Comme chaque ann\u00e9e, les m\u00e9moires d\u2019actuariat ont \u00e9t\u00e9 \u00e9valu\u00e9s et m\u00e9ritent d\u2019\u00eatre valoris\u00e9s. Quatre m\u00e9moires ont \u00e9t\u00e9 retenus, et pr\u00e9sent\u00e9s ici dans l\u2019ordre alphab\u00e9tique de leurs auteurs et autrices : Jeanne Bessi\u00e8re, Axel Merlin, Lou Nicolas, Marc Jodel Simo. Le m\u00e9moire de Lou Nicolas a \u00e9t\u00e9 prim\u00e9 par l\u2019Ecole en novembre 2025.<\/p>\n
Jeanne Bessi\u00e8re est titulaire d\u2019un <\/em>Master d\u2018Ing<\/em>\u00e9<\/em>nierie Financi<\/em>\u00e8<\/em>re de Paris-Dauphine, du MS Actuariat de l\u2019ENSAE, et est membre a<\/em>ssoci<\/em>\u00e9 de l<\/em>\u2019<\/em>Institut des Actuaires. Elle est consultante en Actuariat Vie <\/em>\u00e0 <\/em>Milliman depuis Janvier 2025.<\/em><\/p>\n L\u2019objet principal du travail est d\u2019\u00e9tudier l\u2019impact du climat \u00e0 horizon 2060 sur la mortalit\u00e9, en particulier sur l\u2019esp\u00e9rance de vie selon deux approches de mod\u00e9lisation : une mod\u00e9lisation conjointe des risques climatiques et une mod\u00e9lisation additive.<\/p>\n A un \u00e2ge donn\u00e9, l\u2019esp\u00e9rance de vie r\u00e9siduelle est directement influenc\u00e9e par l\u2019\u00e9volution combin\u00e9e des temp\u00e9ratures et des concentrations en ozone et en particules fines de moins\u00a0de\u00a02,5\u00a0microm\u00e8tres\u00a0de\u00a0diam\u00e8tre,\u00a0nocives\u00a0pour\u00a0la\u00a0sant\u00e9\u00a0respiratoire\u00a0et\u00a0cardiovasculaire (dites PM2.5). Dans les sc\u00e9narios d\u2019augmentation des PM2.5, le climat entra\u00eene une r\u00e9duction de l\u2019esp\u00e9rance de vie en 2060. En revanche, dans les autres sc\u00e9narios, la diminution progressive des concentrations en particules fines compensera temporairement l\u2019impact n\u00e9gatif de la hausse des temp\u00e9ratures. Cette tendance positive est cependant limit\u00e9e dans le temps : \u00e0 plus long terme, notamment au-del\u00e0 de 2060, la croissance continue du facteur climatique provoqu\u00e9e par la hausse des temp\u00e9ratures dominera, entra\u00eenant une diminution de l\u2019esp\u00e9rance de vie.<\/p>\n Il sera int\u00e9ressant d\u2019aller plus loin, avec deux id\u00e9es. La premi\u00e8re serait d\u2019int\u00e9grer les effets d\u00e9cal\u00e9s des risques climatiques (risques chroniques) : les effets des risques climatiques sur la mortalit\u00e9 sont non lin\u00e9aires, synergiques et d\u00e9cal\u00e9s dans le temps. Un mod\u00e8le \u00ab\u00a0id\u00e9al\u00a0\u00bb permettrait de r\u00e9unir ces trois caract\u00e9ristiques. Dans le m\u00e9moire, la prise en compte des effets d\u00e9cal\u00e9s dans le temps a \u00e9t\u00e9 laiss\u00e9e de c\u00f4t\u00e9. Or la temp\u00e9rature a des effets retards, c\u2019est-\u00e0-dire un impact diff\u00e9r\u00e9 \u00e0 court terme, tandis que l\u2019exposition \u00e0 la pollution provoque des effets \u00e0 moyen et long termes. Cet effet retard de la temp\u00e9rature a par ailleurs \u00e9t\u00e9 \u00e9tudi\u00e9 avec un DLNM (Distributed Lag Non-Linear Model<\/em>) et r\u00e9v\u00e8le un fort impact non lin\u00e9aire des derni\u00e8res temp\u00e9ratures quotidiennes sur la mortalit\u00e9. L\u2019impact \u00e0 moyen et long termes de la pollution pourrait \u00eatre consid\u00e9r\u00e9 en int\u00e9grant des variables de concentrations cumul\u00e9es de pollution de l\u2019air.<\/p>\n La seconde serait de prendre en compte les risques climatiques physiques aigus (temp\u00eates, inondations\u2026)<\/p>\n Pour conclure, ce type d\u2019approche pourrait \u00eatre appliqu\u00e9 \u00e0 d’autres secteurs de l’assurance ou de la finance\u00a0: int\u00e9gration des risques climatiques dans la tarification des produits d\u2019assurance, dans la cartographie des risques, la pr\u00e9voyance, mise au point d\u2019outil d\u2019aide \u00e0 la d\u00e9cision pour les politiques publiques car les r\u00e9sultats montrent qu\u2019\u00e0 court terme, la baisse des PM2.5 peut compenser la hausse des temp\u00e9ratures, ce qui valide un int\u00e9r\u00eat \u00e0 continuer les politiques en cours\u00a0; la m\u00e9thodologie est transposable \u00e0 la mod\u00e9lisation conjointe d\u2019autres risques physiques (s\u00e9cheresse, chaleur, pollution), par exemple sur les rendements agricoles.<\/p>\n Axel Merlin<\/em>\u00a0<\/em>est dipl<\/em>\u00f4m<\/em>\u00e9 <\/em>de CentraleSup<\/em>\u00e9lec, titulaire d<\/em>\u2019<\/em>un Master 2 en statistique, finance et actuariat de l<\/em>\u2019<\/em>Institut Polytechnique de Paris, et consultant en actuariat chez Deloitte. <\/em><\/p>\n Le m\u00e9moire aborde une approche innovante d\u2019optimisation de l\u2019allocation d\u2019actifs pour les assureurs, fond\u00e9e sur la combinaison des mod\u00e8les ALM (Asset Liabiity Management<\/em>) traditionnels et des techniques avanc\u00e9es d\u2019intelligence artificielle. Les travaux mettent en \u00e9vidence une r\u00e9duction significative des temps de calcul, une am\u00e9lioration notable de la pr\u00e9cision des estimations de la NAV (Net Asset Value<\/em>) et du SCR (Solvency Capital Requirement<\/em>), ainsi qu\u2019une capacit\u00e9 renforc\u00e9e \u00e0 explorer efficacement les portefeuilles optimaux gr\u00e2ce aux algorithmes de machine learning<\/em> et d\u2019optimisation.<\/p>\n Les d\u00e9veloppements futurs sont multiples\u00a0et prometteurs, notamment l\u2019int\u00e9gration de sc\u00e9narios \u00e9conomiques dynamiques, le d\u00e9ploiement d\u2019approches multi-objectifs plus avanc\u00e9es, l\u2019automatisation accrue des processus d\u00e9cisionnels en mati\u00e8re d\u2019allocation d\u2019actifs, ainsi que le recours \u00e0 des mod\u00e8les explicables (Explainable Artificial Intelligence<\/em>) afin de renforcer la transparence et l\u2019interpr\u00e9tabilit\u00e9 des r\u00e9sultats. En outre, les r\u00e9sultats pr\u00e9sent\u00e9s peuvent \u00eatre appliqu\u00e9s \u00e0 la r\u00e9alisation de stress tests<\/em>. Les m\u00e9thodes d\u2019exploration et d\u2019optimisation d\u00e9velopp\u00e9es permettent d\u2019identifier efficacement des sc\u00e9narios d\u00e9favorables dans des espaces de simulation complexes.<\/p>\n L\u2019approche modulaire du travail rend ses briques r\u00e9utilisables dans divers contextes : pour la r\u00e9plication de mod\u00e8les par le machine learning<\/em>, la recherche d\u2019optima en haute dimension et la s\u00e9lection d\u2019informations pertinentes au sein de donn\u00e9es volumineuses.<\/p>\n Dans un contexte de profonde recomposition du paysage des risques, les travaux r\u00e9alis\u00e9s contribuent \u00e0 renforcer la capacit\u00e9 d\u2019anticipation des mod\u00e8les actuariels et leur r\u00e9silience. Ils proposent des outils offrant une compr\u00e9hension plus fine des risques tout en r\u00e9duisant significativement les temps de calcul, renfor\u00e7ant ainsi la qualit\u00e9 et la rapidit\u00e9 de la prise de d\u00e9cision strat\u00e9gique.<\/p>\n Lou Nicolas est dipl<\/em>\u00f4m<\/em>\u00e9e de l<\/em>\u2019<\/em>Universit<\/em>\u00e9 Paris Dauphine et de l<\/em>\u2019<\/em>ENSAE, et est actuaire au sein de l\u2019\u00e9<\/em>quipe Reserving P&C de SCOR.<\/em><\/p>\n Dans un contexte o\u00f9 il n\u2019existe pas de mod\u00e8le de march\u00e9 sp\u00e9cifiquement adapt\u00e9 \u00e0 La R\u00e9union \u2014 \u00eele pr\u00e9sentant des caract\u00e9ristiques climatiques et g\u00e9ographiques singuli\u00e8res, rendant difficile la transposition de mod\u00e8les d\u00e9velopp\u00e9s pour d’autres r\u00e9gions comme les Cara\u00efbes \u2014, le travail de ce m\u00e9moire a consist\u00e9 \u00e0 construire un mod\u00e8le permettant d\u2019anticiper rapidement les impacts financiers d\u2019un cyclone.<\/p>\n L\u2019approche d\u00e9velopp\u00e9e a repos\u00e9 sur deux axes : le premier est d\u2019identifier si l\u2019\u00e9v\u00e9nement cyclonique est susceptible de d\u00e9clencher un suivi par l\u2019\u00e9quipe de r\u00e9assurance\u00a0; le second est d\u2019estimer en quelques jours la charge des sinistres pour faciliter la communication interne et externe.<\/p>\n Les r\u00e9sultats mettent en \u00e9vidence l\u2019importance cruciale de prendre en compte les effets combin\u00e9s des pr\u00e9cipitations et du vent pour savoir si un \u00e9v\u00e9nement sera r\u00e9assur\u00e9 ou non.<\/p>\n Par ailleurs, le mod\u00e8le a \u00e9t\u00e9 test\u00e9 sur le cyclone Belal, survenu \u00e0 La R\u00e9union en janvier 2024\u00a0; ses conclusions ont pr\u00e9dit une charge avec un \u00e9cart de moins de 1% par rapport \u00e0 la charge r\u00e9ellement observ\u00e9e, contre 15 \u00e0 20 % pour la m\u00e9thode utilis\u00e9e auparavant.<\/p>\n Pour aller plus loin, certains d\u00e9veloppements pourraient \u00eatre int\u00e9ressants\u00a0; citons en quatre\u00a0:<\/p>\n – travailler \u00e0 une \u00e9chelle plus fine, notamment \u00e0 la maille adresse, ce qui permettrait d\u2019exploiter les caract\u00e9ristiques propres \u00e0 chaque b\u00e2timent (type d\u2019usage, mat\u00e9riaux, localisation),<\/p>\n – sur le plan m\u00e9thodologique, \u00e9laborer des courbes de vuln\u00e9rabilit\u00e9 par type de p\u00e9ril, sp\u00e9cifiquement adapt\u00e9es \u00e0 La R\u00e9union, pourrait ouvrir la voie \u00e0 une mod\u00e9lisation plus pr\u00e9cise et \u00e0 des approches stochastiques,<\/p>\n – int\u00e9grer une composante li\u00e9e au d\u00e9r\u00e8glement climatique, essentielle et n\u00e9cessaire, pour anticiper l\u2019\u00e9volution des risques dans les ann\u00e9es \u00e0 venir,<\/p>\n – ajouter une dimension de pr\u00e9vention pour \u00e9valuer l\u2019impact des mesures mises en place et renforcer la r\u00e9silience des territoires face aux \u00e9v\u00e9nements extr\u00eames.<\/p>\n Pour sortir du sujet sp\u00e9cifique du travail, les m\u00e9thodes d\u00e9velopp\u00e9es pourraient \u00eatre utiles en gestion de crise ou en protection civile, en permettant une mobilisation rapide et cibl\u00e9e des ressources apr\u00e8s un \u00e9v\u00e9nement climatique\u00a0; elles contribueraient aussi \u00e0 la planification urbaine et \u00e0 la r\u00e9silience territoriale, en identifiant les zones \u00e0 risque et en orientant les d\u00e9cisions d\u2019am\u00e9nagement.<\/p>\n Ce m\u00e9moire r\u00e9pond \u00e0 un besoin souvent n\u00e9glig\u00e9 : mod\u00e9liser les risques cycloniques sur l\u2019\u00eele de La R\u00e9union, territoire historiquement sous-repr\u00e9sent\u00e9 dans les mod\u00e8les, malgr\u00e9 une forte activit\u00e9 ces derni\u00e8res ann\u00e9es et un taux de souscription \u00e0 l\u2019assurance habitation proche<\/p>\n de 70 %. Le mod\u00e8le d\u00e9velopp\u00e9 permet une estimation rapide et fiable des sinistres, renfor\u00e7ant la capacit\u00e9 des assureurs \u00e0 r\u00e9agir efficacement, \u00e0 d\u00e9montrer leur ma\u00eetrise des risques, et \u00e0 obtenir des couvertures de r\u00e9assurance plus pertinentes.<\/p>\n Une \u00e9volution naturelle serait d\u2019int\u00e9grer les effets du d\u00e9r\u00e8glement climatique pour anticiper l\u2019\u00e9volution des risques \u00e0 moyen terme.<\/p>\n Marc Jodel Simo est ing\u00e9nieur statisticien \u00e9conomiste de l\u2019ENSAE, actuaire membre associ\u00e9 de l\u2019Institut des Actuaires.<\/em><\/p>\n Le m\u00e9moire poursuit trois objectifs : comprendre, mesurer et corriger l\u2019\u00e9quit\u00e9 des mod\u00e8les pr\u00e9dictifs en assurance. En premier lieu, l\u2019\u00e9quit\u00e9 n\u2019a pas une d\u00e9finition unique : plusieurs principes coexistent (ind\u00e9pendance, s\u00e9paration, suffisance), parfois incompatibles entre eux. Ainsi, tout travail sur l\u2019\u00e9quit\u00e9 doit commencer par d\u00e9finir pr\u00e9cis\u00e9ment le principe retenu et la variable sensible concern\u00e9e. Ensuite, l\u2019application conduite sur la tarification automobile met en \u00e9vidence le fait que supprimer une variable sensible dans un mod\u00e8le ne garantit pas l\u2019\u00e9quit\u00e9 : des variables l\u00e9gitimes agissent comme proxys et v\u00e9hiculent indirectement le biais.<\/p>\n Enfin, deux m\u00e9thodes de mitigation (adoucissement, mod\u00e9ration) ont \u00e9t\u00e9 \u00e9valu\u00e9es : l\u2019orthogonalisation r\u00e9duit partiellement la d\u00e9pendance aux proxys, mais modifie la structure des donn\u00e9es ; \u00e0 l\u2019inverse, le transport optimal post-mod\u00e9lisation s\u2019av\u00e8re particuli\u00e8rement efficace car il permet d\u2019atteindre une parit\u00e9 d\u00e9mographique quasi-parfaite, avec un impact limit\u00e9 sur la performance pr\u00e9dictive.<\/p>\n Plusieurs extensions naturelles \u00e9mergent de ce travail.<\/p>\n Un premier axe consisterait \u00e0 appliquer les m\u00e9thodes de mitigation \u00e0 d\u2019autres principes d\u2019\u00e9quit\u00e9 que la seule ind\u00e9pendance, afin d\u2019\u00e9valuer leur robustesse selon les cadres retenus.<\/p>\n Une seconde piste concerne l\u2019\u00e9tude de plusieurs variables sensibles simultan\u00e9ment, un d\u00e9fi encore peu trait\u00e9 mais particuli\u00e8rement r\u00e9aliste dans les environnements complexes. Les r\u00e9sultats pourraient \u00eatre appliqu\u00e9s \u00e0 d\u2019autres secteurs de l\u2019assurance ou de la finance, car s\u2019appliquant \u00e0 tout domaine o\u00f9 des mod\u00e8les d\u2019IA peuvent influencer une d\u00e9cision. En finance, les probl\u00e9matiques sont similaires pour le scoring cr\u00e9dit<\/em>, les mod\u00e8les KYC (Know Your Customer), les syst\u00e8mes AML (Anti\u2013Money Laundering<\/em>) ou la d\u00e9tection d\u2019anomalies transactionnelles.<\/p>\n Globalement, d\u00e8s qu\u2019un mod\u00e8le accompagne une d\u00e9cision, la question des biais et de l\u2019\u00e9quit\u00e9 peut devenir centrale.<\/p>\n L\u2019expansion rapide de l\u2019IA transforme profond\u00e9ment les m\u00e9tiers de l\u2019assurance. Dans un contexte o\u00f9 les mod\u00e8les deviennent plus complexes, plus automatis\u00e9s et s\u2019appuient sur des donn\u00e9es de plus en plus riches, l\u2019enjeu de confiance est majeur.<\/p>\n Le travail r\u00e9alis\u00e9 a propos\u00e9 un cadre rigoureux pour d\u00e9tecter et corriger les biais, afin d\u2019\u00e9viter les d\u00e9rives potentielles de l\u2019automatisation. Il rappelle aussi que la recherche d\u2019\u00e9quit\u00e9 n\u2019est pas seulement une contrainte r\u00e9glementaire, mais est un levier de confiance pour les assur\u00e9s, un facteur d\u2019acceptabilit\u00e9 pour les r\u00e9gulateurs et un \u00e9l\u00e9ment cl\u00e9 de la durabilit\u00e9 des mod\u00e8les. En aidant \u00e0 int\u00e9grer l\u2019\u00e9thique dans des mod\u00e8les toujours plus performants, il contribue \u00e0 une IA fiable, explicable et responsable, \u00e0 la hauteur des enjeux d\u2019un secteur en recomposition.<\/p>\n <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Comme chaque ann\u00e9e, les m\u00e9moires d\u2019actuariat ont \u00e9t\u00e9 \u00e9valu\u00e9s et m\u00e9ritent d\u2019\u00eatre valoris\u00e9s. Quatre m\u00e9moires ont \u00e9t\u00e9 retenus, et pr\u00e9sent\u00e9s ici dans l\u2019ordre alphab\u00e9tique de leurs auteurs et autrices : Jeanne Bessi\u00e8re, Axel Merlin, Lou Nicolas, Marc Jodel Simo. Le m\u00e9moire de Lou Nicolas a \u00e9t\u00e9 prim\u00e9 par l\u2019Ecole en novembre 2025. 1. 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Axel Merlin, <\/strong>optimisation de l<\/strong>\u2019<\/strong>allocation d<\/strong>\u2019<\/strong>actifs<\/strong><\/h3>\n
3. Lou Nicolas, mod\u00e9lisation de l\u2019impact financier d\u2019un cyclone \u00e0 La R\u00e9union<\/strong><\/h3>\n
4. Marc Jodel Simo, \u00e9<\/strong>quit\u00e9 en assurance, mesure et mitigation des discriminations<\/strong><\/h3>\n
\nEnfin, l\u2019analyse des cons\u00e9quences commerciales, concurrentielles et op\u00e9rationnelles des corrections propos\u00e9es constitue un prolongement essentiel pour une mise en production concr\u00e8te.<\/p>\n
\nEn assurance, il s\u2019agit de la souscription et s\u00e9lection des risques, de la d\u00e9tection de fraude et scoring sinistres, et des mod\u00e8les comportementaux (comme la probabilit\u00e9 de r\u00e9siliation, de rachat en assurance-vie, la propension \u00e0 accepter une augmentation tarifaire, l\u2019\u00e9lasticit\u00e9 au prix, la probabilit\u00e9 de fraude, \u2026).<\/p>\n