Eléments d'Intelligence Artificielle faible en Provisionnement Non-Vie

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Speaker: Loup Ortiz
Description:

Le provisionnement est l’un des cœurs de métier de l’actuariat. Du fait des enjeux stratégiques et économiques majeurs qu’il représente pour les compagnies d’assurance, sa pratique fait l’objet de développements toujours plus avancés. Les techniques usuelles d’évaluation des provisions reposent historiquement sur des données sinistres agrégées. Cependant, l’expansion récente des volumes de données collectées et des algorithmes associés permet aujourd’hui la conception de méthodologies d’estimation innovantes s’appuyant sur des informations à la maille individuelle. Ces méthodes, proposées en nombre par la communauté actuarielle, constituent des développements théoriques novateurs. Toutefois à ce stade, et compte tenu des fortes contraintes opérationnelles (délais, disponibilité des données, etc.), celles-ci n’ont pas encore atteint un niveau de maturité suffisant au sein des compagnies. En pratique, la méthode Chain Ladder reste ainsi la référence pour l’évaluation des provisions. Demeurent donc de multiples enjeux tels que l’obtention d’ultimes à la maille individuelle, la détection des graves, ou plus largement la rationalisation des processus et la connaissance approfondie des risques. Pour accompagner l’actuaire dans ce contexte, plus que la méthode d’estimation employée, nous tenons à repositionner la donnée au centre des développements en présentant de bonnes pratiques d’implémentation et de traitement. Nous proposons une exploitation pragmatique des possibilités offertes par l’Intelligence Artificielle faible : visualisations innovantes, automatisation de tâches répétitives, modélisation via machine learning de processus complexes.

Speaker : Loup Ortiz

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