Résumé
La « Fiche IA Data #07 » examine l’intérêt de la mise en œuvre de systèmes de scoring pour optimiser les performances des sociétés de gestion, soulignant que malgré l’abondance des données, leur exploitation reste un défi. Historiquement, le scoring, apparu au début du XXe siècle, a évolué des statistiques au crédit bancaire, et est désormais un outil transversal dans divers domaines. Il s’agit d’une note synthétique comprise entre 0 et 100, construite à partir de critères objectifs pondérés, pouvant être simple ou complexe. Le processus de conception d’un score implique cinq étapes clés, de la définition de l’objectif métier aux tests, et peut transformer les processus en améliorant l’analyse, la traçabilité et l’alignement. L’article se conclut par des conseils pour une implémentation réussie, insistant sur l’implication des équipes et la simplicité initiale (Podcast généré à l’aide de NotebookLM à partir de la fiche pratique écrite par Bodic SAS).
Pourquoi mettre en place un scoring ?
Dans un fonds, les données affluent, mais elles restent souvent difficiles à exploiter
Un scoring permet de prioriser, objectiver et automatiser certaines décisions
Quelques exemples :
- Qualifier un deal en 10 minutes
- Identifier les participations à risque
- Rendre lisible un suivi ESG ou digital
- Connaître les LPs les plus attentifs à vos documents
Petit point histoire – Le scoring, une vieille idée (efficace)
🧮 Issu des statistiques
Dès le début du XXe siècle, le scoring est utilisé pour résumer des données complexes par une note unique
💳 Popularisé dans le crédit
Score bancaire pour évaluer la solvabilité à partir de critères comme l’historique ou les revenus
🔄 Aujourd’hui généralisé
Marketing, RH, finance, IA… le scoring est devenu un outil transverse pour objectiver les décisions
Qu’est-ce qu’un bon score ?
- Une note synthétique comprise entre 0 et 100
- Construite à partir de critères objectifs pondérés
- Simple (addition de points) ou complexe (modèle ML)
5 étapes pour concevoir un score
- Définir l’objectif métier du score
- Choisir les dimensions (Tech / RH / Process)
- Collecter & normaliser les données
- Construire le calcul (règles ou ML)
- Tester & ajuster (avec les équipes)
Exemples concrets dans une société de gestion
Transformation des processus
Sans approche scoring : Analyse subjective, Excel isolé, manque de vision transverse
Avec une dynamique interne sur le scoring :
- Intégration dans le pipeline dealflow
- Tableau de bord partagé avec les Partners
- Historique de l’évolution visible pour les LPs
- Gain en temps, alignement et traçabilité
Nos conseils pour démarrer
- Impliquez les métiers dès la phase de définition
- Limitez le score à un usage clair (ne pas vouloir tout scorer)
- Testez sur des cas passés avant de généraliser
- Documentez la méthode pour assurer sa crédibilité
- Faites simple d’abord si l’équipe est peu outillée puis détaillez
Vous souhaitez débuter avec un outil de scoring pour votre société de gestion ?
Bodic vous accompagne dans la gestion du projet, le choix des bonnes données & méthodes ainsi que dans la formation de vos équipes : contact@bodic.eu
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