Intégrer l’IA dans la chaîne actuarielle

Ou comment devenir un actuaire augmenté

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Intégrer l’IA dans la chaîne actuarielle

L’intelligence artificielle redéfinit le rôle et les outils des actuaires dans le secteur de l’assurance. Grâce à l’automatisation des traitements de données massives et à l’utilisation de modèles prédictifs avancés, les professionnels de la fonction actuarielle gagnent en précision, en réactivité et en capacité d’analyse prospective. L’IA ouvre ainsi la voie à des approches de tarification plus fines, à une modélisation des risques enrichie et à une meilleure anticipation des évolutions du marché.

Mais cette évolution soulève aussi de nouveaux défis : explicabilité des algorithmes, gouvernance des données, compatibilité avec les exigences réglementaires (comme Solvabilité II). Pour répondre à ces enjeux, la montée en compétences des équipes actuarielles est indispensable.

Nos formations accompagnent cette mutation, en alliant maîtrise des outils d’IA, compréhension des implications techniques et développement d’une posture critique face aux usages algorithmiques.

Intégrer l’IA dans la chaîne actuarielle

Intégrer l’IA dans la chaîne actuarielle
Intégrer l’IA dans la chaîne actuarielle
Référence
ADI25
Durée
1 jour - 7 heures
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ADI25
Cette formation peut être organisée en intra entreprise (dans vos locaux ou à distance)
Référence
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Cette thématique vous intéresse ? Notre équipe pédagogique peut vous proposer une formation sur mesure adaptée à vos besoins spécifiques.

Objectifs

  • Comprendre les usages actuels de l’IA dans les fonctions actuarielles (tarification, provisionnement, prédiction).

  • Identifier les risques (biais, opacité, sur-apprentissage) liés à l’automatisation statistique

  • Savoir dialoguer avec les data scientists et valider les modèles IA

  • Intégrer les enjeux réglementaires (explainability, gouvernance, IA Act)

  • Développer une posture de supervision et de garantie de la robustesse des modèles

Pour qui ?

Toute personne ayant une première expérience confirmée dans le milieu de l’actuariat ou de data sciences.

Assurances, Bancassurance, Mutuelles et IP, Courtage.

Prérequis de la formation

Aucun prérequis

Programme de la formation

Télécharger le programme

  • Introduction – L’actuaire face à l’IA

    • Mise en contexte : automatisation croissante, rôles en mutation.

    • Problématique : “Quand l’algorithme devient actuaire, que reste-t-il à l’actuaire ?”

    • Icebreaker : quiz interactif sur les idées reçues sur l’IA et les modèles.

  • Module 1 – Panorama des usages de l’IA en actuariat

  • Présentation

    • Tarification dynamique (motor, santé, affinitaire)

    • Segmentation et scoring prédictif (ML)

    • Modèles de provisionnement avancés

  • Cas pratique

    Exemple de pipeline ML appliqué à la tarification d’un produit auto.

  • Travail de groupe

    En quoi l’approche ML (machine learning) diffère des modèles traditionnels GLM ?

    • Comprendre les outils IA disponibles et leur logique

  • Module 2 – Maîtriser les limites : biais, explicabilité, dérive

  • Décryptage

    • Types de biais : échantillonnage, algorithmiques, sociétaux.

    • Problèmes de sur-apprentissage, de manque d’explicabilité.

  • Cas pratique

    Analyse d’un modèle ML pour la sélection des risques

    • Détecter les biais et points faibles

    • Quel niveau de transparence est acceptable ? Où mettre le seuil ?

    • Poser un cadre de confiance et de validation autour des modèles IA

  • Module 3 – Régulation, responsabilité et IA Act

  • Présentation

    • Réglementation actuelle (Solvabilité II, DDA, RGPD)

    • Vers le règlement européen sur l’IA (IA Act) : quels impacts pour les modèles utilisés en assurance ?

  • Cartographie des responsabilités

    • Data scientist, actuaire, direction conformité

  • Cas pratique

    Identifier les zones à risque dans un modèle

    • Données sensibles, scoring opaque, usage en tarification

    • Sécuriser juridiquement les pratiques actuarielle/IA.

  • Module 4 – Travailler avec l’IA : compétences et postures

  • Quelles nouvelles compétences pour l’actuaire augmenté ?

  • Les limites de l’automatisation totale : importance du jugement humain

  • Mise en situation

    Comment challenger un modèle produit par une IA ?

    • Jeu de rôles entre actuaire, data scientist, risk manager : adopter une posture de supervision active et constructive

  • Conclusion

    • Réflexion individuelle & collective : que puis-je changer dans mes pratiques dès demain ?

  • Modalités pédagogiques, d'évaluation et techniques

    • 1. Modalités pédagogiques
    • Présentiel et Classe virtuelle (Synchrone) :
    • Alternance d'apports théoriques, d'échanges interactifs et de mises en pratique opérationnelles (études de cas, exercices guidés, simulations et jeux de rôle).
    • E-learning (Asynchrone) :
    • Parcours d'apprentissage en autonomie guidée, structuré en modules courts.
    • Mise à disposition de ressources multimédias (vidéos, fiches de synthèse, quiz).
    • Blended learning :
    • Parcours personnalisé combinant plusieurs modalités (présentiel, classe virtuelle et modules e-learning) afin d'optimiser l'ancrage mémoriel et la pratique.
    • Accessibilité et PSH :
    • Adaptation des modalités pédagogiques et des formats de supports aux personnes en situation de handicap (PSH) après analyse des besoins spécifiques.
    • 2. Modalités d'évaluation et traçabilité des acquis
    • Avant la formation :
    • Analyse des besoins et auto-évaluation du niveau initial afin d'adapter le parcours.
    • Pendant la formation :
    • Évaluation continue des acquis (exercices, quiz, mises en situation pratique, retours d'expériences).
    • En fin de formation :
    • Évaluation des acquis (QCM, quiz, cas pratique, épreuve ou soutenance adaptée selon la typologie du parcours) permettant de mesurer l'atteinte des objectifs pédagogiques.
    • Évaluation à chaud (questionnaire de satisfaction).
    • Documents et preuves remis à l'issue du parcours :
    • Formation courte (1 à 4 jours) : Attestation individuelle de fin de formation précisant les objectifs, la durée effectuée et la réalisation de l’évaluation des acquis
    • Cycle / Parcours modulaire : Attestation individuelle de formation délivrée à la validation de chaque module suivi.
    • Cursus non certifiant : Attestation de fin de cursus délivré sous réserve de satisfaction aux critères de validation de l'examen final ou de la soutenance.
    • Après la formation :
    • Évaluation à froid (J+90 à J+180) pour mesurer le transfert des compétences et la mise en application effective en situation professionnelle.
    • 3. Modalités techniques, encadrement et assistance – Formation à distance (FOAD)
    • Plateformes et accès :
    • Classe virtuelle : Accès sécurisé via Microsoft Teams à partir d'un lien de connexion transmis par e-mail.
    • E-learning : Accès nominatif et sécurisé à la plateforme LMS 360Learning (durée d'accès définie selon le parcours).
    • Équipement et prérequis techniques :
    • Ordinateur (PC ou Mac) disposant d'un navigateur récent, d'une connexion Internet haut débit (ADSL ou fibre), de haut-parleurs/casque audio et d'un micro (webcam vivement recommandée pour les sessions synchrones).
    • Encadrement et accompagnement pédagogique (FOAD) :
    • Référent pédagogique de la session : L'équipe pédagogique sous la responsabilité du Responsable pédagogique
    • Modalités d'échange :
    • Posez vos questions pédagogiques directement sur le forum de la plateforme.
    • Délais de prise en compte : sous 48 h ouvrées.
    • Assistance technique et administrative :
    • Un service d'assistance dédié accompagne les apprenants en cas d'incidents techniques ou de questions d'accès.
    • Disponibilité : Du lundi au vendredi, de 9 h à 17 h.
    • Téléphone : 01 70 72 25 81
    • E-mail : logistiqueformations@infopro-digital.com
    • Délais de prise en compte : Prise en charge initiale des demandes sous 48 h maxi.

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Date de mise à jour : 01/09/2026

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