Créer un chatbot personnalisé avec GPT
Introduction aux principes d’un chatbot : flux de conversation, formats de requête et de réponse. Présentation des APIs LLM (OpenAI, Hugging Face) : aspects coûts, quotas, gestion d’accès. Approche RAG pour incorporer des données spécifiques (bases documentaires internes, FAQ). Sécurité et conformité : filtrage de contenu, logs, gestion du RGPD et de la confidentialité des […]
Accéder à la formationFine-tuning et Personnalisation de Modèles Génératifs
Rappel de la notion de fine-tuning : différences entre prompt engineering, LoRA, et full fine-tuning. Tour d’horizon des librairies (Hugging Face, PyTorch Lightning) et modèles compatibles. Préparation du dataset : collecte, nettoyage, segmentation, balance des classes (si classification). Paramètres clés (learning rate, batch size) et gestion du sur-apprentissage ou de l’underfitting. Mise en œuvre pratique […]
Accéder à la formationGLM (Generalized Linear Model)
Découvrez, ou redécouvrez l’essentiel des modèles linéaires généralisés, leur utilité et leur mise en pratique en seulement 2 heures ! Introduction & motivations Rappels sur les résidus (bruts, standardisés, studentisés) Rappels sur les notions de levier et d’influence Concept de base d’un GLM (définition, prédicteur linéaire, fonction de lien, aléa, …) Sélection des composants (dont […]
Accéder à la formationIA Générative Responsable et Éthique
Enjeux sociétaux : biais dans les données, discriminations potentielles, impact social. Risques liés à la désinformation : fake news, manipulation d’opinion, modifications de documents. Aspects réglementaires : RGPD, CNIL, AI Act, responsabilité légale en cas d’erreur ou de préjudice. Exemples concrets de dérives : deepfakes, chatbot mal configuré diffusant de fausses informations. Audit des biais […]
Accéder à la formationIntroduction à l’IA générative
Panorama historique : des premiers algorithmes d’IA aux modèles génératifs modernes. Distinction entre IA discriminative et IA générative, avec exemples concrets. Découverte de différentes approches (GAN, autoencodeurs, Transformers) et leurs principes. Mise en avant de cas d’usage liés au texte (contrats, courriels, FAQ) dans le secteur assurance. Exemple de fonctionnement pas à pas (ex. […]
Accéder à la formationIntroduction aux Large Language Models (LLM)
Rappel du fonctionnement des Transformers (mécanisme d’attention, encodage/décodage). Présentation de modèles majeurs : BERT, GPT, T5, Mistral, et leurs spécificités. Schématisation de l’entraînement : prétraining, fine-tuning, RLHF, et volumes de données utilisés. Analyse des forces et faiblesses (hallucinations, biais, coût d’inférence). Cas d’usage en assurance : traitement de formulaires, génération de rapports, classification de […]
Accéder à la formationLangage « R » – Les fondamentaux
Découvrez ou redécouvrez les bases du langage « R » en 2 heures. Un excellent coup de boost pour se lancer par la suite dans des études statistiques, des projets de data science, ou encore des applications Shiny ! Introduction Manipulation de données via le package « dplyr » Visualisation de données via le package « ggplot2 […]
Accéder à la formationMachine Learning – Forêt aléatoire (random forest)
Découvrez, ou redécouvrez l’essentiel des forêts aléatoires, leur utilité et leur mise en pratique en seulement 2 heures ! Introduction Motivation (« high variance » des arbres de décisions, pouvoir prédictif, …) Concept de base (notion d’ensemble, observation bagging, features bagging, OOB) Mise en pratique sous « R » Avantages & inconvénients Hyperparameters tuning & […]
Accéder à la formationMachine Learning – G.B.M. (Gradient Boosting Method)
Découvrez, ou redécouvrez, en seulement 2 heures, les méthodes de gradient boosting, qui permettent de créer un classifieur fort à partir de classifieurs faibles, ainsi que leur mise en application sous « R » ! Introduction Motivation Concept de base (notion d’ensemble itératif, classifieur faible, gradient, overfit, loss function, …) Mise en pratique sous « […]
Accéder à la formationMachine learning : Arbres de décisions
Appréhendez l’essentiel des arbres de décisions, leur utilité et leur mise en pratique !
Accéder à la formationPrompt Engineering
Rappel de ce qu’est un prompt et son importance dans l’interaction avec un LLM. Décomposition de la structure d’un prompt : contexte, instruction, exemples, contraintes. Techniques avancées : few-shot, chain-of-thought, ajustement du style et du niveau de détail. Optimisation des paramètres (température, tokens) pour façonner la réponse. Erreurs les plus courantes (ambiguïté, manque de contexte, […]
Accéder à la formationProvisionnement – Découverte du package R « ChainLadder »
Découvrez, ou redécouvrez en 2 heures l’essentiel des méthodes de provisionnement à l’aide du logiciel « R » ! Introduction Exploration du package « ChainLadder » Mack chain ladder Bootstrap chain ladder Clark Quizz Fiche récapitulative
Accéder à la formationProvisionnement – Méthode de Bornhuetter–Ferguson
Découvrez, ou redécouvrez en 2 heures la méthode de provisionnement Bornhuetter–Ferguson et créez votre propre outil (réutilisable) pour la mettre en application !
Accéder à la formationProvisionnement – Méthode des link ratios
Découvrez, ou redécouvrez en 2 heures l’essentiel des méthodes dites « link ratio » – comme chain ladder ou london chain – et créez votre propre outil (réutilisable) pour les mettre en application ! Introduction Définition générale Cas particulier de la méthode « chain ladder » Cas particulier de la méthode « london chain » […]
Accéder à la formationQuantification de risque via courbes d’exposition, courbes de vulnérabilité et ILF
Découvrez en 2 heures les principaux outils de tarification dits « par exposition » et apprenez à les créer vous-même ! Introduction et motivation Rappel sur les méthodes de tarification Définition et construction d’une courbe d’exposition (via Excel) Définition et construction d’une courbe de vulnérabilité (via Excel) Définition et construction d’une courbe ILF (increased limit […]
Accéder à la formationRAG (Retrieval-Augmented Generation)
Introduction : pourquoi compléter un LLM par un moteur de recherche (actualisation, réduction des hallucinations). Principes de base : récupération d’information (BM25, FAISS), indexation de documents, passage au LLM. Architecture d’un pipeline RAG : gestion des métadonnées, embeddings, connexion au générateur de texte. Exemple d’implémentation : déploiement minimaliste avec Haystack ou LangChain, config et flux […]
Accéder à la formationRéassurance non-vie – Les fondamentaux
Découvrez l’essentiel du milieu de la réassurance non-vie en deux heures, idéal pour parfaire sa culture générale en assurance non-vie. Introduction Les différentes formes de réassurance Les différents types de risques pour les réassureurs Exercices (via Excel) Introduction aux méthodes de tarification Quizz Fiche récapitulative
Accéder à la formationStatistiques inférentielles et simulations de Monte-Carlo
Apprenez, en 2 heures, à exploiter la puissance de calcul d’un ordinateur et de « R » pour modéliser des risques via simulations de Monte-Carlo, à partir d’observations empiriques ! Introduction et motivation Rappels sur l’inférence statistique de paramètres (MME, MLE, MQE, MGE) et la GoF Rappel sur le concept de Monte-Carlo Mise en applications […]
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