Les fondamentaux de l’IA et des données en assurance

• Acquérir les bases de l’IA et de la donnée appliquées à l’assurance
• Identifier les cas d’usage de l’IA dans les métiers de l’assurance
• Cerner les limites, les risques et les règles de gouvernance

Collaborateurs d’assurance, managers, chefs de projet, conformité

Aucun prérequis technique, de la curiosité pour la donnée suffit

• Définir l’intelligence artificielle, l’apprentissage et la donnée
• Distinguer données structurées, non structurées et données personnelles
• Comprendre la qualité des données et son effet sur les modèles
• Identifier les cas d’usage en souscription, en gestion et en sinistres
• Découvrir la détection de fraude et la tarification assistées par IA
• Comprendre l’IA générative et ses usages dans la relation client
• Reconnaître les biais, les erreurs et les limites des modèles
• Situer les exigences de protection des données et d’éthique
• Comprendre la gouvernance et le cycle de vie d’un projet IA
• Dégager les premières priorités pour son organisme d’assurance

• Associer des cas d’usage IA à des métiers de l’assurance
• Repérer les biais possibles d’un modèle de tarification
• Classer cinq projets IA selon leur valeur et leur risque

• Lexique de l’IA, de l’apprentissage et de la donnée en assurance
• Infographie des cas d’usage de l’IA dans les métiers
• Check list de démarrage d’un projet IA pour un assureur