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Pinel DAHOUI
Finance

Au Bénin et en Afrique, la data ouvre les portes du crédit aux exclus

Les tontines prouvent chaque semaine la fiabilité de millions de personnes que les banques ignorent. Et si ces signaux de confiance devenaient un score de crédit ?

Pinel Baudelaire DAHOUI · 2 min read
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Contents
  1. 01Une preuve de fiabilité ignorée
  2. 02Combiner les sources de données
  3. 03Le Bénin a des atouts
Key takeaway
En combinant les données des tontines et du Mobile Money, on peut construire des scores de crédit fiables pour des populations que les banques refusent aujourd'hui.

Il existe au Bénin, comme dans toute l'Afrique de l'Ouest, une institution financière extraordinaire que les banques ignorent : la tontine.

Ces groupements d'épargne rotatifs rassemblent des millions de personnes qui cotisent régulièrement, se prêtent mutuellement et se responsabilisent collectivement.

Une preuve de fiabilité ignorée

Chaque réunion, chaque versement ponctuel, chaque cycle complété constitue une preuve concrète de fiabilité financière. Bien plus éloquente qu'un score de crédit imaginé pour les consommateurs américains.

La question que se posent les data scientists : comment numériser et quantifier ces signaux de confiance communautaire pour en faire un score de crédit ?

Combiner les sources de données

Des travaux menés au Kenya montrent l'intérêt de l'épargne informelle pour mesurer la capacité financière des ménages (Dupas et Robinson, 2013). En combinant ces données communautaires avec les historiques Mobile Money, il devient possible de construire un score de crédit fiable pour des personnes aujourd'hui exclues.

C'est le modèle de fintechs comme JUMO, qui a déjà accordé des milliards de dollars de micro-prêts en Afrique subsaharienne grâce à l'analyse de données mobiles.

Le Bénin a des atouts

Le Bénin a tout pour devenir un pôle de la fintech inclusive en Afrique de l'Ouest : une culture de l'épargne collective, un usage massif du Mobile Money et une jeunesse formée aux outils numériques.

Reste une question : avons-nous assez de data scientists formés pour relever ce défi ?

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Pinel Baudelaire DAHOUI

Data Scientist and AI researcher in Cotonou. I help organisations make the most of their data and I share what I know to make science accessible.

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