Le Big Data génère à la fois une explosion du nombre d’observations recueillies et du nombre de variables auxquelles ont s’intéresse. Dès lors, les modèles habituels, notamment en matière de scoring, vont devoir complètement changer. Jusqu’à présent, la question se posait de façon binaire : un modèle restait valable jusqu’à ce qu’un nouveau modèle lui succède, et il s’agissait seulement de choisir entre les deux. À présent, l’actuaire doit s’interroger sur la validité des modèles dans un environnement mouvant.

Aujourd’hui, l’actuaire a recours à des méthodes globales qui fonctionnent comme s’il existait une formule sous-jacente unique pour le comportement de l’ensemble des assurés.

À terme, l’approche Big-Data pourra conduire à l’abandon de ces modèles au profit de modèles complexes visant à identifier des sous-groupes d’assurés composés de profils hétérogènes. L’actuaire, en tant que producteur et consommateur de données, sera alors de plus en plus amené à collaborer avec les data-scientists.

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