Affirm Holdings (AFRM) a grimpé de 5,5 % en pré-ouverture jeudi après que la société fintech a annoncé le lancement d'un système d'intelligence artificielle avancé fondé sur une architecture transformer, conçu pour fournir des décisions de crédit plus rapides et plus précises au moment du paiement. Affirm est surtout connue pour son financement en plusieurs versements de type « acheter maintenant, payer plus tard » — un secteur où les décisions d'approbation doivent être rendues en quelques secondes, pendant que l'acheteur attend à la caisse, ce qui rend la rapidité comme la précision essentielles.

L'action se négociait autour de 71,58 $ avant l'annonce — un niveau nettement inférieur à l'objectif de prix moyen de 98,78 $ issu du consensus des analystes sur le titre.

Un déploiement national construit sur 14 ans de données de crédit propriétaires

Le système de pointe a été déployé à l'échelle nationale et est désormais opérationnel sur l'ensemble des systèmes de paiement d'Affirm aux États-Unis, où il alimente les décisions d'approbation instantanée des prêts. La plateforme s'appuie sur 14 ans de données de crédit et d'octroi propriétaires au niveau transactionnel, et applique des techniques d'apprentissage automatique pour évaluer la séquence et la chronologie des événements financiers dans le profil de crédit d'un emprunteur. Affirm a présenté cette technologie comme une amélioration significative par rapport à sa méthodologie de décision historique. Les modèles transformer — la même classe d'architecture qui sous-tend les grands modèles de langage modernes — sont conçus pour reconnaître la manière dont les événements se délent en séquence, un atout naturel pour une souscription qui pondère l'ordre et la chronologie de l'historique financier d'un emprunteur.

Une caractéristique particulièrement notable du modèle est son traitement des consommateurs disposant de dossiers de crédit limités. Selon Affirm, l'IA a approuvé des candidats supplémentaires qui auraient été refusés dans le cadre précédent, notamment des personnes avec un historique de crédit peu fourni et celles qui ne possèdent pas de score FICO. Cet écart constitue un défi de longue date dans le crédit à la consommation, où les candidats sans score traditionnel sont difficiles à évaluer pour les méthodes de souscription conventionnelles.

De meilleures performances avec une gestion plus strictе du risque

Lors de son déploiement initial, le système a généré 3,4 % de transactions finalisées en plus par rapport à un groupe de référence. Affirm a également précisé que ces prêts supplémentaires ont affiché des performances supérieures à celles d'efforts d'expansion similaires menés sous les précédents cadres d'apprentissage automatique de l'entreprise. La société a indiqué que ces résultats montrent que l'IA sélectionne des risques de crédit de meilleure qualité plutôt que de simplement augmenter le volume d'approbations.

Libor Michalek, président d'Affirm, a expliqué que le cadre transformer permet à l'organisation de tirer de nouvelles enseignements des données dont elle dispose déjà. « Comprendre un historique de crédit avec plus de clarté nous permet d'étendre de manière responsable l'approbation à davantage de consommateurs », a-t-il déclaré.

Le système reconnaît des tendances à la fois au sein de chaque compte de crédit et entre plusieurs comptes, en surveillant leur évolution dans le temps. Pour maintenir la transparence du modèle sans le ralentir, Affirm a développé un algorithme spécialisé qui préserve une vitesse suffisante pour le traitement en temps réel au moment du paiement.

La société a souligné que l'approbation universelle n'est pas l'objectif de cette nouvelle technologie. Selon Affirm, accorder du crédit à des personnes incapables de faire face à leurs obligations de remboursement ne présente aucun intérêt commercial. Avec un déploiement désormais actif dans tout le pays, le gain de 3,4 % de transactions et les premières performances des prêts supplémentaires constituent la base de référence à partir de laquelle les résultats de crédit continus du modèle pourront être mesurés.

Des ventes d'actions par un dirigeant attirent l'attention des investisseurs

Cependant, tous les signaux n'étaient pas orientés à la hausse. Le directeur comptable Siphelele Jiyane a cédé 26 980 actions le 14 septembre à un prix moyen de 72,19 $, générant environ 1,95 million de dollars de produit de la vente. Cette transaction a réduit sa participation dans l'entreprise de 12,51 %, lui laissant 188 711 actions restantes.

Jiyane avait auparavant vendu 25 000 actions le 4 septembre à 72,41 $ par action, les deux transactions étant donc survenues à environ dix jours d'intervalle. Ces cessions successives peuvent attirer l'attention des investisseurs, même si les ventes d'initiés ne traduisent pas nécessairement un sentiment baissier.

Le dernier trimestre dépasse les attentes sur les bénéfices

Sur le plan financier, Affirm a dégagé un bénéfice de 4,62 $ par action au dernier trimestre, un chiffre largement supérieur au consensus de 0,35 $ des analystes. Le chiffre d'affaires a atteint 1,07 milliard de dollars, soit une croissance de 33,1 % sur un an, même si ce chiffre d'affaires est légèrement inférieur aux prévisions de 1,11 milliard de dollars.

Les analystes de Wall Street ont généralement maintenu des positions positives sur le titre. Piper Sandler a relevé son objectif de prix de 103 $ à 115 $ assorti d'une recommandation en surpondération, tandis que BMO Capital Markets et Citigroup ont tous deux confirmé leurs recommandations « surperformer ». Parmi les 32 analystes suivant le titre, 24 lui attribuent une note d'Achat et 8 recommandent de Conserver, ce qui donne un consensus « Achat modéré » avec un objectif de prix moyen de 98,78 $.

Pour le contexte technique, la moyenne mobile à 50 jours d'Affirm s'établit actuellement à 75,43 $, tandis que la moyenne mobile à 200 jours se situe à 66,39 $ — le prix en pré-ouverture se trouvant ainsi sous la moyenne à court terme mais au-dessus de celle à long terme.