REMISE DES DIPLOMES · REMISE DES DIPLOMES 1ère PROMO DSA Mars 2015/ Avril 2016 7 juillet 2016....

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  • REMISE DES DIPLOMES

    1ère PROMO DSA

    Mars 2015/ Avril 2016

    7 juillet 2016

  • Cérémoniede remise des diplômes de la promo DSA 2015

    Introduction par le Président de l’Institut des actuaires David Dubois

    Présentation des travaux par Jérémie Jakubowicz - Direction des Etudes

    Remise des diplômes par la Présidente du Comité Scientifique F.Picard

    Conférence « Expérience de Data Science en Chine »par la marraine de la promotion Françoise Soulié-Fogelman

    7 juillet 2016

  • Présentation

    Jérémie Jakubowicz

    7 JUILLET 2016

  • En mars 2015

    DIRECTION DES ETUDES

  • • 21 stagiaires (5F / 16H)

    Effectif / Age

    DIRECTION DES ETUDES

    0

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    7

    8

    30 35 40 45 50 55

    Histogramme des âges

  • • Familiarité avec R7 déjà familiers12 ayant quelques notions2 n’ayant jamais utilisé

    • Familiarité avec Python1 déjà familier5 ayant quelques notions15 n’ayant jamais utilisé

    • Aucun prérequis dans ces outils / ni en ML

    Conditions initialesDIRECTION DES ETUDES

  • Cahier des Charges

    DIRECTION DES ETUDES

  • Maîtriser les outils• R• Python / pandas / scikit-learn / …• JupyterComprendre les concepts• Apprentissage Supervisé / Non-supervisé• Critères (AUC, logloss, …)• Generalized Linear Models, Random Forests, Gradient

    Boosting Machines, ...Savoir Faire en situation

    Objectifs opérationnelsDIRECTION DES ETUDES

  • Réalisationsde cette promo

    DIRECTION DES ETUDES

  • • Données provenant d’une société d’assurance anonyme

    • Objectif : faire mieux qu’une série de benchmarks

    • Difficulté principale : c’est Xavier Conort, champion international d’algorithmes et professeur de la formation DSA, qui a fabriquéles benchmarks…

    • Durée : 2 mois et demi

    • La promo relève le défi et c’est un succès !- 18 soumissions sur 21 qui font mieux que le premier benchmark- 5 font mieux que le benchmark le plus fin- la grande majorité utilise des méthodes inconnues quelques mois plus tôt : boosting, extra trees, blending, stacking, feature engineering, etc.

    Un Challenge PrivéDIRECTION DES ETUDES

  • • Tous les projets réalisés seuls …

    • … ou en binôme (deux binômes pour cette promo)

    • Tous les projets liés à une problématique actuarielle

    • Tous les projets impliquant des données réelles et de la programmation (moitié Python / moitié R et quelques projets utilisant d’autres outils tels que Spark, NoSQL)

    Des ProjetsDIRECTION DES ETUDES

  • Zoom sur les projets

    DIRECTION DES ETUDES

  • • Prévision de souscription

    • Prévision de Churn

    • Prévision de sinistres

    • Détection de fraudes

    ThématiquesDIRECTION DES ETUDES

  • • La grande majorité des projets utiliseune démarche sophistiquée de Machine Learning :

    Feature EngineeringxgboostXtreesBlending

    • La notion de validation croisée estacquise pour tous

    OutilsDIRECTION DES ETUDES

  • • “Détecter le projet d’achat d’un véhicule de nosclients en portefeuille”

    • “Mise en œuvre de l'apprentissage statistique pour prédire les résiliations Auto”

    • “Prévision de sinistres sur les garanties ITT”

    • “Détection des fausses déclarations de conducteursprincipaux”

    Quelques titres de projetsDIRECTION DES ETUDES

  • • “Exploitation des données du e-constat automobile”

    • “La France découpée grâce à la télé-détection dans le cadre de l’offre d’assurance climatique prairies”

    • “Utilisation de variables géographiques pour la modélisation de la survenance de sinistres en assurance automobile”

    Autres exemples de projetsDIRECTION DES ETUDES

  • • Importante quantité de travail (1HM+)

    • Uniquement des sujets d’intérêts pour l’actuariattraités de bout en bout

    Acquisition des donnéesPréparationsModélisationAnalyse de performance

    • Certains projets donnent lieu à une mise enproduction par l’entreprise

    Caractéristiques des projets

    DIRECTION DES ETUDES

  • Liste des diplômés DSA promo 2015

    7 juillet 2016

    Philippe BrouillardLaura CandasAngelo CariaMaryse DamaAlexandre DaubasJelena DedicDaniel DescheemaekereMickaël DupontMathias Gleichgevicht

    David GraizVivien GuetteVincent GuienAlexandre KeiflinGael Le VaillantNathalie RamosBabacar SowGaël VirotBarbara Zucconi

  • Un grand bravo à cettepremière promo

  • ConférenceExpérience de Data Science en Chine

    Françoise Soulié-Fogelman

    7 juillet 2016