DIALog “Digital Insurance And Long-term risks”

Projet scientifique

La Chaire DIALog est axée principalement sur trois horizons distincts d’étude :

• Horizon court terme (1 an et demi environ) : étude de la notion de valeur-client, dans un contexte de transformation digitale du secteur de l’assurance Vie et non Vie.

Cet axe concentre deux thématiques principales, à savoir :

1. Le client à l’ère du digital : redéfinir la valeur client à l’ère du digital, détection et ciblage de profils, optimiser les offres produit et améliorer certains taux de transformation.
2. Le comportement client à l’ère du digital : acquisition de nouveaux clients, rétention de clients, étude des comportements de résiliation et d’arbitrage en assurance Vie.

Contribution principale de Recherche : intégration d’une dimension temporelle dans la prise en compte des facteurs de risque dans des modèles d’apprentissage statistique.

• Horizon moyen terme (3 ans environ) : amélioration des process de gestion et de pilotage du risque technique en assurance Vie et Non Vie.

Cet axe se propose d’étudier essentiellement :

1. Les problématiques de tarification et provisionnement en assurance Vie et non Vie. Il vise notamment à enrichir les données internes de données externes à la CNP afin d’améliorer la connaissance du risque, mieux anticiper les dérives du risque, redéfinir de bonnes pratiques en termes de mutualisation VS segmentation.
2. Optimisation des traitements de sinistres pour améliorer la satisfaction client : prestations automatiquement déclenchées suite à sinistre, …

Contribution principale de Recherche : interprétabilité des modèles ensemblistes (bagging, boosting), étude / définition de l’importance des facteurs de risque sur les phénomènes étudiés.

•  Horizon long terme (5 ans environ) : étude des impacts futurs liés à l’évolution des facteurs environnementaux en assurance Vie et en assurance Non-Vie.

Il s’agit de réfléchir afin d’acquérir une vision prospective sur :

1. L’impact de l’allongement de la durée de vie en assurance Vie (risque dépendance essentiellement), et du décalage du départ à la retraite (arrêt de travail, psychologique).
2. L’utilisation de l’IA pour la mesure d’impact des risques environnementaux (sur la sinistralité assurantielle et sur la Santé) : changement climatique, pollution, …

Contribution principale de Recherche : prise en compte de données aberrantes, aussi bien dans les algorithmes d’apprentissage Machine (données manquantes, données extrêmes, …) que dans des méthodes actuarielles plus traditionnelles (GLM, GAM, …).

L’ensemble des thématiques évoquées ci-dessus pourront continuer à être étudiées pendant toute la durée de la chaire, quelque-soit l’horizon préalablement établi.