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Prix Actuariat SCOR Jeunes Actuaires 2020 – Mention spéciale Comment savoir si la stratégie des assureurs de majoration de primes des contrats d’assurance IARD est optimale pour développer la rentabilité du portefeuille tout en limitant son attrition ? Et si tel n’est pas le cas, comment atteindre une telle performance ? Clara ADICEOM Les assureurs […]

Peut-on assurer ou réassurer de manière raisonnable un jeu de données anonymisé ? Cet article s’adresse aux sociétés qui sont amenées à manipuler des fichiers comprenant des données personnelles. Il s’adresse également aux acteurs du monde assurantiel chargés de couvrir le risque de sinistre sur de telles données, comme le vol de fichiers par cybercrime.

Avec l’accroissement continu de la puissance de calcul et les possibilités offertes par le big data, les entreprises prennent conscience des gains de productivité colossaux qui peuvent être obtenus par une automatisation accrue des processus.

Thomas Poinsignon est membre associé de l’Institut des actuaires.  À la suite d’un double cursus à l’ISUP et l’ESILV, il a soutenu son mémoire portant sur l’élaboration de « processus de tarification non-vie sur des données chiffrées et anonymisées » en 2019.

Claire Mouminoux a présenté sa thèse Cifre (convention industrielle de formation par la recherche) Axa Direct France « Biais comportementaux et stratégies des acteurs du marché de l’assurance » à l’université Claude Bernard Lyon 1 en novembre 2018.

La demande d’assurance reste toujours simple à justifier :  face au risque, chercher une couverture. Loin d’être aussi simple ! Il s’agit de faire face à un dilemme : prendre le risque de se faire confiance ou prendre le risque de faire confiance à autrui.

Modèles prédictifs, entre explications fallacieuses et clichés ?

Isaac Haïk, actuaire associé IA, a présenté son mémoire sur le texte mining et la reconnaissance d’écritures appliquées à l’assurance

Sarah Kaakaï a présenté sa thèse, « Nouveaux paradigmes en dynamiques de populations hétérogènes : modélisation trajectorielle, agrégation, et données empiriques », soutenue en 2017 au Laboratoire de probabilités, statistique et modélisation de l’université Pierre et Marie Curie.

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