La thèse se compose de six chapitres. Chaque chapitre peut être lu indépendamment des autres, mais les six chapitres partagent le thème général de la thèse : L’utilisation de techniques d'apprentissage automatique pour prédire, expliquer et prévenir les défaillances des banques. Le chapitre 1 résume les motivations et les contributions de la thèse. Le chapitre 2 présente la revue de la littérature scientifique. Le chapitre 3 compare la précision de deux approches qui tentent de prédire la défaillance des banques : les techniques statistiques traditionnelles et les techniques d'apprentissage automatique. Le chapitre 4 examine examen des pertes matérielles publiés par la Federal Deposit Insurance Corporation sur les banques américaines en faillite de 2008 à 2015 à l’aide de techniques de text mining. Le chapitre 5 examine l'efficacité de la provision pour pertes sur prêts des grandes banques américaines par le biais de l'analyse des enveloppes de données et des réseaux de neurones. Le chapitre 6 commente les principaux résultats et discute des orientations pour les recherches futures.