Python pour l'actuariat et l'IA générative en informatique actuarielle
Public Concerné
- Mathématiques (matrices, dérivés,...)
- Statistique de base (Moindres Carrés Ordinaires,...)
- Expérience même ancienne ou "très ancienne" de programmation
Ce cours peut également intéresser des actuaires ou chargés d'étude actuarielle souhaitant développer en python du code actuariel, ou apprendre à convertir des programmes actuariels de R, SAS ou autres à Python.
Objectifs pédagogiques
Ce cours prend acte du cout d'entrée à la programmation réduit grâce à l'IA Générative (ChatGPT). Du coup, ce cours couvrira lors d'une séance les principaux concepts de python (liste, dictionnaire, boucle, fonction,...) pour concentrer la majorité du cours à des exemples actuariels pratiques : Créer un modèle de fraude, un modèle de tarification, réduction de dimension via ACP et auto-encoder, utilisation de modèle catastrophe, modèle de taux d'intérêt, simulation pour Solvabilité II, transformation de code SAS en python,...
Pour chaque exemple, une attention particulière sera portée sur les avantages et limites de la méthode utilisée, afin de permettre au participant de maitriser ces méthodes.
Chaque séance (en dehors des deux premières séances d'introduction) sera précédée d'un travail sur données réelles à préparer avant le cours.
Pour chaque exemple, une attention particulière sera portée sur les avantages et limites de la méthode utilisée, afin de permettre au participant de maitriser ces méthodes.
Chaque séance (en dehors des deux premières séances d'introduction) sera précédée d'un travail sur données réelles à préparer avant le cours.
Contenu de la formation
Séances 1 et 2 : introduction à Python (Installation de Visual Studio Code et Python et première utilisation, Principales librairies statistiques python (pandas,sklearn,...) et concepts de base, contrôle de flux, comment utiliser ChatGPT (ou Copilot ou un autre LLM) pour la Programmation, Exemple sur de la transformation de code SAS en Python)
Séances 3 et 4 : Modèle supervisé : Modèle logistique (application à la fraude, Limite du modèle : comment corriger le sur-apprentissage-
Séances 5 et 6 : Extension aux modèles GLM (application à la Tarification : Régression de Poisson)
Séances 7 et 8 : Approche non supervisée (La malédiction de l'assurance : HDLSSS , Analyse en Composantes Principales (ACP) , Auto-Encoder)
Séance 9 : Modèles financiers stochastiques (Modèle de Vasicek, Probabilités P et Q risque neutre)
Séance 10 : modèles de réserve (Chain ladder, méthode de Mack, bootstrapping)
Séance 11 : Modèles actuariels vie (Diagramme de Lexis à partir des données INSEE, Modèle de Lee-Carter) ou Modèles censurés (probabilité de récidive de cancer à partir de la base Haberman)
Séance 12 : Solvabilité(Modèle Catastrophe , simulation deux centenaires)
Séances 3 et 4 : Modèle supervisé : Modèle logistique (application à la fraude, Limite du modèle : comment corriger le sur-apprentissage-
Séances 5 et 6 : Extension aux modèles GLM (application à la Tarification : Régression de Poisson)
Séances 7 et 8 : Approche non supervisée (La malédiction de l'assurance : HDLSSS , Analyse en Composantes Principales (ACP) , Auto-Encoder)
Séance 9 : Modèles financiers stochastiques (Modèle de Vasicek, Probabilités P et Q risque neutre)
Séance 10 : modèles de réserve (Chain ladder, méthode de Mack, bootstrapping)
Séance 11 : Modèles actuariels vie (Diagramme de Lexis à partir des données INSEE, Modèle de Lee-Carter) ou Modèles censurés (probabilité de récidive de cancer à partir de la base Haberman)
Séance 12 : Solvabilité(Modèle Catastrophe , simulation deux centenaires)
Description des modalités de validation
Projet à rendre à la fin du cours (100% de la note, pas de soutenance).
Pas de 2ème session pour cette UE.
Pas de 2ème session pour cette UE.
En alternance ou en formation continue en journée :
Merci de consulter directement le secrétariat pédagogique de votre formation pour obtenir le planning.
En formation « à la carte Hors Temps de Travail », en présentiel, à distance ou hybride :
Voir les dates, les lieux d'enseignement et les modalités d'inscription sur les sites internet des centres régionaux qui proposent cette formation.
- Paris
- Paris
- 2026-2027 1er semestre: Formation co-modale soir ou samedi
- 2027-2028 1er semestre: Formation co-modale soir ou samedi
- Paris
