Les établissements de micro-credit commencent récemment à prendre d’envergure à côté des organismes spécialisés partout dans le monde. Au Maroc, ce développement intense confère à certain acteur tel que l’association Al amana un rôle non négligeable en matière d’octroi des crédits aux petits emprunteurs.
Toutefois, cette activité, qui ne cesse de s’élargir, n’est pas à exercer sans exposer l’association à des risques divers de la micro-finance et plus particulièrement la défaillance des clients. Dans ce contexte, l’adoption d’un système de détection de l’insolvabilité s’impose avec acuité pour pouvoir effectuer une catégorisation des clients en bon et mauvais.
Ce discernement peut être réalisé moyennant des scores établis selon les caractéristiques socio-économiques et démographiques de chaque client et compte tenu des modalités prises par les différentes variables. Ces scores nous permettent d’élaborer un filtre de discrimination permettant d’identifier les classes de risque et de repérer les clients susceptibles de tomber défaillants à la date de remboursement.
Pour mener à bien cet essai de recherche, nous proposons de présenter ce papier comme suit :
La première section passe en revue certains présupposés théoriques pour cerner les variables usuelles de la défaillance de la clientèle du micro-crédit. Une deuxième section est dédiée à la présentation de la méthodologie de recherche spécifique à notre problématique et la troisième section relate les résultats de l’estimation empirique assortis d’analyse pour conclure avec des propositions.
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Les caractéristiques des clients retenues dans notre analyse expliquent la séparation de la population d’étude en deux groupes : les « MAUVAIS » clients et les « BONS ».
D’autre part, les résultats du modèle de « scoring » par la méthode Disqual nous ont permis d’élaborer un système d’attribution de notes pour chaque client. A partir des caractéristiques de ce dernier, nous obtenons le score qui lui est associé en sommant les scores correspondants à ses modalités. L’affectation au groupe correspondant est ensuite effectuée en comparant le score obtenu avec le seuil d’affectation choisi. Ce dernier reste une décision stratégique.
Notons que le « scoring » est une technique qui nécessite un suivi régulier, afin d’actualiser les critères explicatifs, vérifier l’efficacité du score et l’exactitude des prévisions. Le chapitre suivant sera alloué à l’application d’une régression logistique comme autre technique pour le « Scoring ».

I- QUELQUES ETUDES ANTERIEURES
II- Méthodologie
1-La méthode des scores : Disqual
III -Données
1-Préparation des données
2- Echantillonnage
IV-Testes statistiques
IV- Validation du modèle
V- Résultats
1-Résultats de la manipulation des données
2- Résultats des tests statistiques
3-Résultats de l’ACM
4- Résultats de l’AFD
5- Tableau des scores des modalités
6- Résultat des tests de validation du modèle
7- Validation des scores par simulation