What is working as an actuary really like?

Just a short post to mention the page entitled “What is working as an actuary really like ?” on http://beanactuary.com/. I wanted to share that page with some students (even if it is quite incomplete) because I am always surprised when I hear that what we teach during lectures is too mathematical (or even to much based on computing skills). Practice can be much more complex than what we do in our courses (e.g. variable selection in ratemaking, integrating expert opinion in claims reserving, or hedging life insurance contracts with several complex financial options). If practitioners want to share their experience, comments are welcome… I just hope that some students will stop thinking that Barney Stinson is doing the job of an actuary… and that what we teach might – somehow – be useful someday…


9 thoughts on “What is working as an actuary really like?”

  1. Concernant ce que dit alacoume, je suis d’accord, c’est extrêmement important de maîtriser les outils et les hypothèses, mais ca ne résous pas la question. L’immense majorité de ce qu’on voit en cours dépasse très largement ce qui serait nécessaire pour comprendre et maîtriser ce qui est fait en pratique.

    Ce que je relèverait plus, comme le rappelle également Xav, c’est l’importance de la proactivité et de ce qu’il est possible de faire, plutôt que ce que l’on fait. Il y a actuellement, de mon point de vue, un grand écart entre les techniques apprises en cours ou développées dans les universités, et ce qui est réellement utilisé au quotidien par les assureurs, et c’est bien dommage. Il y aurait certainement beaucoup à gagner à avoir un lien plus important entre la recherche et le savoir académique, et l’application pratique. Maîtriser les fondements mathématiques permettra d’être bien plus proactif et de ne pas être distancé par l’évolution des techniques durant sa carrière, mais également de ne pas rester immobile mais de sans cesse chercher à améliorer les choses.

    Il ne faut donc clairement pas réduire le niveau mathématique des études d’actuariat, mais il serait en revanche peut-être utile de renforcer certains aspects devenus indispensables (capital économique, comptabilité, embedded value, etc.) et de pousser les entreprises à ne pas se reposer simplement sur “ce qui a toujours été fait”, mais de chercher l’avantage concurrentiel également dans la qualité des techniques actuarielles utilisées.

  2. Pauvre Arthur… Lui qui voulait des commentaires positifs se trouvent pris à son propre piège…
    Du coup, je vais changer un peu la donne.
    Effectivement, la plupart de notre temps est consacré à remettre en forme des données, à utiliser des méthodes classiques, qui sont simples à expliquer, ou à évaluer la marge réglementaire sous Solvabilité II.
    Mais, toutes ces choses que l’on utilise, il faut les comprendre et en connaître les limites et les hypothèses sous-jecentes. Et pour cela, je consulte régulèrement mes cours ou je lis quelques papiers académiques.
    La tentation est grande de se laisser guider à n’uttiliser que l’existant, à ne rien remettre en cause, à appliquer sans trop comprendre, car c’est vrai que les journées sont chargées. Mais, connaître les maths et la théorie sous-jacente, c’est ce qui peut rendre proactif, qui peut permettre d’être critique ou de proposer du neuf. De se différencier.
    C’est toujours mieux de savoir.

    Il est bon de connaître R aussi, car c’est gratuit et que l’on peut vérifier quelque chose avec très rapidement.

  3. Je pense que le problème est vu à l’envers: le soucis n’est pas tant de se désoler, en tant qu’universitaire, que ce qui est enseigner à ses étudiants ne leur servira pas, mais plutôt que du point de vue des compagnies d’assurance, personne ne cherche à combler le gouffre qui se crée entre ce qu’elles font (ou semblent faire, ou cherchent à faire croire qu’elles font) et ce qu’elles pourraient faire. Il serait impensable de baisser le niveau des cours: il est normal que la formation universitaire soit un cran au dessus de ce que veulent les professionnels.

  4. Je garde des mauvais souvenirs de ma formation en actuariat: on n’apprend pas l’essentiel (la comptabilité et la gestion de bases de données pourries). Ce qui est dommage, c’est que dans tous les cours, la théorie marche bien, mais en pratique c’est tellement différent: dur d’avoir des données de qualité, puis dur d’avoir un modèle statistiquement valide, et si on y arrive (par miracle), les contraintes “de marché” font qu’on ne va pas l’utiliser. Je pense que les universitaires (je pense à la majorité des enseignants que j’ai pu avoir) sont trop coupés de la réalité de l’actuariat, au jour le jour. Il serait bon d’avoir un cours sur comment communiquer avec un juriste et un directeur financiers: Ils nous voient comme des matheux fous, alors qu’au final, les mathématiques qu’on utilise sont bien rudimentaires. J’ai beaucoup aimé le billet de l’autre jour sur les pourcentages: dur d’expliquer à un directeur que si le chiffre d’affaire baisse une année de 30%, et que l’année d’après il augmente de 30%, on n’est pas revenu à la situation de deux ans auparavant. Car c’est ça la vie au quotidien d’un actuaire.

  5. En pratique, pour travailler en ALM vie, je trouve également qu’il y a au quotidien beaucoup moins de mathématiques que ce que l’on voit en cours.
    Généralement, les techniques de calibration sont basiques (on est très très loin des méthodes statistiques poussées que l’on peut voir en cours), les modèles sont corrects mais loin d’être les plus avancés mathématiquement, … En général, je trouve que l’effort est mis sur le développement d’outils utiles en terme d’analyse et de reporting, et beaucoup moins sur la précision des techniques, et donc des résultats.

    Du coup, le temps passé au travail se résume à énormément de programmation (SAS, VBA), mais à très peu de mathématiques comme on les voit en cours. Les seuls endroits où j’ai pu voir des gens vraiment faire des maths, ce sont dans les rares départements R&D au siège de certaines compagnies (dont les résultats ne sont d’ailleurs au final pas forcément utilisés).
    C’est un peu dommage, mais ça vient sans doute des ressources limitées et de la quantité astronomique de travail pour les actuaires aujourd’hui (rien qu’avec solvabilité 2 …), impliquant moins de temps pour développer des techniques vraiment avancées (qui nécessiteront bien plus de temps pour être mises en place, sans que l’impact soit forcément important).

  6. Bonjour Arthur,

    je vais me permettre de répondre en français, à votre appel à témoignage. Pour ma part, dans l’équipe où je travaille (tarification automobile), on utilise peu de méthodes très sophistiquées: on fait des MLG, et du scoring par régression logistique. On a fait appel à des stagiaires par le passé pour découvrir des nouvelles techniques, mais souvent on ne les applique pas vraiment, faute de temps, de moyen, et de motivation réelle. De mon point de vue, il y a deux grands types de services d’actuariat: ceux des grosses compagnies d’assurance, qui doivent trouver des niches et qui sont proactives, à la recherche de nouvelles techniques (et qui souvent passent par des stagiaires) comme les réseaux de neurones et d’autres méthodes de datamining, afin de repérer des populations intéressantes, et les plus petites qui se contentent de suivre les plus grosses, en copiant les variables tarifaires. Maintenant il y a aussi des projets plus spécifiques qui utilisent des techniques poussées (comme refaire un zonage) mais dans ce cas, on passe par une société de conseil. Mes collègues qui ont travaillé davantage à la mise en place de Solva II et des QIS ont cru un temps qu’ils feraient des choses techniques, mais là encore, ils passent par des sociétés de conseil.

    J’aurais donc tendance à dire qu’on fait beaucoup moins de maths dans notre travail de tous les jours que dans les formations d’actuariat, mais beaucoup plus d’informatique, beaucoup de SAS, du VBA. Apprendre la programmation en C ne sert à rien mais savoir programmer est un avantage considérable quand on travaille. On fait aussi beaucoup de choses que l’on n’apprend pas vraiment, comme de la gestion de bases de données, voire de la comptabilité quand on commence à devenir davantage senior.

    Bonne continuation pour le blog, que je lirais davantage si j’avais plus de temps.

Leave a Reply to H Cancel reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.