GT BIG DATA - Institut des Actuaires

GT BIG DATA Florence Picard 17.12.13 Nombreux inscrits 87 Ac2vités diverses: assurance, réassurance, courtage, consultants, chercheurs, formateurs, ges2onnaires des risques. A?entes et implica2ons différentes Objec2f du GT: -­‐ Mise en commun pour intérêt collec2f des actuaires -­‐  Conven2on de présenta2on des travaux dans 12 ou 18 mois: les Actuaires et le Big Data -­‐ -­‐ Etudes, ar2cles et mémoires d’actuariat 1 GT BIG DATA Florence Picard 17.12.13 • 
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Énorme capacité de stockage de données désormais accessible à tous, notamment données en masse hétérogènes pour assureurs et actuaires réseaux sociaux impacts sur méHer d’actuaire pour évaluer les risques extension à de grandes populaHons de méthodes actuelles sur échanHllons réseaux neuronaux et algorithmes généHques nouvelles méthodes: data driven plutôt que hypothesis driven besoin de nouveaux algorithmes impact sur le risque: sécurité, fraude, nouvelles mutualités, dissymétrie d’informaHon assuré/assureur, règles d’uHlisaHon des données publiques: éthique, normes 2 GT BIG DATA Florence Picard 17.12.13 ProposiHon de méthode de travail: •  réunions plénières d’informaHon •  travaux en peHts groupes thémaHques •  espace documents sur le site de l’IA •  mail du GT: [email protected] •  mail du responsable du GT: fl[email protected] 3 GT BIG DATA Florence Picard 17.12.13 •  réunions plénières d’informa2on: -­‐  15 janvier ma2n: les mutaHons technologiques du Big Data, du Big AnalyHcs et des algorithmes: : ‘’ Enjeux techniques du « Big Data » et typologie ApplicaHve du « Big AnalyHcs »’’ Jean-­‐François Marcotorchino (Paris 6 et Thalès), Denis A_al (Thalès) -­‐  la staHsHque en grandes dimensions: Olivier Wintenberger (Isup)? Stéphane Loisel/Frédéric Planchet? (Isfa) -­‐  ApplicaHon des algorithmes généHques et réseaux neuronaux à des domaines de l’assurance -­‐  Christophe Geissler? -­‐  Autres expériences à partager? -­‐  Ethique et Normes. Michel Béra? -­‐  Vision prospecHve. François Ewald? Autre? 4 GT BIG DATA Florence Picard 17.12.13 • 
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Sous-­‐groupes de travail théma2ques: algorithmes généHques et réseaux neuronaux? algorithmes issus de techniques d’apprenHssage informaHque? staHsHques en grande dimension; calcul de risques extrêmes? nouveaux algorithmes? Big data par extension de méthodes d ’échanHllonnage? data driven? détecHon de signaux faibles? nouvelles mutualités? (rôle des objets connectés, confiance des consommateurs, dissymétrie d’informaHon, modificaHon du risque) plateformes en ligne (Munich ré, Swiss ré,…) ouHls graphiques? éthique et normes? fraude? exploitaHon des informaHon texte et image? autres? 5 GT BIG DATA Florence Picard 17.12.13 • 
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Suite à la réunion: quesHonnaire à remplir: a_entes, centres d’intérêt, .. disponibilités pour SGT et pour réunions inscripHon à un sous-­‐groupe de travail (SGT) volontaire pour co-­‐animer un SGT proposiHons de SGT proposiHons d’intervenHon en SGT idées de conférences en réunion plénière? Conférencier? 6 GT BIG DATA Florence Picard 17.12.13 •  Début 2014: -­‐ Dépouillement quesHonnaires -­‐  ConsHtuHon des sous-­‐groupes (SGT) (parHcipants et animateurs) -­‐  Mise en place et plan de travail des SGT -­‐  Esquisse de plan de travail du GT -­‐  InformaHon des membres du GT -­‐  Réunion plénière du 15 janvier avec Paris 6 et Thalès 7