Découverte de :

Commerçants, mécaniciens, artisans et autres travailleurs du secteur informel, avec une attention particulière aux profils à faible littératie et aux femmes commerçantes. Bénéficiaires secondaires : les IMF, qui accèdent à des dossiers de crédit mieux documentés.

1) Offrir un outil de gestion (ventes/stock/créances) gratuit et réellement utilisable par des utilisateurs non-lettrés. 2) Générer, à terme, des données comportementales fiables pour construire NeoScore. 3) Connecter ces utilisateurs aux IMF partenaires pour faciliter l'accès au crédit.

Application mobile en 3 phases : (1) outil de gestion autonome : catalogue produit préconfiguré par des agents terrain lors de l'onboarding pour éliminer la saisie manuelle, profils d'onboarding adaptés au niveau de littératie, guidage audio préenregistré en langues locales, fonctionnement offline ; (2) accumulation silencieuse de données comportementales ; (3) activation de NeoScore et mise en relation avec des IMF partenaires, avec un modèle B2B (gratuit pour l'utilisateur final, monétisé via une commission par dossier de crédit approuvé, puis valorisation de la donnée).

Peu de solutions fintech africaines résolvent simultanément l'exclusion financière ET l'exclusion par la littératie/langue. L'onboarding assisté par agents (à la Wave/Orange Money) combiné à une interface sans saisie de texte est une architecture rarement vue à ce niveau de détail.

Prototype en développement (CTO co-fondateur), instrument de recherche terrain (XLSForm KoboToolbox) prêt pour déploiement, projet lauréat top-10 du programme DAMINA 2026 (Orange Digital Center).