Ingénierie actuarielle : Pourquoi les compétences en sciences actuarielles et en informatique doivent converger ?

XAVIER MARECHAL 

CEO at Reacfin 

Les actuaires sont habitués à effectuer des calculs complexes depuis longtemps. Que ce soit pour le provisionnement, la tarification, l'analyse de mortalité ou l'ALM, entre autres, plusieurs compétences sont inhérentes à leur rôle (comme la gestion des données, la modélisation prédictive, le codage, l'opérationnalisation, le reporting, etc.) dans l’objectif de soutenir les processus décisionnels.

Avec l'émergence de la science des données et des nouvelles technologies, les actuaires doivent étendre leur boîte à outils afin d'améliorer l'efficacité, la robustesse et la performance globale de leurs analyses.

Dans cette présentation, nous introduisons de nouvelles tendances et techniques que les “actuarial engineers” devraient maîtriser (au moins certaines d'entre elles) :

(i) Le sourcing et la gestion créative des données : l'utilisation de données externes (open data), le traitement automatique du langage naturel (NLP) et le feature engineering sont des compétences clés pour compléter les bases de données et éviter l'effet "shit in, shit out".

(ii) L'utilisation de techniques avancées de modélisation prédictive : le machine learning offre de nouvelles opportunités mais doit être utilisé avec précaution pour éviter l’overfitting ou l'effet boîte noire. La maîtrise des techniques de machine learning, des outils de cross-validation et d'interprétabilité des modèles est essentielle.

(iii) Des compétences améliorées en codage et en opérationnalisation : les logiciels open source comme R ou Python permettent aux actuarial engineers d'implémenter leurs propres algorithmes et de développer des outils/applications robustes prenant en charge leurs calculs. La maîtrise de ces logiciels, associée à des outils comme GitHub Copilot pour accélérer le codage avec l'IA, les outils de conteneurisation (par exemple Docker) pour opérationnaliser les moteurs de calcul, ou encore Sphinx pour la documentation automatique, amènera les actuaires à un tout autre niveau.

(iv) Des outils de reporting innovants : Excel reste essentiel, mais d'autres outils comme PowerBI, R/Shiny ou Python Dash pourraient être des solutions rapides pour les actuaires afin d'améliorer leurs rapports et de les rendre accessibles à la direction.

Nous sommes convaincus qu'il existe un sweet spot entre le business et l'informatique pour les actuarial engineers, leur permettant de développer des moteurs de calcul actuariels et financiers robustes, améliorant ainsi le processus de prise de décision. Grâce à leurs connaissances métier, les actuaires seront mieux placés que n'importe quelle autre profession pour aider les compagnies d'assurance à prospérer, à condition qu'ils améliorent leurs compétences technologiques.