Fini les approximations : comment Branch s'appuie sur les données pour itérer sur ses modèles

Points clés

• Branch peinait à maintenir plusieurs modèles de prêt, avec des processus de déploiement manuels lents, sujets aux erreurs et gourmands en ressources.
• En adoptant la plateforme de décision de Taktile, Branch a obtenu une infrastructure de déploiement de modèles évolutive, ramenant le temps de mise à jour d'un modèle de 40 heures à 2, avec un minimum de support d'ingénierie.
• L'expérimentation systématique est devenue fluide, ce qui permet à Branch de lancer des tests A/B en conditions réelles et de promouvoir instantanément les modèles les plus performants, sans plus d'approximations dans la prise de décision.
• La collaboration et la visibilité se sont améliorées entre les équipes, car les parties prenantes peuvent facilement accéder aux modèles, partager leurs analyses et donner leur avis via la plateforme Taktile.
• Adopter Taktile a permis à Branch de se concentrer sur l'innovation et la croissance, en réorientant ses ressources de la maintenance d'infrastructure vers l'amélioration de ses modèles, de ses services et de sa rentabilité.

À propos de Branch

Avec plus de 40 millions de téléchargements de son application et des millions de clients en Afrique et en Inde, Branch International est une banque et un organisme de microcrédit leader sur son marché, qui propose l'une des applications financières les plus populaires au monde. Conçue pour la classe moyenne émergente, Branch donne accès à une gamme de produits bancaires numériques de qualité : prêts instantanés, transferts d'argent, paiement de factures, investissements à haut rendement et épargne, le tout depuis le téléphone mobile des clients.

L'entreprise reçoit des dizaines de milliers de demandes de prêt chaque jour et a déjà accordé plus de 25 millions de prêts. Beaucoup de ces clients déposent leur première demande et n'ont que peu ou pas d'historique de crédit ni d'épargne. Pour évaluer leur solvabilité, Branch applique le machine learning et une approche algorithmique à partir de données que les clients partagent depuis leur téléphone mobile, entre autres signaux. Si cette approche technologique exige transparence et confiance, elle offre aussi aux clients une voie équitable, sûre et pratique pour se constituer un capital et épargner pour l'avenir.

Le défi : itérer régulièrement sur les modèles de prêt était pénible

En 2020, Branch servait des clients sur quatre marchés différents et devait maintenir et mettre à jour plusieurs modèles de prêt en même temps. À l'époque, une seule personne assurait la maintenance de l'infrastructure et l'amélioration des modèles. L'équipe utilisait AWS SageMaker pour déployer et suivre les modèles qu'elle avait construits, ce qui impliquait beaucoup de code sur mesure et d'efforts manuels. Bien qu'important, le développement et la maintenance de cette infrastructure maison prenaient du temps sur l'entraînement de meilleurs modèles ; à mesure que l'équipe grandissait, il est devenu crucial de mettre en place des processus efficaces et reproductibles, ainsi que des moyens de partager des informations sur les modèles avec les collègues.

Le principal point de friction était la mise à jour des modèles, un chantier critique pour l'activité que Branch menait tous les quelques mois pour intégrer de nouvelles informations à sa stratégie de risque et réentraîner ses modèles existants sur des données récentes. Lancer une nouvelle version d'un modèle exigeait un exercice d'équilibriste pour la mettre en ligne tout en mettant à jour d'autres parties du système. C'était un processus laborieux, qui demandait de nombreuses heures de travail coordonné, généralement sur une semaine.

La solution : mettre en place un logiciel pour faciliter le déploiement et la gestion des modèles

Des proches de l'écosystème Y Combinator ont présenté Matt Mollison, Chief Data Scientist et architecte machine learning chez Branch, aux fondateurs de Taktile, et la première démo a suffi à lui faire imaginer « une solution simple et propre pour le déploiement de modèles ».

Branch a décidé de devenir le premier client de Taktile grâce à la facilité de gestion simultanée de plusieurs modèles, ainsi qu'à la promesse de nouvelles fonctionnalités à venir. « Je ne voulais pas passer mon temps à construire de l'infrastructure. Je voulais le consacrer à améliorer le modèle et à améliorer notre activité », explique Mollison. La suite appartient à l'histoire.

Deux ans plus tard, Taktile alimente des centaines de milliers de décisions par jour, et Branch compte 16 à 20 modèles en production sur Taktile, dont certains en phase d'expérimentation pour déterminer lequel est le plus performant pour un cas d'usage donné. Tandis que le modèle en production évalue la majeure partie du trafic réel de Branch, une partie est dirigée vers des modèles de test afin d'évaluer leurs performances dans des tests A/B systématiques.

Dès qu'un modèle de test démontre qu'il surpasse le modèle en production, il peut être promu facilement d'un simple clic. Cette agilité a permis à Branch d'évaluer ses modèles en continu et d'en identifier de meilleurs plus rapidement. « Pouvoir repérer rapidement un signal et prendre une décision fondée sur les données pour promouvoir un modèle a mis fin aux approximations », déclare Anshul Agrawal, CTO. « Il n'y a plus de saut dans le vide. »

Utiliser Taktile a aussi renforcé la visibilité et la collaboration chez Branch. Toutes les parties prenantes concernées peuvent se connecter facilement à la plateforme Taktile, ce qui permet à Mollison et à son équipe de partager les modèles et les rapports avec n'importe qui chez Branch et de recueillir aisément les retours des autres équipes.

L'impact : un nouveau focus sur les modèles, le service et les résultats

Travailler avec Taktile plutôt que de construire et maintenir une solution interne a libéré des ressources et permis à Branch de se concentrer sur l'essentiel : ses modèles, ses services et ses résultats.

« Nous avons étudié l'arbitrage entre construire et acheter, et nous aurions probablement pu mettre en place des processus pour traiter les points de friction. Mais construire notre propre système aurait demandé une expertise conjuguée de plusieurs équipes, un investissement constant et le recrutement de deux personnes de plus rien que pour développer des fonctionnalités logicielles », explique Mollison. « Taktile a été une énorme avancée par rapport au statu quo. Nous n'avons pas eu à investir d'heures de Branch dans la maintenance ou le développement. Nous avons pu nous concentrer sur nos modèles et sur notre activité. »

En plus d'économiser des ressources pour Branch, l'arrivée de Taktile a résolu l'un de ses défis centraux : comment itérer plus efficacement sur les modèles. Avec Taktile, la mise en œuvre d'un nouveau modèle prend désormais 2 heures au lieu de 40 et ne demande qu'un seul ingénieur pour tout coordonner. Cela tient à la simplicité des pipelines automatisés, ainsi qu'aux schémas de développement logiciel qui simplifient l'itération.

« C'est une brique d'infrastructure vraiment critique pour nous », explique Agrawal. « Si personne n'était responsable de ce processus, ce serait un désastre pour l'entreprise. Avec Taktile en place, nous pouvons mettre nos améliorations en production en toute confiance et concentrer notre énergie sur l'amélioration des modèles plutôt que sur l'absence d'erreurs dans le déploiement. Nous pouvons nous concentrer sur ce qui compte plutôt que de simplement assurer le fonctionnement courant. »

Au bout du compte, Branch a noué un véritable partenariat avec Taktile. « De tous les fournisseurs avec lesquels j'ai travaillé, l'équipe de Taktile est toujours disponible pour travailler avec nous, recueillir nos retours et nous aider, même quand cela ne concerne pas son produit ! », affirme Agrawal. « À un moment où tout le monde se tourne vers la rentabilité, avoir un partenaire comme celui-ci est précieux. »