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Insurance Data Science Conference 2021 (online)

The Insurance Data Science Conference returns in 2021 for an on-line global event. The conference will run over three half-days (afternoons in Europe & Africa / mornings in the Americas). The conference brings together academics and practitioners in areas including data science, analytics, machine learning, artificial intelligence, computational statistics and software, as applied in the insurance industry. For more information, see https://insurancedatascience.org/

INF7100, statistiques

La seconde partie de mon intervention sur la science des données, dans le cadre du cours INF7100 portera sur les statistiques, univariées et multivarirées. Le plan sera le suivant

  • 201: De la Statistique aux Sciences de Données pdf video (14:24)
  • 211: Fonctions Usuelles en Statistique (fonction de réparition, densité, histogramme) pdf video (28:37)
  • 221: Indicateurs Statistique: Valeur Centrale (moyenne) pdf video (32:56)
  • 222: Indicateurs Statistique: Dispersion (variance, inégalités) pdf video (22:21)
  • 223: Indicateurs Statistique: Approximations (approximation normale) pdf video (18:42)
  • 224: Indicateurs Statistique: Quantiles pdf video (24:54)
  • 231: Inférence (statistique bayésienne) pdf video (39:33)
  • 241: Tests Statistiques (1) (tests, significativité, p-value) pdf video (43:41)
  • 242: Tests Statistiques (2) (erreurs) pdf video (16:51)
  • 261: Statistiques Bivariées pdf video (25:16)
  • 271: Statistiques Multivariées: Projections pdf video (29:06)
  • 272: Statistiques Multivariées: Clusters pdf video (32:21)
  • 281: Réseaux et Graphs pdf video (32:40)
  • 291: Données Chronologiques pdf video (29:01)


INF7100, les données

La première partie de mon intervention sur la science des données, dans le cadre du cours INF7100 portera sur les données (et la distinction entre les données d’observations et les données d’expérience). Le plan est le suivant

  • 111: Observation vs. Expérimentation pdf video (19:48)
  • 112: Données Observationnelles et Biais pdf video (22:39)
  • 121: Paradoxe de Simpson pdf video (22:24)
  • 122: Recherche de Contrefactuels pdf video (25:27)
  • 123: A/B Testing et Renforcement pdf video (12:13)
  • 131: Incertitude (1) pdf video (39:01)
  • 132: Incertitude (2) pdf video (41:45)

(oui je suis passé sur youtube pour ce cours… mon compte viméo a malheureusement été suspendu… et toutes les capsules de mon cours précédent ne sont plus visibles)

Testing for Covid-19 in the U.S.

For almost a month, on a daily basis, we are working with colleagues (Romuald, Chi and Mathieu) on modeling the dynamics of the recent pandemic. I learn of lot of things discussing with them, but we keep struggling with the tests. Paul, in Montréal, helped me a little bit, but I think we will still have to more to get a better understand. To but honest, we stuggle with two very simple questions

  • how many people are tested on a daily basis ?

Recently, I discovered Modelling COVID-19 exit strategies for policy makers in the United Kingdom, which is very close to what we try to do… and in the document two interesting scenarios are discussed, with, for the first one, “1 million ‘reliable’ daily tests are deployed” (in the U.K.) and “5 million ‘useless’ daily tests are deployed”. There are about 65 millions unhabitants in the U.K. so we talk here about 1.5% people tested, on a daily basis, or 7.69% people ! It could make sense, but our question was, at some point, is that realistic ? where are we today with testing ? In the U.S. https://covidtracking.com/ collects interesting data, on a daily basis, per state.

url = "https://raw.githubusercontent.com/COVID19Tracking/covid-tracking-data/master/data/states_daily_4pm_et.csv"
base = read.csv("covid.csv")

Unfortunately, there is no information about the population. That we can find on wikipedia. But in that table, the state is given by its full name (and the symbol in the previous dataset). So we new also to match the two datasets properly,

download.file(url,destfile = "popUS.html")
#pas contaminé 2/3 R=3
download.file(url,destfile = "nameUS.html")
T$population = as.numeric(gsub(",", "", T$pop, fixed = TRUE))
base = merge(base,T[,c("symbol","population")])

Now our dataset is fine… and we can get a function to plot the number of people tested in the U.S. (cumulated). Here, we distinguish between the positive and the negative,

drawing = function(st ="NY"){
sbase$DATE = as.Date(as.character(sbase$date),"%Y%m%d")
plot(sbase$DATE,(sbase$positive+sbase$negative)/sbase$population,ylab="Proportion Test (/population of state)",type="l",xlab="",col="blue",lwd=3)
plot(sbase$DATE,sbase$positive/(sbase$positive+sbase$negative),ylab="Ratio of positive tests",ylim=c(0,1),type="l",xlab="",col="black",lwd=3)

Let us start with New York


As at now, 4% of the entiere population got tested… over 6 weeks…. The graph on the right is the proportion of people who tested positive… I won’t get back on that one here today, I keep it for our work. In New Jersey, we got about 2.5% of the entiere population tested, overall,


Let us try a last one, Florida


As at today, it is 1.5% of the population, over 6 weeks. Overall, in the U.S. less than 0.1% people are tested, on a daily basis. Which is far from the 1.5% in the U.K. scenarios. Now, here come the second question,

  • what are we actually testing for ?

On that one, my experience in biology is… very limited, and Paul helped me. He mentioned this morning a nice report, from a lab in UC Berkeley

One of my question was for instance, if you get tested positive, and you do it again, can you test negative ? Or, in the context of our data, do we test different people ? are some people tested on a regular basis (perhaps every week) ? For instance, with antigen tests (Reverse Transcription Quantitative Polymerase Chain Reaction (RT-qPCR) – also called molecular or PCR – Polymerase Chain Reaction – test) we test if someone is infectious, while with antibody test (using serological immunoassays that detect viral-specific antibodies — Immunoglobin M (IgM) and G (IgG) — also called serology test), we test for immunity. Which is rather different…

I have no idea what we have in our database, to be honest… and for the past six weeks, I have seen a lot of databases, and most of the time, I don’t know how to interpret, I don’t know what is measured… and it is scary. So, so far, we try to do some maths, to test dynamics by tuning parameters “the best we can” (and not estimate them). But if anyone has good references on testing, in the context of Covid-19 (for instance on specificity, sensitivity of all those tests) I would love to hear about it !

INF7100, à distance

Suite au contexte de la covid-19, la session d’été commencera une semaine plus tard.

Le cours INF7100 Initiation à la science des données et à l’intelligence artificielle – qui devait commencer mardi 28 avril commencera le 5 mai prochain. Les étudiants inscrits recevront un lien pour se connecter, pour une présentation globale. On le donnera conjointement avec Marie-Jean Meurs (du département d’informatique) et Jean-Hugues Roy (de l’école des médias). Je posterais des informations dans les semaines à venir sur les points que je vais aborder (essentiellement sur la science des données).

Analyse des résultats au baccalauréat des séries générales

Pour continuer sur les manipulation de données publiques, je voulais m’inspirer du projet de Cédric, de la formation Data Science pour l’Actuariat sur les résultats au baccalauréat. Les données nécessaires à cette étude sont disponibles sur plusieurs sites,

Il ne s’agit aucunement d’une analyse poussée des résultats, juste un peu de visualisation, sans aucune autre prétention ! Ah oui, même si on ne va pas faire de carte (je les trouve peu lisibles) on va quand même utiliser les données spatiales : les établissements scolaires sont géolocalises, et on peut obtenir des informations locales, sur le taux de chômage, ou le revenu médian. Et faire des graphiques.

Ce préambule passé, on peut commencer.


On va commencer par récupérer par établissement, les résultats au bac.

url_resultat_etab = "https://data.education.gouv.fr/explore/dataset/fr-en-indicateurs-de-resultat-des-lycees-denseignement-general-et-technologique/download/?format=csv&timezone=Europe/Berlin&use_labels_for_header=true"
download.file(url_resultat_etab,destfile = paste0(librairie,"import_resultat_etab.csv"), method="curl")
df_resultat_etab = read.csv("import_resultat_etab.csv",header=TRUE, sep= ";", encoding="UTF-8")

Comme bien souvent avec les données des administrations françaises, on a souvent des soucis de typographie. Pour simplifier, on va supprimer les accents, et uniformiser un peu les noms

MiseEnForme_Colonnes = function(text) {
  text <- gsub("è", "e", text)  
  text <- gsub("é", "e", text)         
  text <- gsub("_", ".", text)
  text <- gsub("serie.", "", text)
  text <- gsub("Effectif.Presents.", "Effectif.", text)
  text <- gsub("Taux.","Tx.",text)
  text <- gsub("Brut.de.Reussite.", "Admis.Etab.", text)
  text <- gsub("Reussite.Attendu.", "Admis.", text)
  text <- gsub("brut", "Etab", text)
  text <- gsub("attendu", "Academie", text)
  text <- gsub("toutes.", "TOTAL", text)
  text <- gsub("Total.", "TOTAL", text)
  text <- gsub("..Etablissement", ".Etab", text)
  text <- gsub("Pourcentage", "Tx", text)
for(i in 1:ncol(df_resultat_etab)){
  colnames(df_resultat_etab)[i] <- MiseEnForme_Colonnes(names(df_resultat_etab)[i])

On va ensuite supprimer les départements et régions d’outre-mer,

df_resultat_etab = df_resultat_etab[-which(toupper(df_resultat_etab$Departement) %in% c("GUADELOUPE","MAYOTTE","MARTINIQUE","REUNION","GUYANE")),]

récupérer les noms des colonnes

Colonnes = colnames(df_resultat_etab)

et comme on s’intéresse aux premières variables

Colonnes_Generiques = Colonnes[1:8]

on les recupere, pour construire quelques statistiques pour colonnes relatives aux séries L, ES et S

Colonnes_Series = Colonnes[grepl("([a-zA-Z]*?.)*\\.S$|([a-zA-Z]*?.)*\\.ES$|([a-zA-Z]*?.)*\\.L$|([a-zA-Z]*?.)*\\.TOTAL$",Colonnes)]

Et on finit avec les autres

Colonnes_Autres = Colonnes[grepl("(Tx.Bacheliers.*)|(Tx.acces.*)|(Effectif.de.*)|(libelle.region)|(code.region)|(element)",Colonnes)] 
df_resultat_etab = cbind(df_resultat_etab[Colonnes_Generiques],df_resultat_etab[Colonnes_Series],df_resultat_etab[Colonnes_Autres])

On peut aussi localiser les établissements

url_carto_etab <- "https://www.data.gouv.fr/s/resources/adresse-et-geolocalisation-des-etablissements-denseignement-du-premier-et-second-degres/20160526-143453/DEPP-etab-1D2D.csv"
df_carto_etab = read.csv2("import_carto_etab.csv",header=TRUE

On récupère ici la géolocalisation de 66556 établissements nationaux ! On peut croiser avec des données socio-économiques des communes

nom_base_emploi = "base-cc-emploi-pop-act-2014"
url_baseemploi_popactive = paste0("https://www.insee.fr/fr/statistiques/fichier/2862207/",nom_base_emploi,".zip")
unzip(paste0(nom_base_emploi,".zip"),overwrite = TRUE) 
df_base_emploi_source = read_excel(paste0(nom_base_emploi,".xls"),sheet="COM_2014",skip=5)

On va exclure les territoires d’outre-mer ici

df_base_emploi_source <- df_base_emploi_source[-which(df_base_emploi_source$DEP %in% c("971","972","973","974","975")),]
df_base_emploi_colonnes = c("CODGEO","P14_POP1564","P14_H1564","P14_F1564","P14_ACT1564","P14_ACTOCC1564","P14_CHOM1564","P14_INACT1564", "P14_ETUD1564", "P14_RETR1564", "P14_AINACT1564", "P14_HCHOM1524", "P14_FCHOM1524", "C14_ACT1564","C14_ACT1564_CS1","C14_ACT1564_CS2","C14_ACT1564_CS3","C14_ACT1564_CS4","C14_ACT1564_CS5","C14_ACT1564_CS6","P14_POP15P")
df_base_emploi = df_base_emploi_source[,names(df_base_emploi_source) %in% df_base_emploi_colonnes]

et corriger les soucis classiques de la Corse,

MiseEnForme_CodeGeo = function(text) {
  text <- gsub("2A", "20", text)  
  text <- gsub("2B", "20", text)  
df_base_emploi$CODGEO = MiseEnForme_CodeGeo(df_base_emploi$CODGEO)

On peut aussi utiliser des données de revenus, par communes

nom_base_revenus = "indic-struct-distrib-revenu-2014-COMMUNES"
url_baserevenus = paste0("https://www.insee.fr/fr/statistiques/fichier/3126151/",nom_base_revenus,".zip")
unzip(paste0(nom_base_revenus,".zip"),overwrite = TRUE)
df_base_revenus = read_excel("FILO_DISP_COM.xls",sheet="ENSEMBLE",skip=5)[,c(1,4,7)]
df_base_revenus$CODGEO = MiseEnForme_CodeGeo(df_base_revenus$CODGEO)

On recupere des donnees spatiales relatives aux communes

url_geoloc_communes = "http://www.nosdonnees.fr/wiki/images/b/b5/EUCircos_Regions_departements_circonscriptions_communes_gps.csv.gz"
df_geoloc_communes = read.csv2(gzfile("geoloc_communes.csv.gz"),header=TRUE, stringsAsFactors = FALSE,encoding="UTF-8")

et comme toujours, un peu de corrections s’imposent

df_geoloc_communes = df_geoloc_communes[-which(df_geoloc_communes$numéro_département %in% c("971","972","973","974","975")),]
df_geoloc_communes = df_geoloc_communes[,names(df_geoloc_communes) %in% c("code_insee","latitude","longitude","codes_postaux")]
df_geoloc_communes_nb <- nrow(df_geoloc_communes)

On va ensuite creer une fonction de remplacement des valeurs manquantes, et de correction des séparateurs décimaux

MiseEnForme_CoordonneesGeo = function(valeur){
pretraitement = ifelse(as.character(valeur)=="-","0",as.character(valeur))
traitement = as.numeric(ifelse(pretraitement==".","0",gsub(pattern=",",replacement=".",pretraitement)))
df_geoloc_communes$latitude = MiseEnForme_CoordonneesGeo(df_geoloc_communes$latitude)
df_geoloc_communes$longitude = MiseEnForme_CoordonneesGeo(df_geoloc_communes$longitude)

On passe ensuite a l’élimination des lignes en double

df_geoloc_communes = unique(df_geoloc_communes)

On va ensuite changer les noms des colonnes pour harmoniser avec les autres bases

names(df_geoloc_communes) = c("Codes_Postaux","CODGEO","coordonnee_y","coordonnee_x")

On peut ensuite rechercher les lignes en double sur les codes insee

liste_CODGEO2 = aggregate(x=df_geoloc_communes$Codes_Postaux,by=list(df_geoloc_communes$CODGEO),FUN="length")
list_geoloc_communes_CODGEO2 = liste_CODGEO2[liste_CODGEO2$x>1,1]
df_geoloc_communes_CODGEO2 = df_geoloc_communes[df_geoloc_communes$CODGEO %in% list_geoloc_communes_CODGEO2,1:2]

Ici, un correction manuelle s’impose pour 4 configurations : les données propres à Lyon, Paris et Marseille ne sont pas géolocalisées, les données propres à la ville de Laguépie sont géolocalisées en doubles

df_geoloc_communes_propre = df_geoloc_communes[!df_geoloc_communes$CODGEO %in% list_geoloc_communes_CODGEO2,]
df_geoloc_communes_corrige = data.frame(Codes_Postaux=c("13001","69001","75001","82250"),                        CODGEO=c("13055","69123","75056","82088"),
df_geoloc_communes = rbind(df_geoloc_communes_propre,df_geoloc_communes_corrige)

On peut enfin fusionner les bases

df_etab = merge(df_resultat_etab,df_carto_etab,by="Cod.Etab")

Certains établissements ne peuvent être géolocalisés pour certaines années

df_etab_total_nongeolocalises <- df_resultat_etab[!df_resultat_etab$Cod.Etab %in% df_carto_etab$Cod.Etab,]

Comme l’étude ne porte que sur les seuls lycées d’enseignement général et technologique, le dataframe est réduit aux observations relatives d’une part aux lycées, d’autre part aux établissements d’enseignement polyvalent, général ou général et technologique.

df_etab = df_etab[grep("LYCÉE",toupper(df_etab$nature_uai_libe)),]
df_etab = df_etab[grep("GÉNÉRAL|POLYVALENT",toupper(df_etab$nature_uai_libe)),]
df_etab_nongeolocalises = df_etab[df_etab$Cod.Etab %in% df_etab_total_nongeolocalises$Cod.Etab,]
df_etab_geolocalise = df_etab[!is.na(df_etab$coordonnee_x),]
df_etab_geolocalise = df_etab_geolocalise[!is.na(df_etab_geolocalise$coordonnee_y),]

Enfin, on va convertir les code géographiques (ici reconnus comme facteur) en chaines de caractères (de 5 caractères) pour pouvoir fusionner les tables

ConvertCODGEO = function(code) {
  if(is.character(code)) {
    code_character = ifelse(nchar(code)<5, paste0("0",code), code)
  else if(is.factor(code)){
    code_character = ifelse(code<10000, paste0("0",as.numeric(as.character(code))), as.numeric(as.character(code)))
  else if(is.numeric(code)){
    code_character = ifelse(code<10000, paste0("0",code), as.character(code))
df_etab_geolocalise$Code.commune = ConvertCODGEO(df_etab_geolocalise$Code.commune) 
df_etab_geolocalise$Secteur.Public.Prive = sapply(df_etab_geolocalise$Secteur.Public.Prive,function(nature) {ifelse(nature=="PU","Lycées Publics","Lycées Privés")})

On conservation alors les établissements dont la commune n’est pas manquante

df_etab_geolocalise = df_etab_geolocalise[!is.na(df_etab_geolocalise$Code.commune),]

Pour finir, on va creer une base, pour ensuite faire une graphique

tbl_etab_nature_res_source = df_etab_geolocalise[,c(3,8,9,10,11,13,14,15)]
for(i in c(6,7,8)){
  temp = tbl_etab_nature_res_source[!is.na(tbl_etab_nature_res_source[i]),c(1,2,i-3,i)]
  temp$Serie = ifelse(i==6,"L",ifelse(i==7,"ES","S"))
  names(temp)[2:4] = c("Nature","Effectif","Tx.Admis")
    tbl_etab_nature_result = temp
    tbl_etab_nature_result = rbind(tbl_etab_nature_result,temp)
graph = ggplot(tbl_etab_nature_result,aes(x=Effectif,y=Tx.Admis,colour=factor(Annee))) 
graph = graph + geom_point(alpha=0.45)
graph = graph + facet_grid(Serie~Nature)
graph = graph + xlab("Effectifs de l'établissement en terminale (par série)") + ylab("Taux d'admission (%)") 
graph = graph + scale_color_discrete(name="Année des\nrésultats")
graph = graph + theme(legend.title = element_text(size=9,face="bold"),
       legend.text = element_text(size=9),
       strip.background = element_rect(colour="black", fill="gray95"),
       panel.border = element_rect(linetype = "solid"),
       panel.grid.major = element_line(colour = "gray75",linetype = "dashed"),
       panel.grid.minor = element_line(colour = "gray95",linetype = "dashed"),
       axis.title.x = element_text(size=9, face="bold"),
       axis.text.x  = element_text(size=8),
       axis.title.y = element_text(size=9, face="bold"),
       axis.text.y  = element_text(size=8))

On a ici l’evolution des resultats en fonction de la taille des etablissements.

df_communes_CorrNaN = df_communes_Corr[which(!df_communes_Corr$TxChomage == "NaN" & !df_communes_Corr$TxCadres == "NaN" & !df_communes_Corr$TxOuvriers == "NaN" & !df_communes_Corr$NbPopulation == "NaN" & !df_communes_Corr$TxSenior == "NaN" & !df_communes_Corr$RevenusMedians == "NaN"),]
df_communes_sp = SpatialPointsDataFrame(coords = df_communes_CorrNaN[, c("coordonnee_x", "coordonnee_y")], data = df_communes_CorrNaN) 
Grille              = as.data.frame(makegrid(df_communes_sp, nsig=2, cellsize = 0.1))
names(Grille)       = c("X", "Y")
coordinates(Grille) = c("X", "Y")
gridded(Grille)     = TRUE  
fullgrid(Grille)    = TRUE  
proj4string(Grille) = proj4string(df_communes_sp)

On peut ensuite faire du krigeage, histoire de lisser un peu nos donnees de chomage et de revenu

df_communes_sp.TxChomage = krige(TxChomage ~ 1, df_communes_sp, Grille, nmax=1)
df_communes_sp.RevenusMedians = krige(RevenusMedians ~ 1, df_communes_sp, Grille, nmax=1)
sp_lycee_WGS84@data$TxChomage      = extract(R.TxChomage,sp_lycee_WGS84)
sp_lycee_WGS84@data$TxCadres       = extract(R.TxCadres,sp_lycee_WGS84)
sp_lycee_WGS84@data$TxOuvriers     = extract(R.TxOuvriers,sp_lycee_WGS84)
sp_lycee_WGS84@data$NbPopulation   = extract(R.NbPopulation,sp_lycee_WGS84)
sp_lycee_WGS84@data$TxSenior       = extract(R.TxSenior,sp_lycee_WGS84)
sp_lycee_WGS84@data$RevenusMedians = extract(R.RevenusMedians,sp_lycee_WGS84)

On peut enfin conclure, en faisant une fonction generique de visualisation

Creation_Graphique = function(df, AnneeObs_Ouv, AnneeObs_Clo, Effectifs, Abscisses, Ordonnees, TitreAbs, TitreOrd, CouleurGraph, CouleurLiss, Serie) {
  df_temp = df[which(df$Annee>=AnneeObs_Ouv & df$Annee<=AnneeObs_Clo),]
  df_temp = df_temp[which(!is.na(df_temp[,Effectifs]) & !is.na(df_temp[,Abscisses]) & !is.na(df_temp[,Ordonnees])),]
  df_temp = df_temp[!df_temp[,Effectifs]==0,]
  df_temp = df_temp[,c(Abscisses,Ordonnees)]
  graphique = ggplot(df_temp,aes(x = df_temp[,Abscisses],y = df_temp[,Ordonnees])) 
  graphique = graphique + geom_point(data = df_temp, aes(x = df_temp[,Abscisses],y = df_temp[,Ordonnees]),size=1, color=CouleurGraph,alpha=0.25) 
  graphique = graphique + geom_density2d(aes(colour=..level..),show.legend=F) + scale_colour_gradient(low="gray55",high="gray25") 
  graphique = graphique + scale_y_continuous(breaks= seq(80,100,by=2), limits = c(80,100))
  graphique = graphique + xlab(TitreAbs) + ylab(TitreOrd) 
  graphique = graphique + ggtitle(Serie) 
  graphique = graphique + theme(plot.title   = element_text(size=13,color=CouleurLiss, face="bold", hjust=0),
       axis.title.x = element_text(size=8, face="bold"),
       axis.text.x  = element_text(size=8),
       axis.title.y = element_text(size=8, face="bold"),
       axis.text.y  = element_text(size=8),
       panel.border = element_rect(linetype = "solid"),
       panel.grid.major = element_line(colour = "gray55",linetype = "dashed"),
       panel.grid.minor = element_line(colour = "gray75",linetype = "dashed")) 
graphique = graphique + stat_smooth(method = "loess",fill=CouleurLiss,color=CouleurLiss)
Production_Graphique_VI_1 = function(df, Titre_General, Axe_Abscisses, Titre_Abscisses, Annee_Observee_Ouv, Annee_Observee_Clo){
  Graph_S = Creation_Graphique(df, Annee_Observee_Ouv, Annee_Observee_Clo, "Effectif.S", Axe_Abscisses, "Tx.Admis.Etab.S", Titre_Abscisses, "Taux d'admission (%)", "dodgerblue3","dodgerblue4","Série S")
  Graph_ES = Creation_Graphique(df, Annee_Observee_Ouv, Annee_Observee_Clo, "Effectif.ES", Axe_Abscisses, "Tx.Admis.Etab.ES", Titre_Abscisses, "Taux d'admission (%)","darkorange2","darkorange3","Série ES")
  Graph_L = Creation_Graphique(df, Annee_Observee_Ouv, Annee_Observee_Clo, "Effectif.L", Axe_Abscisses, "Tx.Admis.Etab.L", Titre_Abscisses, "Taux d'admission (%)", "chartreuse4","darkgreen","Série L")
  Graph_TS = Creation_Graphique(df, Annee_Observee_Ouv, Annee_Observee_Clo, "Effectif.Etab", Axe_Abscisses, "Tx.Admis.Etab", Titre_Abscisses, "Taux d'admission (%)", "indianred1","red4","Toutes séries")
  p = plot_grid(Graph_S, Graph_ES, Graph_L, Graph_TS, ncol = 2, nrow = 2,align = 'hv',
  scale = c(0.95, 0.95, 0.95, 0.95),vjust = 0.9, hjust=-0.5)
  titre <- ggdraw() + draw_label(Titre_General,fontface="bold", size=10)
  plot_grid(titre, p, ncol = 1, rel_heights=c(.25,5))

On note ici

df_lycee <- sp_lycee_WGS84@data

et on peut faire un premier graphique, avec le taux de chomage

Production_Graphique_VI_1(df              = df_lycee,
                          Titre_General   = "Taux d'admission par série en fonction du taux de chômage \n dans la population active - Tous lycées confondus",
                          Axe_Abscisses   = "TxChomage",
                          Titre_Abscisses = "Taux de chômage dans la population active (%)",
                          Annee_Observee_Ouv     = "2013",
                          Annee_Observee_Clo     = "2015")

On ne va pas enfoncer les portes ouvertes de l’inference ecologique, en affirmant des choses aussi stupides que “on a moins de chances d’avoir le bac quand on est au chômage”. Mais on peut noter que dans les zones avec un fort taux de chômage, les résultats au bac sont moins bons.

On peut ensuite regarder en fonction du revenu de la commune du lycée

Production_Graphique_VI_1(df                     = df_lycee,
                          Titre_General          = "Taux d'admission par série en fonction du niveau des revenus disponibles médians - Tous lycées confondus",
                          Axe_Abscisses          = "RevenusMedians",
                          Titre_Abscisses        = "Quantile du niveau des revenus disponibles médians (%)",
                          Annee_Observee_Ouv     = "2013",
                          Annee_Observee_Clo     = "2015")

Fascinant, non ? Mais c’est clairement juste une première approche… il faudrait aller plus loin ensuite !

Insurance, Actuarial Science, Data and Models

Our research chaire ACTINFO, with our colleagues from Lyon, at the DAMI chaire,  PREVENT’HORIZON chaire & ACTUARIAT DURABLE chaire, will organize a 2 day conference in Paris, on Insurance, Actuarial Science, Data & Models, in ten days.

We invited Katrien ANTONIO (KU Leuven), Alexandre BOUMEZOUED (Milliman Paris), Alfred GALICHON (New-York University), Pierre-Yves GEOFFARD (Paris School of Economics), Meglena JELEVA (University of Paris Nanterre), Julie JOSSE (Ecole Polytechnique), Florence JUSOT (Paris Dauphine University), Michael LUDKOWSKI (University of California Santa Barbara), François PANNEQUIN (CREST and ENS Paris-Saclay), Florian PELGRIN (Edhec Business School), Dylan POSSAMAI (Columbia University) and Julien TRUFIN (ULB Brussels). More information (including the program) is online.

Supprimer des données ?

Il y a une dizaine de jours, je participais à la conférence Sciences XXL, à l’INED, où nous parlions des utilisations des données massives en Sciences Sociales, et au même moment, j’ai découvert – en discutant avec plusieurs assureurs – qu’ils envisageaient de supprimer des données, de manière également massive. Quand on veut faire de l’économétrie de la finance, on peut utiliser des données de cours boursiers, qu’on peut trouver en ligne, ou – pour une granularité plus faible – acheter à des fournisseurs de données. Mais quand on fait de l’économétrie de l’assurance, avoir des données est plus compliqué. Dans mon tout premier cours d’assurance dommage, j’enseignais la théorie, faute de données. Depuis, j’ai réussi à récupérer des données. On a mis ces données dans un package R (casdatasets), et mieux: avec des jeux de données (prêtées par des assureurs) on a pu lancer notre troisième pricing game, qui devrait nous permettre de mieux comprendre la dynamique des marchés d’assurance.

Bref, j’ai été particulièrement surpris d’apprendre que des assureurs envisageaient de détruire des données (individuelles). J’avais entendu de tels propos lors qu’avec Arnaud on commencé à travaillé sur le risque de catastrophes naturelles, et qu’on essayait de mieux comprendre l’impact des tempêtes Lothar et Martin, en décembre 2009. En particulier, au commencement de nos recherches, nous voulions avoir un ordre de grandeur du nombre de polices d’assurance (multirisques habitation) dans un portefeuille, ou plutôt le taux de polices touchées, si possible avec une granularité spatiale assez faible. Des assureurs ont pu nous aider à avoir des ordres de grandeur, par département

mais d’autres nous ont dit qu’il serait difficile de retrouver les données, qui remontent à près de 20 ans. Voire impossible. Et c’est là qu’on a commencé à entendre parler de suppression de données personnelles. Et si les données n’ont pas été agrégées au niveau que l’on souhaite, c’est impossible de faire la requête, 20 ans après.

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Droit et Données Individuelles, à Amiens

Lundi et mardi prochains, une conférence sera organisée au centre de droit privé et de sciences criminelles d’Amiens, sur le thème droit des données personnelles. En particulier, mardi matin, une séance sera dédiée aux données personnelles dans les secteurs de la banque et de l’assurance. Je n’aurais pas de slides, mais j’essayerais de faire un compte tendu rapidement…

Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality

Weapons of Math Destruction est un livre passionnant, qui, comme le sous-titre l’indique parle de “big data”. Beaucoup de livres parus ces jours-ci parlent de big data. Le point de vue est celui de Cathy, ancienne professeur de mathématiques (après des études à Berkeley, elle a obtenu un doctorat à Harvard et enseigné au MIT lors de son postdoc), qui a travaillé sur les marchés financiers au moment de la crise de 2008 dans un hedge fund, avant de rejoindre RiskMetrics en 2009, comprenant qu’il était important de modéliser les risques financiers. Après avoir côtoyé le mouvement Occupy Wall Street, elle décide reprendre sa vie en main, en devenant Data Scientist. Elle a ainsi dirigé un des cursus de l’école de journalisme de Columbia tout en étant consultante en Data Science.

Son point de vue est particulièrement intéressant, car elle met en avant le lien entre la gestion des risques et le monde qui s’ouvre, autour du big data. Le premier est que les deux ont attiré massivement l’élite des étudiants, la finance entre 1995 et 2010, le monde de la donnée ensuite. Pour les deux, le “vrai monde” semble déconnecté de ce qu’ils manipulent: “the real world, with all its messiness, sits apart“. Ce qui pose la question centrale du livre, qu’est-ce qui sera l’analogue de la crise du crédit dans le monde de la donnée? Et pour Cathy, la réponse est simple. Dans la dystopie que nous promet le Big Data, les inégalités sont augmenter.

Il y a déjà les inégalités du côté des plateformes, avec des compagnies qui finissent par occuper des positions monopolistiques. Comme le note Cathy, il n’y a rien d’incroyablement intelligent dans le fonctionnement de Google, ou Facebook. Ces compagnies sont énormes parce qu’elles ont été là, au bon moment, mais le danger est leur voracité insatiable. Car à l’heure actuelle, la même entreprise gère nos courriers électroniques, nos recherches (de voyage, de musique, etc), nos réseaux sociaux, et peut ainsi évaluer, mais également contrôler notre monde.

Et au delà des plateformes, ce sont surtout les inégalités au sein de la population qui vont exploser. Cathy O’Neil illustre sa thèse à l’aide d’exemples particulièrement bien choisis. Par exemple la publicité ciblée permet à des publicitaires prédateurs d’atteindre de manière encore plus efficace les personnes les plus vulnérables à l’escroquerie. Les algorithmes utilisés par les ressources humaines créent des discriminations pires que celles qui pouvaient déjà exister. Et c’est exactement le même phénomène que l’on observe avec les police prédictive, où l’égalité devant la loi n’a plus de sens dans la réalité quotidienne.

La logique de ces algorithmes prédictifs est simple: les gagnants vont gagner, et les perdants vont perdre. Mais de manière sournoise, car invisible. Il n’y a pas de volonté délibérée et affichée, il n’y a plus forcément de policier raciste, ou de recruteur misogyne. Les inégalités se créent sans que personne ne s’en rende vraiment compte. Considérons une RH qui veuille définir un score de “succès” pour proposer des promotions, peut être basé sur un historique de succès observés dans les années précédentes. Si les données ne contiennent que peu de femmes (car peu avaient, historiquement, des postes à responsabilité) l’algorithme pénalisera les femmes. Et la spirale va commencer. Il y en aura de moins en moins dans la base, et elles seront de facto davantage pénalisées. Le livre foisonne de petits exemples qui illustrent parfaitement son propos, car ce phénomène existe partout. Les programmes visant à réduire la criminalité font en fait augmenter la criminalité dans les régions les plus pauvres. Si les quartiers pauvres ont plus de crimes, il y a aura davantage de policiers, qui feront alors davantage d’arrestation, etc. Les inégalités sont exacerbées, car les modèles manquent de boucles de rétroactions.

Une fois posés tous ces problèmes, on est en attente de solutions. Et le tableau que dresse Cathy n’est pas très réjouissant. On retrouve le phénomène décrit par la loi de Goodhart, “quand une mesure devient un objectif, elle cesse d’être une mesure”. Les plus malins comprennent la logique de l’algorithme, et finissent par pervertir l’évaluation. C’est le cas des évaluations des élèves dans les écoles américaines, où les instituteurs sont incités (par l’algorithme) à tricher pour aider leurs élèves à avoir des bonnes notes, pour faire remonter l’école dans le classement. Mais il n’est pas surprenant qu’il n’y ait pas de recette miracle, car le problème est profond. Comme le note Cathy O’Neil, “the model is optimized for efficiency and profitability, not for justice or the good of the ‘team.’ This is, of course, the nature of capitalism“.

A la lecture du livre, on comprend la logique dans le parcours de Cathy, sa logique de rejoindre Occupy après avoir vécu de l’intérieur la crise du crédit. On y entend un appel à la conscience des Data Scientist. Leur rappelant que la construction d’un “bon” modèle ne doit pas se faire sur des critères statistiques, mais doit aussi tenir compte d’une notion d’équité. Ce qui rejoint les débats que nous avons au sein de la chaire, lorsque nous essayons de réintégrer la notion de mutualisation lorsque les actuaires font de la segmentation tarifaire. Bref, ce livre est indéniablement le livre qu’il convient de lire en cette rentrée.