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Titre: Etude et implémentation des modèles d’apprentissage supervisé pour la prédiction du risque ‘’Faillite’’ des clients corporate
Auteur(s): Cherki, Bilel
Bouterane, Abdelrahmane
Fourar Laidi, Hakim, Directeur de thèse
Arki, Oussama, Directeur de thèse
Mots-clés: Intelligence artificielle
Machine Learning
Data Mining
Banque
Client
Risque
Date de publication: 2021
Résumé: Les banques Algériennes se sont engagées dans la voie de la modernisation qui s’appuie sur le déploiement des technologies de l’information. Ce travail prend place dans ce cadre et vise à améliorer le dispositif de gestion du risque, afin de pouvoir, dans un premier temps, répondre à la demande croissante et garantir la sécurité de leurs portefeuilles d'investissement, puis dans un second temps, se mettre en conformité avec les dispositions prudentielles internationales par le biais d'un outil d'aide à la décision. L'approche adoptée consiste en la conception, l'évaluation et le classement de divers algorithmes d'apprentissage supervisé ; pour ensuite sélectionner le modèle le plus adapté à la problématique posée par ce projet en vue d'atteindre les objectifs fixés par la banque.
Description: Mémoire de Projet de Fin d’Études : Génie Industriel. Management de l’Innovation : Alger, École Nationale Polytechnique : 2021
URI/URL: http://repository.enp.edu.dz/xmlui/handle/123456789/10063
Collection(s) :Département Génie industriel : Management de l'innovation

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