Happy Learning Hours | Machine Learning : Explicabilité des modèles et mise en pratique en assurance-crédit.

Nous avons le plaisir de vous inviter à participer à notre premier Happy Learning Hours à Paris!

Qu'est-ce que les Happy Learning Hours ? Il s'agit d'une présentation de nos récents travaux donnée par les membres de notre équipe, suivie par un drink. Vous obtiendrez 12 points PPC.

Cette session aura comme thématique : "Machine Learning : Explicabilité des modèles et mise en pratique en assurance-crédit."

Elle sera dispensée le jeudi 16 novembre 2023, de 17h00 à 19h00 au Spaces La Défense à Paris, en français, par Arthur Maillart (Expert, Detralytics) et Fabien Vinas (Head of Data Analytics & AI, Allianz Trade).

DESCRIPTION

Dans la mise en place d’un projet basé sur des méthodes de machine learning, l’explicabilité est devenue un enjeu important. En effet, pour assurer l'acceptabilité d'un modèle de machine learning par les utilisateurs finaux (e.g souscripteurs, chargés de détections de fraudes ...) il convient de réduire l'écart entre les connaissances acquises par ces experts et la justification produite par le modèle pour ses prédictions. Par ailleurs, les travaux de la Commission européenne sur l’usage des algorithmes montrent la nécessité de rendre les modèles interprétables pour garantir la bonne intégration des méthodes de machine learning et la confiance des experts.

Dans le cadre de cet Happy Learning Hours, nous focalisons sur l'explicabilité de modèles basés sur des ensembles d'arbres tels que le random forest ou le gradient boosting. Nous comparons deux stratégies pour construire un modèle explicable et l’intégrer en production. La première consiste à créer un modèle dont les sorties sont directement interprétables en imposant des contraintes sur la structure de ce dernier. La seconde propose au contraire de conserver un modèle non contraint puis d'utiliser une méthode pour en extraire une explication.
Nous confrontons les deux approches sur un cas d'usage concret en assurance-crédit. La comparaison porte sur des critères de performance, d'acceptation des explications fournies par les experts, et de facilité à maintenir dans un processus de production.

INFOS PRATIQUES

Lieu : Spaces - La Défense Spaces (Le Belvédère, 1-7 Cr Valmy, 92800 Puteaux
Parking : Parking Valmy : 16 Rue des Longues Raies, 92000 Nanterre
RER : La Défense