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La gestion du risque de cr��dit est un sujet important pour les banques et les ��tablissements socio-��conomiques qui recueillent d�����normes quantit��s de donn��es, dans l���intention de rendre obsol��te la mauvaise d��cision. Dans cet article, nous avons ��tudi�� le comportement du classificateur KPV (K plus Proche Voisin) �� la pr��diction de la solvabilit�� des clients d���une banque. Ce classificateur serve �� trouver la classe d���un nouveau client qui d��sire obtenir un cr��dit aupr��s d���une banque. �� cet effet nous avons utilis�� une base de donn��es des clients d���une banque qui comporte des clients solvables et non-solvable. ��tant donn�� que la m��thode utilis��e relevant des techniques de l���intelligence artificielle, nous avons utilis�� le langage Python comme outil de mod��lisation, par cons��quent, nous avons commenc�� notre processus de mod��lisation par un pr��traitement des donn��es, par la suite nous avons explor�� les diff��rents r��sultats obtenus par les diff��rentes distances, afin que nous puissions choisir la meilleure valeur de K, ensuite nous avons ��valu�� et compar�� les diff��rents mod��les de pr��diction obtenus. Au terme du processus suivi, nous avons pu conclure que le mod��le obtenu par la m��thode ������������ ��� ������������h�������������������� donne des r��sultats satisfaisants en termes de niveau de pr��cision et de pr��dictibilit��, avec un niveau de pr��cision qui d��passe les 93%. |
