Quelles limites pour l'application des algorithmes d'apprentissage en assurance ?

DetraNote 2020-2

Introduction

Une étape essentielle du processus de tarification est le choix de l’algorithme qui permettra de calculer la prime à partir de données passées. En assurance, les modèles prédictifs sont partout : il peut s’agir de calculer la prime demandée pour couvrir les dommages causés à un bien, ou encore d’un score interne de suspicion de fraude sur un sinistre. Ce papier discute des limites de l’application des algorithmes prédictifs en assurance en revenant sur les notions de segmentation des risques et d’hétérogénéité.

Secteur : Assurance

Expertise: Tarification

Auteurs : Arthur Charpentier et

Michel Denuit

Éditeur : Detralytics

Date: May 2020

Langue : French

Pages: 33

Référence : Detra Note 2020-2

À propos des auteurs

Arthur Charpentier

PhD, Fellow of the French Institute of Actuaries, Full Professor at the Département de Mathématiques, Université du Québec à Montréal (UQAM), Canada, and at Université de Rennes, France. He previously served as Senior Editor for the Journal of Risk and Insurance; he is now Co‑Editor of the European Actuarial Journal and sits on the editorial board of the ASTIN Bulletin. Additionally, he served as Director of Studies for the Data Science for Actuaries program at the French Institute of Actuaries. He teaches courses in predictive modeling, insurance and actuarial science, mathematical economics, and statistical and econometric methods.

Michel Denuit

Michel est conseiller scientifique chez Detralytics, ainsi que professeur en sciences actuarielles à l’Université catholique de Louvain. Il dispose d’une expérience internationale en tant que professeur invité et a mené de nombreux projets en collaboration avec l’industrie. Chez Detralytics, Michel accompagne les jeunes talents, dispense des formations de pointe, stimule l’innovation et supervise les projets de R&D.

Quelles limites pour l'application des algorithmes d'apprentissage en assurance ?

DetraNote 2020-2

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