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Modélisation Informatique de Clients Douteux, En utilisant les Techniques de DATAMINING
Mostafa Hanoune1, Fouzia Benabbou1
(23/06/2011)

Le but de ce travail, étant la conception et réalisation d'un logiciel permettant la modélisation de clients douteux, par l'extraction de connaissances à partir de bases de donnes. Une telle connaissance pourrait être utilisée pour permettre aux décideurs et responsables stratégiques de prendre des décisions dans des situations bien précises ; La problématique est la suivante : Lorsqu'un client se présente, à une société de crédit, pour avoir un prêt, la société de crédit est devant un embarras, surtout pour les clients qu'elle ne connaît pas encore. Va-t-elle accepter cette demande de prêt, ce qui est légitime pour toute banque, en vue d'accroître le profit ? Va-t-elle refuser cette demande pour ne pas risquer de tomber sur de mauvais payeur, dans telle cas, se sera une perte sèche pour la banque ? Pour répondre à ces questions, on propose l'utilisation des techniques de DATAMINING, pour essayer de trouver les informations cachées dans la base de données à l'aide d'algorithmes avancés. Pour extraire de la connaissance à partir de la base de données historisées de la banque. Quelle sera alors la méthode utilisée ?
1 :  LTIM - Laboratoire des Technologies d'Information et Modélisation
Sciences de l'Homme et Société/Sciences de l'information et de la communication/Gestion des connaissances
Knowedge Discovery in Databases (KDD) – Datamining – Extraction de la connaissance – Fouille de données – Intelligence Artificielle – Algorithmes – Arbres de decision – Théorie de décision – ...

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