Et si c’était un algorithme qui décidait de l’accord d’un prêt à votre entreprise ? C’est ce que propose Kabbage, une startup américaine dans laquelle la société de holding japonaise SoftBank a décidé d’investir 250 millions de dollars en août.

La Big Data et ses possibilités infinies attirent les investisseurs. C’est le cas de Kabbage, startup basée à Atlanta, qui révolutionne depuis 2011 le prêt bancaire aux petites entreprises. Sur sa plateforme en ligne, elle propose aux TPE-PME un crédit pouvant aller jusqu’à 150 000 dollars. Selon ses propres données, elle aurait octroyé 2,2 milliards de dollars de prêts à plus de 80 000 petites sociétés américaines depuis sa création. Son originalité est qu’elle se base sur un algorithme afin d’accorder ou non un prêt aux entreprises candidates. Lors de l’inscription, le site demande un accès aux données des comptes bancaires de la TPE ou PME postulante ainsi qu’à ses activités commerciales, puis analyse ses réseaux sociaux.

Réduire le délai d’obtention d’un crédit

Ainsi, l’algorithme développé par Kabbage mélange des centaines de données différentes et juge si la candidate est éligible ou non au crédit demandé. Pour la startup digitale, sa nouvelle technologie permet aux petites sociétés d’économiser du temps. Dans son communiqué, elle s’appuie sur une étude de la Réserve Fédérale. « La recherche d’un financement prend pour une TPE en moyenne 26 heures. Elle doit par ailleurs contacter près de trois banques et remplir autant de dossiers de demande », affirme la startup.

Une méthode garantie sans risque pour l’investisseur, mais qui peut compliquer les demandes de crédit de petites sociétés, déjà difficiles à obtenir en France. Kabbage envisage d’ailleurs de perfectionner son algorithme et de se développer en Chine ainsi qu’en Europe (notamment en France), où elle compte créer des partenariats avec les banques.

Limiter les risques pris par le créditeur

Cette startup n’est pas la seule à utiliser un algorithme pour accorder des prêts. La solution a aussi été exploitée par le géant du e-commerce Amazon. La société accorde des prêts aux petites entreprises qui utilisent sa plateforme, Marketplace, pour vendre leurs produits. La firme se sert de la technologie afin de détecter les TPE et PME qui ont le plus de potentiel d’évolution  en se basant sur les avis des acheteurs et le nombre de commandes. Le groupe américain estime ainsi limiter ses risques de crédit. Récemment, ce dernier a annoncé que les sociétés françaises, canadiennes et chinoises seraient les prochaines à en bénéficier.

Un système mathématique pas si impartial

Un algorithme n’est pas uniquement dédié à analyser la capacité d’une entreprise à rembourser un prêt. Comme celui mis au point par Altares, il peut aussi aider les sociétés à trouver le meilleur créancier. L’éditeur de bases de données sur les entreprises a imaginé Scopfi, un service qui a pour mission de faire correspondre une demande de prêt à un financeur. Lui aussi a comme objectif de réduire le temps de recherche des sociétés en demande de financement et leur promet un résultat en moins de 48 heures. On pouvait s’en douter, la base de données Altares est aussi mise à contribution et évalue la fiabilité de l’emprunteur.

 

En exploitant les ressources de la Big Data, les algorithmes limitent les interventions humaines, diminuent  donc les coûts, offrent une réponse plus rapide à l’emprunteur et rassurent les créditeurs. Ils permettent de déjouer les barrières imposées par les banques qui refuseraient un crédit à une entreprise ayant connu des difficultés les années précédentes, par exemple. Mais ses détracteurs craignent que ce système ne soit pas plus intègre que celui déjà mis en place. Selon eux, l’algorithme aurait accès à des données issues de la vie privée et les calculs n’empêcheraient pas une  discrimination entre les clients.