l'objectif de cette recherche est de développer un modèle de Credit Scoring en utilisant un échantillon de 269 emprunteurs individuels de l'institution de micro-finance Nyèsigiso au Mali. Les résultats ont montré l'importance de la relation de long terme, du taux d'intérêt, des coûts de transactions et du rationnement dans la prédiction du défaut de remboursement. Le modèle qui a été développé à partir de la régression logistique et de l'analyse discriminante, prédit correctement dans plus 70% des cas. Une fixation plus conservatrice du point de coupure de 0.5 à 0.4 améliore significativement pouvoir de prédiction sur les mauvais prêts sans affecter la performance globale de prédiction du modèle. L'analyse des cas de rejets a montré une certaine cohérence entre les prédictions du modèle et les décisions de rejet de l'institution.