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Dossier Assurance sur Variances.eu

Sur variances.eu (le blog d’ENSAE Almuni) commence un dossier sur l’assurance, avec un premier billet sur l’assurance et le défi des taux d’intérêt bas, par Bernard Delas, vice-président de l’Autorité de contrôle prudentiel et de résolution (ACPR).

Les principales économies européennes connaissent depuis la crise des subprimes une baisse ininterrompue des taux d’intérêt. Ils ont atteint, au cours des cinq dernières années, des niveaux qu’ils n’avaient jamais connus jusqu’alors, inférieurs au taux zéro. Un tel scénario n’avait pas été envisagé par la réglementation post-crise des institutions et des marchés financiers. Ces taux d’intérêts, s’ils sont à court terme bénéfiques pour le financement des activités marchandes et industrielles, posent en revanche des défis inédits non seulement aux fonds d’investissement, aux banques et aux assureurs mais également  aux autorités de contrôle des institutions financières chargées de veiller à la préservation de la stabilité du système financier et, tout particulièrement depuis la crise, à la protection des consommateurs et des épargnants.

[à suivre] Et pour l’occasion – j’en profite aussi avec mon premier cours d’actuariat qui commence demain, à l’ENSAE, pour remettre quelques statistiques sur les ENSAE qui deviennent actuaires

Regard personnel sur le Big Data

Sur variances.eu, la thématique Big Data du mois d’octobre se poursuit avec aujourd’hui le regard (personnel) de Xavier Dupré,

Je pianote ce soir sur le clavier de mon ordinateur. Il est 23h et je suis au hackathon organisé par Data Science Game – une association créée par d’anciens ENSAE. Les participants se débattent avec des données actuarielles pour prédire le taux d’achats de police d’assurance. Les 500 Mo de données auraient été considérées comme “big” il y a cinq ans. Elles tiennent maintenant aisément sur un ordinateur portable et il ne faut que quelques secondes pour calculer une moyenne. Tous ont déjà participé à des compétitions Kaggle, utilisé plusieurs librairies de machines learning. Certains obtiennent des résultats une heure après le début malgré des variables de types très variés. On se doute que ce n’est pas la première compétition à laquelle ils participent. Je circule d’une équipe à l’autre, les écrans montrent du python, un peu de R, une ligne de commande ouverte dans un coin, un notebook dans un autre, des machines distantes qui tournent quelque part. Ca discute beaucoup au sein des équipes. Elles sont pour la plupart composées de personnes qui se complètent, le data manager, le programmeur, le machine learner. Au dîner, j’échange avec quelques équipes. L’un d’eux me parle d’un de ses amis qui apprend des réseaux profonds pour entraîner une machine à jouer au jeu vidéo Doom. Il utilise des techniques de deep reinforcement learning. Nous abordons les domaines dans lesquels ces technologies s’appliqueront. La médecine sort en premier. Les transports en second. Les participants, vingt équipes de quatre, ont été sélectionnées sur une première compétition. Même si je joue le rôle de mentor, peu me posent des questions techniques. Il y a peu de choses qu’ils ne sachent déjà. Tous connaissent la programmation et les statistiques. Après 24h, certains assemblages deviennent plutôt complexes, la prédiction est issue d’un patchwork de modèles. On apprécie le coup de crayon des peintres, certains participants ont un bon coup de clavier. Les équipes prennent tour à tour la place de numéro 1.

[à suivre…]

La nécessaire transformation des métiers analytiques

Sur variances.eu, on continue la thèmatique Big Data du mois d’octobre, avec le point de vue de Baptiste Beaume, de Covéa, sur les aspects métiers.

L’arrivée puis la pérennisation du Big Data dans le monde professionnel impacte pleinement le marché de l’emploi : 130 000 créations de postes prévues en France d’ici 2020 (cf Plan Big Data) ou encore une pénurie annoncée, d’ici 2 ans, de 190 000 Data Scientist aux Etats Unis selon cf McKinsey. Ces profils à mi-chemin entre les statistiques et l’informatique devront être armés pour maîtriser les nouveaux types de données, les derniers outils ou langages mais aussi les méthodes pour exploiter toutes ces informations.

Ainsi de plus en plus de formations s’adaptent, voire se créent, pour proposer sur le marché ces CVs encore trop rares : ENSAE, Telecom Paris Tech, ENSAI, ENSIMAG, Polytechnique, Paris Dauphine, Telecom Nancy etc… Les étudiants d’aujourd’hui peuvent décider de prendre cette voie et ainsi s’assurer un bel avenir en termes d’employabilité – attention quand même à vivre une réelle histoire d’amour avec la donnée sans quoi le temps passé derrière un écran pourra sembler très long, la tension de ces profils sur le marché n’incitera pas les entreprises à les faire bifurquer vers d’autres domaines.

Les entreprises font actuellement toutes face à d’immenses enjeux de compétitivité liés à la maîtrise des données, la pénurie de Data Scientist n’en est que plus préoccupante dans une optique de recrutement. Cette problématique-là a toutefois tendance à en cacher une autre : quid des centaines de milliers de personnes qui ont déjà un métier analytique ? Des changements sont-ils à opérer ? Alors si oui lesquels ?

[à suivre….]

Métadonnées et vie privée, l’équation insoluble?

Dans le cadre de la série d’articles (sur le thème des données) que j’édite sur variances.eu (le blog d’ENSAE Alumni), Yves-Alexandre de Montjoye –  @yvesalexandre – revient sur le thème métadonnées et vie privée, l’équation insoluble?

À l’image du texto, les comptes-rendus d’appels ou CRA, autrefois uniquement destinés à des fins de facturation, ont de loin dépassé leur but premier. Il est devenu clair au cours des derniers cinq ans, que ces métadonnées, littéralement “données à propos des données”, étaient utiles pour bien plus que juste la facturation. Connaître, même de manière anonyme, qui téléphone ou qui envoie un texto, à quel moment, et de quel endroit est une source d’information exceptionnelle sur nous-même et la société dans laquelle nous vivons.

Les comptes-rendus d’appels (CRA ou CDR en anglais) ont déjà été utilisés par des chercheurs pour étudier les vecteurs de propagation d’épidémies comme la malaria [1] ou de réaliser des recensements de population en temps réel [2]. Au-delà du monde de la recherche, l’utilisation commerciale de ces données est déjà en plein essor aux États-Unis et ailleurs, comme en témoigne le programme “precision insight” de Verizon ou FluxVision d’Orange.

Le potentiel de ces données ne doit cependant pas nous faire oublier que chacune d’entre elles est produite par une personne passant un appel, recevant un texto d’un ami ou effectuant un déplacement. Les CRA contiennent des informations détaillées et potentiellement sensibles sur le comportement, les habitudes de déplacement, ou encore le style de vie d’une personne.

Permettre la collecte et l’utilisation des données en respectant la vie privée des utilisateurs passe souvent, d’un point de vue pratique mais aussi légal, par leur “anonymisation”. L’idée est en effet que si les données ne sont pas associées à un individu, les informations qu’elles contiennent ne peuvent pas lui nuire.

[à suivre…]

Retour sur 20 ans de numérique et d’Internet

Ce mois-ci, je vais être éditeur d’une série d’articles sur le thème des données, qui seront publiés sur variances.eu, le blog d’ENSAE Alumni. Pour le premier article, Philippe Tassi propose un retour sur 20 ans de numérique et d’Internet.

Depuis le bouleversement apporté, à la fin du XIXème siècle et varile début du XXème, par l’accès du grand public à l’électricité, aucune autre révolution de même nature n’a eu lieu jusqu’à la mise à disposition commerciale d’Internet, au milieu des années 90, et donc l’entrée de nos civilisations dans le monde numérique.

D’abord, des faits : même si certaines données chiffrées actuelles seront rapidement caduques, elles décrivent aisément la vitesse de diffusion d’internet à la fois en termes d’accession et d’usage. A l’automne 1997, moins de 1 % des foyers vivant sur le territoire français sont connectés à Internet. Cette proportion passe à 4,7 % en 1999, 27,4 % en 2003, 35,5 % en 2005. Dix ans plus tard, en septembre-octobre 2015, 85 % des ménages y ont accès. Et au-delà de l’accès au réseau, sa pratique est devenue massive : 45 millions de français se connectent à Internet au moins une fois par mois, tout écran.

Internet ne s’est pas construit en un jour

La conception d’Internet n’est pas récente. Il a fallu du temps entre l’apparition du socle technologique – Ray Tomlinson, décédé en mars 2016, a inventé l’e-mail en 1971 – et la mise en œuvre de services adaptés au public. Par comparaison, on a su transporter du son via les ondes hertziennes dès les années 1890, alors que la radio, en tant que média, n’existera qu’à partir de 1922-1923. Le transfert d’une image mobile par ces mêmes ondes date des années 30, le média télévision étant officiellement créé en France en 1949.

Internet n’échappe pas à cette règle. Son point de départ est la crise des missiles de Cuba, en octobre 1962, en pleine guerre froide entre Etats-Unis et URSS. Elle révèle au président Kennedy la faiblesse d’un système centralisé. En 1964 apparaît l’idée de réseau décentralisé, moins vulnérable. Une première ébauche est conçue en 1969, dénommé Arpanet (Advanced Research Projects Agency) ; elle relie les universités de Stanford, UCLA, Santa Barbara et Utah. Le courrier électronique existe dès 1971. Les bases techniques des protocoles TCP et TCP/IP datent des années 70. Dans cette même décennie naissent Microsoft (1975) et Apple (1976). En 1983, Arpanet est scindé en Milnet, intégré au réseau militaire américain, et un nouvel Arpanet universitaire, renommé Internet en 1986. 1990 voit l’émergence du protocole http et du langage html, du concept de www. Les créations des futurs acteurs majeurs se multiplient : Yahoo! et Amazon en 1994, Google en 1998, FaceBook en 2004, Twitter en 2006. Fin des années 2000, les voies menant au monde digital se sont diversifiées : à l’historique micro-ordinateur se sont ajoutés les nouveaux écrans : smartphone depuis 2007, tablette depuis 2010, favorisant la mobilité. L’individu devient ATAWAD : Any Time, Any Where, Any Device. En 2015, le ménage français moyen dispose de 6,4 écrans.

[à suivre..]