La non-discrimination dans l'usage des données et les modèles actuariels.
Vers un nouveau compromis entre performance et équité
La notion d'équité (fairness) est au cœur des débats depuis une décennie dans de nombreuses industries avec l'avènement de l'apprentissage automatique. En assurance, la notion d’équité actuarielle, qui repose sur la discrimination statistique entre risques, est aujourd’hui soupçonnée de créer ou d’entretenir des discriminations sociales. Discrimination (statistique) et non-discrimination (sociale) s’opposent-elles ?
L’expérience et de nouvelles métriques montrent que l’omission des variables sensibles ou le réajustement des résultats de modèle en tenant compte de l’exposition au risque pour chaque groupe/modalité de la variable sensible sont insuffisantes pour assurer une équité locale/individuelle.
Ce webinaire vise à sensibiliser les actuaires, les datascientists et les risk-managers aux nouveaux outils et métriques pour détecter/mesurer le biais d'une variable sensible (genre, âge du bénéficiaire ou tout autre variable au centre de la stratégie d'un acteur de l'assurance) sur une variable d'intérêt telle que la prime d'assurance ou la sinistralité.
Il sera également proposé un protocole de mitigation de biais dans le cadre de la régression d'une prime d'une garantie auto.
INTERVENANTS
Ancienne élève de l’École polytechnique, statisticienne économiste de l’ENSAE et actuaire qualifiée, Laurence Barry est également titulaire d’un doctorat de sciences politiques. Elle a occupé des postes de direction dans l’actuariat et mène aujourd’hui de front des projets académiques et de conseil. Co-titulaire de la chaire PARI (Programme de Recherche sur l’Appréhension des Risques et des Incertitudes), ses recherches portent sur les transformations de la rationalité moderne et plus récemment sa mutation algorithmique.
Actuaire, professeur de mathématiques appliquées à l’UQAM (Université du Québec à Montréal) et éditeur du blog https://freakonometrics.hypotheses.org/. Il est co-auteur avec Michel Denuit de Mathématiques de l'Assurance Non-Vie (Economica), de Computational Actuarial Science with R (CRC Press) et du Manuel d'Assurance (Presses Universitaires de France) avec Gilles Bénéplanc et Patrick Thourot, à paraître à la rentrée. Ses recherches portent sur les modèles actuariels, tant sous l'angle statistique qu'économique.
Senior manager de la practice Actuarial & Financial Services d'Optimind
Expert en datascience pour l'assurance,
André accompagne les acteurs de l'assurance dans leur transformation digitale, dans l'optimisation des processus et modèles assurantiels et la gestion des risques.
PROGRAMME
- Historique de l'équité et le dilemme profond avec la discrimination.
- Face à une société qui change, pouvons-nous nous contenter d'une équité paritaire ?
- État de l'art des grandes familles d'approche d'équité par groupe et par individu.
- Proposition d'un protocole de mesure et de mitigation d'un biais.
- Mitigation d'un biais en tarification auto - Vers un nouveau compromis entre performance et équité locale.
