Article considérant 2

(2) Ces dernières années, les techniques d’évaluation du risque de crédit et le calcul des scores de risque de crédit, qui viennent s’ajouter aux techniques statistiques plus traditionnelles, ont été développés selon des approches innovantes fondées sur l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique. Par exemple, dans le cas des petites et moyennes entreprises qui n’ont pas de longs historiques de crédit, les méthodes innovantes fondées sur des données relatives aux transactions peuvent être plus utiles que les méthodes fondées sur les données de bilan traditionnelles. En raison de leur complexité, l’utilisation de ces techniques peut accroître l’asymétrie de l’information entre les investisseurs et les prestataires de services de financement participatif. Par conséquent, la description de la méthode utilisée par les prestataires de services de financement participatif pour calculer les scores de crédit devrait indiquer le modèle de notation utilisé pour étayer ce calcul, et fournir des informations suffisantes sur les facteurs financiers et non financiers utilisés comme données d’entrée dans ces modèles de notation et sur les résultats fournis par les modèles de notation.