Accorder un prêt en fonction des amis Facebook ?

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Attention à vos amis Facebook, ils pourraient vous coûter votre prêt ! - JDN Web :

De nouveaux organismes de prêt ne se contentent plus de passer au crible votre cote de solvabilité. Pour se renseigner sur la situation de leurs clients, ils analysent les réseaux sociaux.

Accorder un prêt en fonction des amis Facebook, des connections Linkedin et des followers sur Twitter : l'idée paraît saugrenue, et pourtant. Elle est désormais exploitée par de jeunes pousses sur tous les continents. Fondée en 2012 par deux entrepreneurs allemands, Kreditech évalue ainsi à l'aide d'un algorithme jusqu'à 8 000 données pour évaluer si, oui ou non, un crédit peut être accordé à un internaute. La start-up propose elle-même des prêts contractés en ligne ou par sms, en B2C, jusqu'à 1 000 euros. Elle est disponible en Pologne, en Espagne, en République Tchèque et en Russie. Kreditech dit recevoir 1 000 demandes chaque jour et accorder 10 millions de prêts chaque année. En B2B, la société propose à des organismes de prêt de leur vendre sa technologie.

Les données analysées : toutes les bases disponibles sur Internet, dont les réseaux sociaux, le shopping en ligne, les lieux, l'usage du téléphone... Mais pas seulement. Kreditech peut aussi déterminer combien de temps l'internaute a passé à lire les informations à propos du prêt en remplissant sa demande. Le fait d'avoir tout rempli en majuscules, ou tout en minuscules, diminue la crédibilité. Concernant l'algorithme, "nous ne pouvons pas aller plus dans le détail, puisque les sources de données et les classements statistiques constituent notre recette secrète", peut-on lire sur le site de la start-up.

Remplacer l'historique de crédit

Kreditech n'est pas la seule société à se lancer dans le secteur. Selon les start-up qui proposent ce type d'algorithme, le système permet d'accorder des prêts à des personnes qui ont du mal à contracter un crédit via les passerelles traditionnelles : celles qui n'ont pas de cote de solvabilité.

Ainsi, la start-up Lenddo accorde des prêts aux Philippines et en Colombie et revendique plusieurs dizaines de milliers de membres. Accel Partners, Blumberg Capital, Omidyar Network, iNovia et Metamorphic Partners y ont investi. Ses critères reposent sur un présupposé : "Nous estimons que les gens 'bien' ont tendance à se lier entre eux", peut-on lire dans la FAQ de Lenddo.

L'algorithme étudie les amis Facebook en fonction de leur historique avec la start-up elle-même. "Lenddo ne prend en compte que les personnes avec qui vous avez de fortes interactions. Dans la plupart des cas, il s'agit de votre famille, de vos meilleurs amis, et de vos proches collègues. Dans la plupart des cas, vos données sociales ne feront pas baisser votre score Lenddo, à moins que l'on ne trouve pas de données sur vous ou bien que vous ayez des interactions négatives." En d'autres termes, si vous êtes amis sur Facebook avec quelqu'un qui a remboursé un prêt en retard sur Lenddo, votre score en sera diminué. S'il est l'un des amis avec qui vous interagissez le plus, votre score en pâtit encore plus.

Linkedin pour évaluer la stabilité professionnelle

Au Royaume-Uni, Kabbage propose des prêts à de petites entreprises après avoir étudié l'historique de crédit, mais aussi les données des comptes PayPal, eBay, et autres solutions de paiement en ligne. L'intenaute réclamant un prêt peut choisir d'y ajouter l'analyse des réseaux sociaux, pour augmenter son score de confiance. Basée à San Francisco, LendUp estime qu'un internaute actif sur le Web et qui y a beaucoup "d'amis" est un emprunteur stable et de confiance. Neo, fondée dans la Silicon Valley également, se concentre sur les contacts Linkedin, en plus de l'historique de crédit, pour évaluer la solvabilité de ses clients. Selon Navin Bathija, son CEO, avoir un fort réseau professionnel augmente la probabilité de remboursement : en cas de licenciement, ce type de profil retrouvera plus facilement du travail. Problème : le réseau Linkedin représente-t-il vraiment l'ensemble des connaissances professionnelles des potentiels emprunteurs ?

Bientôt utilisé par les banques ?

Grâce aux données relevées et à leur expérience, les start-up affinent les algorithmes. Pourquoi ne pas évaluer si les personnes postant des commentaires racistes sur les réseaux sociaux, par exemple, sont de plus mauvais payeurs que les autres ? C'est en tout cas un des facteurs que Neo est en train de tester depuis quelques mois.

Selon les prêteurs, cette méthode permet de donner accès au crédit à des personnes qui n'ont pas de cote de solvabilité, comme les jeunes. Mais elle discrimine ceux qui ne sont pas des internautes actifs. Si les grandes banques n'ont pas encore adopté ce système, il pourrait progressivement être introduit dans leurs critères d'évaluation. Ainsi, Kreditech aurait déjà vendu sa technologie à plusieurs d'entre elles, en Europe de l'Est.

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