Extraction et intégration de règles sur un réseau neuro-mimétique : application à l'harmonisation de la cotation à la Banque de France

par Laurent Condamin

Thèse de doctorat en Génie des systèmes

Sous la direction de Michel Clément.


  • Résumé

    La Banque de France évalue chaque année l’ensemble des entreprises françaises en leur attribuant une cote de crédit. Cette opération suit le schéma suivant. Au niveau des services centraux de la BF sont édictées des règles correspondant à une réglementation. Cette réglementation est diffusée au sein des comptoirs de la BF présents sur le territoire. A partir de cette réglementation, les comptoirs doivent évaluer les entreprises locales. La prise en compte de contraintes économiques locales, ainsi qu���une interprétation de la réglementation centrale conduit à des divergences entre les comptoirs ainsi qu’à un écart entre la cotation réelle et la cotation réglementaire. Dans un souci d’harmonisation et de contrôle de la cotation, la BF a envisagé de développer un système permettant de diffuser les réglementations d’une part, et d’extraire les règles de la cotation réelle d’autre part. Nous proposons des méthodes pour réaliser intégration et extraction de règles sur un réseau neuro-mimétique et étudions dans le cadre de notre application, les caractéristiques (performance, stabilité, intelligibilité) des systèmes obtenus.

  • Titre traduit

    Rule integration and extraction on a neural network : application to credit rating harmonisation in Banque de France


  • Résumé

    On a yearly basis Banque de France (BF) assesses french firms for credit rating. Rules are enacted by central departments of BF and are diffused in branches spread out over french territory. To access the firms experts of branches have to take account both rules and local economical constraints. This process leads to differences between rating in branches and between rules and empirical rating. In order to harmonize rules and practical rating, Banque de France wants to reduce these differences. For the purposes, BF intended to develop a system able to diffuse theorical rules from central departments to branches and to extract rating rules used in branches. We propose methods to extract rules from a neural network and to integrate rules in a neural network. We evaluate the performances, stability and intelligibility of these systems.

Consulter en bibliothèque

La version de soutenance existe sous forme papier

Informations

  • Détails : 1 vol. (224-[9] p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. 75 réf.

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque :
  • Non disponible pour le PEB
  • Cote : TH 56889

Cette version existe également sous forme de microfiche :

  • Non disponible pour le PEB
  • Cote : MF-1995-CON
Voir dans le Sudoc, catalogue collectif des bibliothèques de l'enseignement supérieur et de la recherche.