Nexialog Consulting participe aux Journées IARD 2026 au Mans
Segmentation du risque et mutualisation : apports du Machine Learning et des modèles fréquence-coût
Nexialog aux Journées IARD 2026 au Mans
Un événement majeur pour les actuaires IARD
À l'heure où les données massives et l'intelligence artificielle révolutionnent les pratiques actuarielles, les Journées IARD 2026 interrogeront l'équilibre délicat entre individualisation des risques et solidarité assurantielle. De la technique au sociétal, des questions de zonage et d'optimisation des critères de segmentation aux défis éthiques, l'événement abordera les transformations qui redéfinissent le métier d'actuaire.
Notre atelier : une approche hybride actuariat & Machine Learning
Segmentation guidée par les données, pas par des seuils fixes
Optimisation Monte Carlo : allouer intelligemment les ressources
Mutualisation : de la théorie à l'opérationnel
Les points clés abordés
- Segmentation guidée par les ruptures statistiques : queues lourdes, TVE, changements de comportement sinistres
- Modélisation hybride actuariat et Machine Learning pour des prévisions plus robustes
- Modèles fréquence-coût spécifiques calibrés par segment
- Optimisation de la simulation Monte Carlo avec allocation proportionnelle à la variance de chaque segment
- Analyse de l'effet portefeuille et impacts de la réassurance XS sur les queues agrégées
- Industrialisation complète dans un package Python dédié
- Outils opérationnels pour structurer, ajuster et expliquer les programmes de réassurance
- Équilibre entre segmentation fine et solidarité assurantielle
Les intervenants
- Yapei Li - Senior Manager - Nexialog Consulting
- Kezhan Shi - Deputy Director of Analytics - Diot-Siaci
Notre expertise en assurance IARD
Chez Nexialog Consulting, nous accompagnons les assureurs, mutuelles et réassureurs dans leurs défis de tarification, de segmentation et de gestion des risques. Notre approche combine expertise actuarielle traditionnelle et techniques avancées de data science pour construire des modèles à la fois performants, explicables et opérationnels.
