Apprendre des données

Chez nous, à l’actuariat, les risques ne sont pas laissés au hasard.

Mara Nägelin, Actuariat, Berne et Aurel Adler, Analyses et données, Zurich

«À la Mobilière, l’actuariat est divisé en trois services: reserving , pricing et statistiques. Dans tous les secteurs de l’entreprise, les risques sont évalués à l’aide de méthodes et de modèles issus des mathématiques, de la théorie des probabilités et des statistiques mathématiques.

Le premier projet que j’ai choisi est l’analyse du risque d’inflation dans le calcul des réserves. Sur la base d’informations que j’ai recueillies, j’ai mis en place un modèle mathématique pour évaluer l’effet de différents scénarios d’inflation. Je peux déterminer moi-même la méthodologie et la démarche. Le fait de savoir que mes calculs sont précieux pour la Mobilière me motive à donner toujours le meilleur de moi-même. Mon deuxième projet s’inscrit dans le cadre de la coopération avec l’alliance Eurapco, qui regroupe des compagnies d’assurances européennes de premier plan opérant sur une base coopérative. Je souhaite améliorer les processus classiques de calcul des réserves à l’aide de nouvelles découvertes issues de la science des données et du machine learning. Dans ce projet, je travaille non seulement avec des équipes internationales, mais aussi avec Aurel et ses collègues, parce qu’ils sont nos experts en matière de données.»

Nous ne perdons pas notre sang-froid, même lorsque nous avons affaire à des tableaux Excel de 300 colonnes.

«Au département Analyses et données, nous voulons, en résumé, acquérir des informations à partir des données et les utiliser intelligemment. Nous utilisons diverses sources de données, que nous analysons pour améliorer les processus, pour agréger et transmettre les informations ou pour mettre en place des systèmes de recommandation. Pour les restaurants, par exemple, les conseillers en assurances devaient jusqu’ici remplir une feuille d’inventaire complexe afin de déterminer la somme d’assurance. Grâce au machine learning, entre autres, je devrais pouvoir identifier les principaux facteurs clés dont dépend la somme d’assurance. Ainsi, à l’avenir, seules quelques informations seront nécessaires pour estimer la somme d’assurance. Bien entendu, cela simplifierait grandement l’ensemble du processus d’estimation.

Je travaille sur un projet de tarification et je vois Mara régulièrement. Nous sommes sur la même longueur d’ondes et partageons le même état d’esprit: nous avons tous les deux une formation en mathématiques, nous connaissons la programmation et nous avons les capacités d’analyse nécessaires pour ces tâches.»