Mercredi 18 mai, j’interviendrai au séminaire de la chaire PARI, à Paris, dans les locaux de la CCR, pour parler d’équité et de discrimination en assurance… Les slides sont en ligne.

En poursuivant la discussion abordée dans “L’équité de l’apprentissage machine en assurance” (co-écrit avec Laurence Barry), nous présentons un aperçu des problèmes auxquels les actuaires sont confrontés lorsqu’ils traitent de la discrimination. Depuis le début de leur histoire, les assureurs sont connus pour utiliser des données pour classifier et tarifer les risques. En tant que tels, ils ont été confrontés très tôt au problème de l’équité et de la discrimination associées aux données. Cette question devient de plus en plus importante avec l’accès à des données plus granulaires et comportementales, et évolue pour refléter les technologies et les préoccupations sociétales actuelles. En examinant les débats antérieurs sur la discrimination, nous montrons que certains préjugés algorithmiques sont une version renouvelée de préjugés plus anciens, tandis que d’autres semblent inverser l’ordre précédent. Paradoxalement, alors que la pratique de l’assurance n’a pas profondément changé et que la plupart de ces biais ne sont pas nouveaux, l’ère de l’apprentissage automatique ébranle encore profondément la conception de l’équité en matière d’assurance. (Cette présentation s’appuiera également sur un rapport qui sera bientôt publié par l’Institut Louis Bachelier).