credit-scoring

Projet realisé en mars 2025 dans le cadre de ma formation Data Scientist avec CentraleSupélec/OpenClassrooms.

Contexte

"Prêt à dépenser" est une société financière qui propose des crédits à la consommation pour des personnes ayant peu ou pas d'historique de prêt. L’entreprise souhaite mettre en œuvre un outil de “scoring crédit” pour calculer la probabilité qu’un client fasse défaut sur son crédit, puis classifier la demande en crédit accordé ou refusé. Elle souhaite donc développer un algorithme de classification en s’appuyant sur des sources de données variées (données comportementales, données provenant d'autres institutions financières, etc...). Il s'agira donc de :

• Construire un modèle de scoring qui donnera une prédiction sur la probabilité de faillite d'un client de façon automatique;
• Analyser les features qui contribuent le plus au modèle, d’une manière générale (feature importance globale) et au niveau d’un client (feature importance locale), afin de permettre à un chargé d’études de mieux comprendre le score attribué par le modèle et l'action qui lui est suggérée ("decline application" ou "grant loan");
• Mettre en production le modèle de scoring de prédiction à l’aide d’une API dans le cloud et réaliser au préalable une interface locale de test de cette API;
• Mettre en œuvre une approche MLOps end-to-end, du tracking des expérimentations à l’analyse en production du data drift.

Les données brutes sont disponibles ici: https://www.kaggle.com/c/home-credit-default-risk/data

Objectif du projet

• Définir et mettre en œuvre un pipeline d’entraînement des modèles
• Définir la stratégie d’élaboration d’un modèle d’apprentissage supervisé
• Évaluer les performances des modèles d’apprentissage supervisé
• Mettre en œuvre un logiciel de version de code
• Suivre la performance d’un modèle en production et en assurer la maintenance
• Concevoir un déploiement continu d'un moteur d’inférence sur une plateforme Cloud

Organisation du projet

Pour l'EDA et la modélisation, se référer au repo https://github.com/CelineBoutinon/credit-scoring.git

├── LICENSE                      <- Open-source license if one is chosen
├── README.md                    <- The top-level README for developers using this project.
├── .github/workflows
│   ├── test-app.yml             <- GitHub Actions unit tests execution script.
│
├── app.py                       <- Flask API
│
├── streamlit_cloud_app_vf.py    <- Streamlit app
│
├── pytest.ini                   <- Unit tests init file
│
├── requirements.txt             <- Environment and dependencies
│
├── test_api.py                  <- PyTest unit tests script
│
│
├── slideshow.pdf                <- Project presentation
│

---

Langages & software

• flask 3.1.0
• joblib =1.4.2
• pandas 2.2.3
• gunicorn 23.0.0
• imbalanced-learn 0.13.0
• imblearn 0.0
• scikit-learn 1.6.1
• mlflow 2.21.0
• shap 0.47.0
• lightgbm 4.5.0
• requests 2.32.3
• matplotlib 3.10.1
• pytest 8.3.5
• streamlit 1.44.1
• streamlit-shap 1.0.2

Voir requirements.txt pour la liste complète des librairies & packages.

MENTIONS LÉGALES

Cette étude a été produite par CelineBoutinon sur la base du jeu de données Home Credit Default Risk sur Kaggle (https://www.kaggle.com/c/home-credit-default-risk/data). Le jeu de données est fourni « tel quel » et est hébergé sur Kaggle à des fins de recherche et d’éducation ; son utilisation est soumise aux conditions générales de Kaggle ainsi qu’aux termes disponibles sur https://www.kaggle.com/competitions/home-credit-default-risk/rules#7-competition-data. Les utilisateurs des données sont responsables de l’utilisation qu’ils en font et les analyses présentées ici restent la responsabilité seule de l'auteure. Pour plus de détails, veuillez consulter les conditions d’utilisation sur https://www.kaggle.com/terms et https://www.kaggle.com/docs/datasets#licensing.