Blog de Paul Jorion

Les modèles mathématiques comme alibis ?

Le Monde : La notation du risque, faux nez de l’industrie bancaire

Le FICO score, du nom de la Fair, Isaac & Co. de San Francisco, a joué dans la crise des subprimes de 2008 un rôle souvent ignoré. Attribué à chaque ménage aux États-Unis, et fruit des réflexions de deux mathématiciens appliqués du Stanford Research Institute : William Fair et Earl Isaac, le FICO a contribué depuis ses débuts en 1989 à donner une aura de scientificité à l’évaluation du risque de crédit dans le prêt à la consommation aux États-Unis.

Le FICO est établi à partir de données récoltées par trois grands credit bureaus, des organismes privés rassemblant dans de gigantesques bases de données les relevés publics des mensualités versées par les ménages.

L’échelle de le notation s’étage de 300 à 850. Des études statistiques avaient convaincu les prêteurs que le niveau 620 constituait un seuil permettant de différencier les emprunteurs prime, bons crédits, c’est-à-dire bons « rembourseurs », à la notation supérieure à ce chiffre, et subprime, mauvais crédits, et donc à risque, dont la notation lui est inférieure.

Les pratiques inhabituelles d’une nation s’expliquent toujours par les péripéties de son histoire, et c’est pour lutter contre la discrimination raciale dans l’allocation des crédits au logement que fut voté aux États-Unis en 1975, l’Equal Credit Opportunity Act qui exigeait que le refus d’un prêt soit désormais « fondé sur des données empiriques et valides sur un plan statistique ». Les rejets de dossiers d’Afro-américains n’apparaîtraient plus comme du profilage mais comme le reflet objectif de la situation économique défavorable de cette classe de la population.

La scientificité de l’approche adoptée pour construire le FICO venait conforter une vision culturelle propre aux États-Unis selon laquelle la capacité des ménages à rembourser leur emprunt n’est pas avant tout l’expression de facteurs économiques globaux, mais de traits individuels, à savoir la force de caractère de l’emprunteur. Cet a priori « psychologisant », transposant à la compétence à gérer un budget familial la logique fondant le quotient intellectuel comme mesure du talent, fit que, quand en 2007 une épidémie de défauts parmi les emprunteurs remit en question la capacité de al notation à les prévoir, le secteur du prêt préféra rehausser le seuil séparant subprime et prime de 620 à 650, laissant entendre que son niveau initial avait malencontreusement été mal situé, plutôt que de reconnaître que la santé globale de l’économie était l’élément dominant déterminant la capacité de remboursement des ménages.

Or on reparle aujourd’hui du FICO score du fait de l’introduction annoncée pour 2019 d’une nouvelle notation : l’UltraFICO intégrant, en sus des données liées au remboursement de ses prêts, l’ensemble des opérations bancaires du ménage.

Quel est l’avantage supposé du futur UltraFICO ? De proposer un chiffre plus favorable au consommateur que l’ancien. À quelle demande la nouvelle notation répond-elle ? Au souci du secteur du prêt à la consommation de prêter davantage, et ceci en dépit du fait que le FICO moyen des ménages soit passé de 690 en 2012 à 702 en 2018, suggérant une remarquable amélioration pour la population américaine de… sa force de caractère.

Quelle conclusion en tirer ? Que les notations telles celles produites par Fair, Isaac & Co. ne servent pas tant à mesurer précisément un risque de crédit dommageable pour l’économie, qu’à servir de justification apparemment rationnelle car fondée mathématiquement, du désir des organismes de crédit de prêter des sommes plus ou moins considérables, et à qui précisément.

Les modèles mathématiques serviraient-ils alors d’alibis à des politiques bancaires fondées en réalité sur d’autres critères ? L’ouvrage de référence sur la question *, ne vendait-il pas déjà la mèche en 2002 quand il expliquait que « les banques se rendirent rapidement compte que dans le prêt à la consommation, l’objectif ne serait pas d’éviter les pertes mais de maximiser les profits ».

* Thomas, Edelman & Crook, Credit Scoring and Its Applications, Society for Industrial and Applied Mathematics, 2002 : 10