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Matrice de Corrélation (Pearson)

CanalAgeBankPaysGroupBankRégionScoringPrelev
Canal1.0000.3820.2670.2910.2670.2750.179
Age0.3821.0000.2130.1760.2130.3370.104
Bank0.2670.2131.0000.0891.0000.1740.071
Pays0.2910.1760.0891.0000.0890.5990.055
GroupBank0.2670.2131.0000.0891.0000.1740.071
Région0.2750.3370.1740.5990.1741.0000.094
ScoringPrelev0.1790.1040.0710.0550.0710.0941.000
Bank-GroupBank = 1.000 (regroupement) · Région-Pays = 0.599 (origine géographique partagée) · ScoringPrelev faiblement corrélé aux autres (r < 0.18) → information orthogonale

Synthèse & Recommandations

🏆 Nouveau Champion : ScoringPrélèvement
T12bis AUC = 0.742 (vs Canal 0.707). Domine de T2.2 à T12bis.
T1.1 (Ping réussi) AUC = 0.968 — quasi-parfait sur la prédiction du ping.
Faiblement corrélé aux autres scores (r < 0.18) → information orthogonale, forte valeur ajoutée.
📊 Gradient cumulatif (ScoringPrelev)
T2.1 (0.514) → T2.2 (0.653) → T3bis (0.697) → T6bis (0.734) → T9bis (0.739) → T12bis (0.742).
Canal reste compétitif : T2.1 (0.549) → T12bis (0.707).
🔍 Région : prédictivité modeste
Meilleur AUC = 0.544 (T12bis). Couverture 37.5% seulement (33K/88K). Corrélé avec Pays (r=0.60). Signal faible mais complémentaire.
⚠️ Tranches T3/T6/T9 : AUC < 0.50
Inversion de signe persistante. Les scores prédisent mieux la survie longue (cumulatif) que les tranches intermédiaires.
🧪 Méthodologie
Régression logistique. 7 scores × 13 cibles. Région = target encoding bayésien (T12bis, k=50) normalisé 0-10. ScoringPrélèvement = min-max normalisé 0-10. Proxy cotisations = mois_cotis (LifeSpan/30.44).

Nuages de Points — Corrélations entre Scores

Prédictivité — 7 Scores × 13 Cibles

7 scores : Canal, Age, Bank, Pays, GroupBank + Région (target encoding) + ScoringPrélèvement (score bancaire).

13 cibles : 3 entonnoir (T-1, T1.0, T1.1) + 6 cumulatives (T2.1→T12bis) + 4 tranches (T3, T6, T9, T+).

Champion : ScoringPrélèvement (AUC 0.742 sur T12bis, 0.968 sur T1.1).

🌲 Random Forest

Imaginez un jury de 200 experts (arbres) qui votent indépendamment. Chaque expert examine les données sous un angle légèrement différent (échantillonnage aléatoire). La décision finale est la majorité des votes.

C'est le Random Forest : 200 arbres de décision (depth=5) qui votent. Leur accord collectif est plus fiable qu'un seul arbre.

📊 Coefficient de Gini

Imaginez un tri postal. Si vous triez les lettres parfaitement du premier coup, Gini = 1. Si vous les mélangez au hasard, Gini = 0. Gini = 2×AUC − 1.

Un Gini négatif signifie que le score trie « à l'envers » — les scores élevés sont associés à moins de succès sur cette cible.

📈 AUC (Area Under Curve)

Imaginez un jeu de devinette. On vous montre deux contrats au hasard : un « succès » et un « échec ». L'AUC est la probabilité que votre score classe correctement le succès au-dessus de l'échec.

AUC = 0.50 = hasard pur. AUC = 1.0 = prédiction parfaite. AUC < 0.50 = le score fonctionne à l'envers.

🔗 Corrélation Point-Bisériale (r_pb)

Imaginez une balance. D'un côté les contrats « succès », de l'autre les « échecs ». r_pb mesure à quel point les scores des deux groupes sont séparés.

r_pb positif = les scores élevés sont associés au succès. r_pb négatif = les scores élevés sont associés à l'échec.

📐 Régression Logistique

Imaginez un thermostat. logit(p) = b0 + b1 × Score. Quand le score monte de 1 point, la probabilité de succès change selon b1. Si b1 > 0, le score « chauffe » la probabilité. Si b1 < 0, il la « refroidit ».

⚖ Odds Ratio par point

Imaginez un pari. OR = 1.10 signifie que chaque point de score en plus augmente vos chances de 10%. OR = 0.90 signifie que chaque point DIMINUE vos chances de 10%.

OR > 1 = le score favorise le succès. OR < 1 = le score défavorise le succès.

📉 R² / Pseudo-R² / Corrélation

Imaginez un GPS. R² mesure la précision de la prédiction. R²=1 = le GPS vous amène exactement à destination. R²=0 = il pointe dans une direction aléatoire.

La matrice de corrélation montre comment les scores sont liés entre eux. Des scores très corrélés apportent une information redondante.

Journal d'Accès — Log

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Label Email Rôle Type Créé le Modifié le Actions
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