Ce midi, je participerai (en ligne) aux lundis de l’IA et de la finance, avec comme thème “mesurer et corriger les biais dans les systèmes d’IA”, dans le cadre d’un séminaire co-organisé par l’Autorité de Contrôle Prudentiel et de Résolution (ACPR/Banque de France) et Télécom Paris. Mon intervention, en ouverture, reviendra sur l’équité dans le contexte de l’assurance [les slides sont disponibles].
Dans dix jours, je participerai (en ligne) aux lundis de l’IA et de la finance, avec comme thème “mesurer et corriger les biais dans les systèmes d’IA”. Co-organisés par l’Autorité de Contrôle Prudentiel et de Résolution (ACPR/Banque de France) et Télécom Paris, les « Lundis de l’IA et de la Finance » forment un cycle de conférences autour de la réglementation de l’IA dans le secteur financier. Dans ce cadre, régulateurs, chercheurs et autres acteurs de l’industrie financière se sont réunis tous les deux mois pour échanger autour de différentes thématiques du domaine.
17h10 – 17h30 : Arthur Charpentier (UQAM Montréal) : présentation de travaux sur l’équité dans le domaine de l’assurance (où le cœur du métier est précisément de « discriminer » les risques), y compris une présentation des métriques d’équité et de leurs implications [les slides sont disponibles]
17h30- 17h50 : Benoît Rottembourg et Jean-Michel Loubes (Inria) : méthodes d’identification des biais sur un cas concret (impayés en téléphonie)
17h50-18h10 : David Cortés (AI-vidence) et/ou Stephan Clémençon (Télécom Paris) : présentation d’une méthode empirique de correction des biais directement dans les données d’entrée
18h10-18h25 : Questions / discussions
18h25-18h30 : Remarques de clôture, O. Fliche et/ou D. Bounie
Insurance is usually defined as “the contribution of the many to the misfortune of the few”. This idea of pooling risks together using the law of large number legitimates the use of the expected value as actuarial “fair” premium. In the context of heterogeneous risks, nevertheless, it is possible to legitimate price segmentation based on observable characteristics. But nowadays, intensive segmentation can be observed, with a much wider range of offered premium, on a given portfolio. In this talk, we will briefly get back on statistical approaches of insurance pricing (classical econometric tools vs machine learning). We will then get back on recent experiments (so-called “actuarial pricing game”) organized since 2015, where real actuaries are playing in competitive (artificial) market, that mimic real insurance market. We will get back on conclusions obtained on two editions, the first one, and the most recent one, where a dynamic version of the game was launched.
By the way, there will be soon a fourth version of the “Actuarial Pricing Game”… some information soon, on this blog…
"sendo l'intento mio scrivere cosa utile a chi la intende…"