Le principe du scoring automatisé
Le scoring de crédit consiste à attribuer une note interne à un dossier de prêt, calculée à partir de données comme les revenus, les charges, la stabilité professionnelle, et l'historique déclaré. Cette note aide le prêteur à évaluer rapidement le risque de défaut, en complément — jamais en remplacement — de la vérification obligatoire imposée par la loi Lagarde.
Quelles données sont utilisées
Le socle reste les informations déclaratives du dossier (revenus, charges, situation professionnelle) et la consultation du FICP (fichier des incidents de remboursement des crédits aux particuliers), tenu par la Banque de France. Certaines fintechs proposent, avec le consentement explicite du client, une analyse de l'historique bancaire via l'open banking (rendu possible par la DSP2), pour affiner l'évaluation sans questionnaire déclaratif supplémentaire.
Le cadre RGPD : pas de décision 100 % automatisée
Le RGPD encadre strictement les décisions automatisées ayant un effet juridique significatif sur une personne, dont fait partie un refus de crédit : l'emprunteur a le droit de demander une explication humaine de la décision et de la contester. Aucun prêteur ne peut légalement se contenter d'un score algorithmique pour refuser un dossier sans possibilité de recours.