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REMISE DES DIPLOMES
1ère PROMO DSA
Mars 2015/ Avril 2016
7 juillet 2016
Cérémoniede remise des diplômes de la promo DSA 2015
Introduction par le Président de l’Institut des actuaires David Dubois
Présentation des travaux par Jérémie Jakubowicz - Direction des Etudes
Remise des diplômes par la Présidente du Comité Scientifique F.Picard
Conférence « Expérience de Data Science en Chine »par la marraine de la promotion Françoise Soulié-Fogelman
7 juillet 2016
Présentation
Jérémie Jakubowicz
7 JUILLET 2016
En mars 2015
DIRECTION DES ETUDES
• 21 stagiaires (5F / 16H)
Effectif / Age
DIRECTION DES ETUDES
0
1
2
3
4
5
6
7
8
30 35 40 45 50 55
Histogramme des âges
• Familiarité avec R7 déjà familiers12 ayant quelques notions2 n’ayant jamais utilisé
• Familiarité avec Python1 déjà familier5 ayant quelques notions15 n’ayant jamais utilisé
• Aucun prérequis dans ces outils / ni en ML
Conditions initialesDIRECTION DES ETUDES
Cahier des Charges
DIRECTION DES ETUDES
Maîtriser les outils• R• Python / pandas / scikit-learn / …• JupyterComprendre les concepts• Apprentissage Supervisé / Non-supervisé• Critères (AUC, logloss, …)• Generalized Linear Models, Random Forests, Gradient
Boosting Machines, ...Savoir Faire en situation
Objectifs opérationnelsDIRECTION DES ETUDES
Réalisationsde cette promo
DIRECTION DES ETUDES
• Données provenant d’une société d’assurance anonyme
• Objectif : faire mieux qu’une série de benchmarks
• Difficulté principale : c’est Xavier Conort, champion international d’algorithmes et professeur de la formation DSA, qui a fabriquéles benchmarks…
• Durée : 2 mois et demi
• La promo relève le défi et c’est un succès !- 18 soumissions sur 21 qui font mieux que le premier benchmark- 5 font mieux que le benchmark le plus fin- la grande majorité utilise des méthodes inconnues quelques mois plus tôt : boosting, extra trees, blending, stacking, feature engineering, etc.
Un Challenge PrivéDIRECTION DES ETUDES
• Tous les projets réalisés seuls …
• … ou en binôme (deux binômes pour cette promo)
• Tous les projets liés à une problématique actuarielle
• Tous les projets impliquant des données réelles et de la programmation (moitié Python / moitié R et quelques projets utilisant d’autres outils tels que Spark, NoSQL)
Des ProjetsDIRECTION DES ETUDES
Zoom sur les projets
DIRECTION DES ETUDES
• Prévision de souscription
• Prévision de Churn
• Prévision de sinistres
• Détection de fraudes
ThématiquesDIRECTION DES ETUDES
• La grande majorité des projets utiliseune démarche sophistiquée de Machine Learning :
Feature EngineeringxgboostXtreesBlending
• La notion de validation croisée estacquise pour tous
OutilsDIRECTION DES ETUDES
• “Détecter le projet d’achat d’un véhicule de nosclients en portefeuille”
• “Mise en œuvre de l'apprentissage statistique pour prédire les résiliations Auto”
• “Prévision de sinistres sur les garanties ITT”
• “Détection des fausses déclarations de conducteursprincipaux”
Quelques titres de projetsDIRECTION DES ETUDES
• “Exploitation des données du e-constat automobile”
• “La France découpée grâce à la télé-détection dans le cadre de l’offre d’assurance climatique prairies”
• “Utilisation de variables géographiques pour la modélisation de la survenance de sinistres en assurance automobile”
Autres exemples de projetsDIRECTION DES ETUDES
• Importante quantité de travail (1HM+)
• Uniquement des sujets d’intérêts pour l’actuariattraités de bout en bout
Acquisition des donnéesPréparationsModélisationAnalyse de performance
• Certains projets donnent lieu à une mise enproduction par l’entreprise
Caractéristiques des projets
DIRECTION DES ETUDES
Liste des diplômés DSA promo 2015
7 juillet 2016
Philippe BrouillardLaura CandasAngelo CariaMaryse DamaAlexandre DaubasJelena DedicDaniel DescheemaekereMickaël DupontMathias Gleichgevicht
David GraizVivien GuetteVincent GuienAlexandre KeiflinGael Le VaillantNathalie RamosBabacar SowGaël VirotBarbara Zucconi
Un grand bravo à cettepremière promo
ConférenceExpérience de Data Science en Chine
Françoise Soulié-Fogelman
7 juillet 2016