méthode performante, elle devra à terme céder la place à une autre méthodologie si l'industrie veut un jour dépasser cette limite.

On comprend également que, sous l'angle légal, cette pratique soulève la question de la « discrimination indirecte ».

En ce qui concerne les données

Les pratiques observées sur le terrain soulèvent un certain nombre de questions : parmi celles-ci, on retiendra celle de la légitimité, celle de la loyauté, et enfin celle de la sensibilité.

Légitimité

Ce que l'on entend par légitimité d'une donnée, d'une information, c'est la relation logique qu'elle entretient avec le but de sa collecte.

Dans le cadre d'une demande de crédit, une donnée légitime aura un lien logique direct avec la fiabilité de l'emprunteur, sa capacité de remboursement, sa capacité de gestion, sa compréhension des termes du contrat...

À l'opposé, les données non légitimes seront celles qui n'entretiennent pas cette relation. L'intérêt qu'elles offrent aux prêteurs n'apparaît qu'au travers du traitement statistique et de la part qu'elle tient dans sa qualité prédictive.

À titre d'exemple, citons dans le champ des données légitimes : le niveau de revenu, sa stabilité passée, les éventuels changements envisagés dans le futur, l'existence passée ou présente de découvert bancaire, de dettes, la structure familiale, les charges incompressibles du ménage, la capacité d'épargne...

Au menu des données « non légitimes », on peut citer, par exemple, le sexe, l'âge, l'état civil, le domicile, le type d'habitat..

Loyauté

La question de la loyauté se situe, en matière de scoring, au niveau de l'usage 'stratégique' de certaines informations. On entend par 'stratégiques' des données / informations que le consommateur n'identifie pas comme pouvant avoir un impact sur sa capacité d'emprunt, puisqu'elles se situent à un niveau différent d'information (méta), hors du champ des questions posées dans le formulaire de demande de crédit.

À titre d'illustration, on peut citer la prise en compte par certains prêteurs : du type d'intermédiaire utilisé (certains sont plus prudents et perfectionnistes que d'autres dans le montage des demandes), du moyen utilisé pour solliciter le crédit (e-mail, agence, téléphone), de l'enseigne du magasin dans lequel l'ouverture de crédit est sollicitée...

Si on ne remet pas en question l'éventuelle efficacité de ces informations dans les qualités prédictives du score, elles n'en sont pas moins recueillies et utilisées à l'insu du client, et ne sont pas non plus légitimes, au sens défini préalablement.

Sensibilité

On évoquera rapidement la question de la collecte directe ou par proxy de données sensibles, formellement interdites par la loi, et notamment celles relatives à la race, l'orientation sexuelle, la religion...

Sans vouloir jeter l'anathème, la situation actuelle ne nous permet pas :

• d'être certains qu'aucun abus n'existe (pas de contrôle organisé);
• de confirmer que ces données n'auraient pas de pouvoir prédictif et donc pas de raison d'être.

Conclusions 

Des pistes de solutions existent pour réduire, voire résoudre, les problèmes soulevés dans cette analyse.

Le contrôle relatif à la légalité :

Il serait sans doute utile de confier à une autorité la vérification de la légalité de la collecte des données utilisées dans le credit scoring ;

Le remplacement des données non légitimes et stratégiques par des données légitimes :

Il ne s'agit pas de fournir une solution à l'emporte-pièce, mais force est de constater :

• que la réduction du risque dans les affaires est une recherche légitime des entreprises ;
• que les technologies de l'information comportent des marges de progrès importantes dans l'estimation du risque crédit ;
• que ces opportunités de progrès peuvent tout autant être orientées pour résoudre les questions soulevées que pour les aggraver ;
• qu'un service dédié à cette problématique ferait fortement avancer la connaissance et la pratique durable et responsable de l'industrie du crédit.