Les modèles linéaires généralisés (GLM) constituent l’outil de référence utilisé par les actuaires pour la tarification des produits d’assurance non-vie. Ces dernières années, ce socle de base s’est largement enrichi avec la démocratisation des techniques de machine learning. Malgré le gain en performance de ces dernières, force est de constater que les GLM n’ont pas disparu du quotidien des actuaires, puisqu’ils répondent directement à un besoin d’interprétabilité de la profession. Améliorer les performances des modèles GLM pour les associer efficacement à des techniques de machine learning constitue donc un enjeu important pour garantir la compétitivité et la transparence des modèles de tarification en assurance non-vie.
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