Le risque comme état latent, inféré
Plutôt qu’un score figé tiré d’un seul bilan, Risque AI infère un état de risque latent à partir de signaux multi-modaux, puis le projette dans le temps.
Pourquoi un world-model
Les bureaux historiques notent une société à partir de ses comptes déposés — une photo, souvent ancienne, et absente pour les jeunes entreprises. Nous traitons le risque comme une variable d’état cachée qu’un modèle apprend à inférer à partir de tout ce qui est observable : comptes, actes, dirigeants, levées, présence web, presse, signaux sectoriels et macro.
- Une lecture continue, pas une photo annuelle
- Fonctionne même sans liasse déposée (la niche startup)
- Chaque signal met à jour l’état latent
Le blend 4-tours
L’état latent n’est pas une boîte noire unique : quatre approches indépendantes sont réconciliées selon leur fiabilité — un modèle expert (scorecard bancaire), un modèle de survie (probabilité de défaut dans le temps), le world-model proprement dit, et un panel d’agents qui raisonnent sur les signaux qualitatifs. Le rapport expose la réconciliation, pas seulement le chiffre final.
- Expert · Survie · World-model · Agents — pondérés par fiabilité
- Un bloc de réconciliation visible dans chaque rapport
- Robuste : aucune tour ne domine seule la décision
Projeté dans le temps
À partir de l’état latent, la plateforme simule des trajectoires de chiffre d’affaires, de trésorerie et de survie sous différents scénarios — pour quantifier non seulement « où en est » la société, mais « où elle va », et sous quel stress elle décroche.
- Trajectoires pluriannuelles
- Scénarios de stress
- PD calibrée sur la survie réelle des startups FR