Jeudi, je profitais de ma semaine parisienne pour participer à une journée organisée par COVEA sur le théme de l’IA et de confiance, et sur l’éthique et l’équité en assurance . Mes slides sont en ligne. Par rapport à la première intervention (en janvier dernier) j’ai pu parler de contrefactuel, de suivi des modèles, et d’interprétations et d’explicabilité
C’est la première fois que je me retrouve également croqué par un dessinateur (Stéphane de Mouzon) lors d’une intervention de ce genre (sans être un exposé de séminaire, c’était technique).
Depuis le début de leur histoire, les assureurs sont réputés utiliser des données pour classer et tarifer les risques. A ce titre, ils ont été assez tôt confrontés aux problèmes d’équité et de discrimination associées aux données. Pourtant, si cette question est récurrente, elle connait un regain d’importance avec l’accès à des données de plus en plus granulaires, massives et comportementales. Nous verrons ici comment les biais de l’apprentissage machine en assurance renouvellent ou transforment ce questionnement pour rendre compte des technologies et des préoccupations sociétales actuelles : paradoxalement, alors que la plupart de ces biais ne sont pas nouveaux, la recherche d’une équité pour les contrer, elle, se transforme.
Ce jeudi, j’interviendrai à une conférence organisée par Covéa sur l’éthique de l’IA et la science de données, avec Astrid Bertrand et Chaouki Boutharouite. Les slides sont maintenant en ligne.
Le rôle essentiel d’un actuaire en charge de la tarification est la segmentation du portefeuille (ou « insurance classification » en anglais), correspondant à une activité de discrimination (mathématiquement parlant) au sens où l’actuaire va chercher les variables les plus « discriminantes », pour en expliquer une autre (en lien avec la sinistralité). Mais au sens juridique, discriminer, c’est interdit par la loi, ce qui place l’actuaire dans une position souvent délicate et complexe.
