La construction de portefeuilles de prêts aux PME est une tâche complexe. Ce marché est illiquide, non côté et l’historique relatif aux actifs est épars. Par conséquent, les techniques traditionnelles d’optimisation de portefeuille ne peuvent pas être appliquées telles quelles, car les risques ne peuvent être évalués qu’individuellement et les matrices de covariance ne sont pas disponibles. Nous proposons une nouvelle méthode d’optimisation de portefeuille basée sur le partitionnement des risques de défaut prédits, en substitution de la matrice de variance-covariance des actifs. Nous générons en premier lieu le Profil de risque de chaque entreprise grâce à la décomposition SHAP de son risque de défaut. Nous utilisons des métriques de corrélation pour comparer ces profils les uns aux autres et regroupons les profils similaires par agglomération hiérarchique. Nous soumettons ensuite ces groupes à une optimisation quadratique minimisant le risque. Nous simulons des investissements pour quantifier le rendement de notre stratégie, grâce à des données historiques relatives au segment des PME délaissé par les banques. Notre méthode surpasse l’optimisation traditionnelle adaptée au mieux à notre sujet, ainsi que la stratégie naïve 1/N qui s’est historiquement révélée efficace. Notre méthode récompense n’importe quel profil d’aversion au risque avec des rendements plus élevés.