La reconversion, parent pauvre des politiques d…
Face aux besoins croissants dans l'utilisation de modèles complexes, généralement à effet "boite noire", il est primordial de les comprendre et savoir interpréter leurs résultats. Sia Partners accompagne ses clients dans le développement de méthodes d'interprétabilité et des outils adaptés.
Face à l’explosion du volume de données à disposition, les assureurs se doivent d’innover et de mettre en place de nouvelles méthodes de traitement des données. Ces dernières ont pour but d’améliorer les capacités d’évaluation et de quantification des risques tout en permettant aux acteurs du marché de proposer des offres adaptées, et ce, à des clients de plus en plus exigeants.
Cependant, si ces méthodes permettent une amélioration des performances prédictives, celle-ci s'obtient généralement au détriment de l'interprétabilité. Conscient de l'importance de cette notion, l’équipe Prévoyance & Protection Sociale a décidé de développer des études répondant au besoin de transparence sur le choix et l'utilisation des algorithmes complexes.
Afin d'apporter des solutions adaptées à nos Clients, Sia Partners propose ainsi d'exploiter les perspectives offertes par le Machine Learning, par l'identification de nouveaux facteurs de risques, l'intégration de données externes ou encore la limitation du nombre de variables tarifaires dans le but de simplifier les processus par exemple. Les solutions d’interprétabilités sont nombreuses mais doivent être sélectionnées selon les modèles sous-jacents retenus :
Les outils utilisés sont fortement dépendants de l’objectif recherché, de l’interlocuteur et des contraintes métiers de l’entreprise. Ainsi, les solutions retenues et les outils développés se veulent adaptés aux problématiques rencontrées par nos clients.
Il est aujourd’hui important pour les assureurs d’analyser les risques et les opportunités du nouveau contexte numérique afin de définir une stratégie d’ensemble, se révélant cohérente avec les mutations du secteur et les besoins de la société. Cette amélioration des capacités d’évaluation et de quantification des risques se retrouve sur plusieurs piliers :
Ainsi, nos travaux internes permettent d’agrémenter nos offres faisant appel à l’intelligence artificielle afin de garantir à nos clients une parfaite interprétabilité des modèles développés au sein de leur organisation.