Management en data science pour l'actuariat

Habilitation

[Code Certif Info N°104297]
Type de titre / diplôme
Habilitation
Niveau de qualification
Sans équivalence de niveau
Sortie
Sans niveau spécifique
Descriptif

La certification vise le développement des compétences techniques des actuaires permettant :

  • D'aborder de façon opérationnelle les problématiques liées aux nouveaux usages du numérique et à la nouvelle typologie des données : diversité et volumétrie
  • D'acquérir les éléments de la chaîne de traitement de données massives : stockage, filtrage, analyse prédictive, validation, visualisation, valorisation
  • D'identifier des enjeux économiques (valeur client, tarification personnalisée, prévention ciblée des risques) dans un cadre juridique et déontologique en évolution
Objectif

A1. Maintenir une connaissance à jour sur les sujets de data science et d'intelligence artificielle afin de sélectionner les algorithmes pertinents pour le secteur de l'actuariat en effectuant une veille technique, technologique, et règlementaire.

  • A1C1. Suivre les avancées et innovations en matière d'algorithmes de data science à travers divers vecteurs d'informations (sites internet spécialisés) ou en participant à des évènements dédiés.
  • A1C2. Évaluer la validité scientifique et opérationnelle des algorithmes de data science pertinents afin d'en déduire des méthodologies innovantes adaptées à l'actuariat.
  • A1C3. Identifier l'impact des évolutions règlementaires en droit des données sur les procédures opérationnelles de gestion des données dans les société d'assurance.

A2. Sélectionner et déployer des algorithmes de data science sur des problématiques de quantification de risques actuariels

  • A2C1. Mettre en oeuvre et tester les algorithmes de data science identifiés, en corrigeant imperfections des logiciels récupérés en open source (Capacité de codage).
  • A2C2. Préparer les données de sa compagnie d'assurance afin de les normaliser pour y appliquer des algorithmes de data science et quantifier un risque actuariel.
  • A2C3. Utiliser les nouvelles méthodes prédictives de machine learning pour challenger les modèles actuariels habituels de quantification des risques dans les sociétés d'assurance.

A3. Auditer, manipuler, exploiter et mettre en forme de grands volumes d'information non structurée afin de les utiliser dans des processus de quantification de risque actuariel en société d'assurance.

  • A3C1. Créer et valoriser l'information disponible non exploitée dans les sociétés d'assurance (qualitative, quantitative, texte), en la structurant sous forme de base de données.
  • A3C2. Traiter et intégrer ces nouvelles données dans les modèles actuariels existants.
  • A3C3. Développer, calibrer et back tester sur ces données des algorithmes de machine learning pour la prédiction de risque actuariel.
  • A3C4. Veiller à respecter une utilisation de ces données conforme aux réglementations et législations en matière d'assurance ; protection des données personnelles (CNIL, RGPD), responsabilité Civile et en s'appuyant sur les services juridiques pour valider ses choix.

A4. Communiquer et synthétiser l'information pertinente issue d'analyse de données massives auprès de professionnels du monde de l'assurance, afin d'aider à la prise de décision opérationnelle.

  • A4C1. Fusionner des données externes et internes d'une entreprise et analyser les relations entre ces variables pour identifier celles qui sont pertinentes à un contexte ou à une problématique actuarielle particulière.
  • A4C2. Sélectionner les tables, graphiques et outils de visualisation adaptés au public visé et aux objectifs attendus, dans le cadre de la présentation des résultats d'une étude actuarielle.
  • A4C3. Synthétiser, mettre en forme les données à l'aide de systèmes d'informations liés au machine learning (R ; Python) pour en extraire une connaissance décisionnelle opérationnelle en compagnie d'assurance.
  • A4C4. Mettre en place un dashboard, un reporting ou une présentation à tout public (spécialiste ou non) en vue de faciliter la prise de décision opérationnelle sur une problématique actuarielle.
RNCP
Non
Répertoire spécifique
Certificateur
Institut des actuaires
Session de l'examen
Année de la première session Année de la dernière session
Domaine(s) de formation
  • 31054 : Informatique
Groupes formation emploi (GFE)
  • P : Gestion et traitement de l'information
Domaine de spécialité (NSF)
326 : Informatique, réseaux de transmission - pas de fonction dominante
Accessibilité
Formation initiale Formation continue Apprentissage Contrat de pro VAE Demande individuelle
Eligibilité au Compte Personnel de Formation (CPF)
Identifiant CPF Début de validité Fin de validité
237203 02/01/2019
Informations mises à jour le 28/08/2019 par Certif Info.