Intelligence Artificielle

Exploitez efficacement les données de la DSN à des fins d’analyse, de modélisation et de prises de décision stratégiques dans l’assurance !

L’analyse des données géographiques et socio-démographiques est utile dans de nombreux métiers, y compris l’assurance. Apprenez à construire un géocodeur, et intégrez les données externes pour améliorer la connaissance clients !

L’analyse sémantique a permis le développement des chatbots (conversation avec un robot). Comprendre ses principes et l’usage de cette technique est essentiel pour utiliser les textes.

Comment utiliser les algorithmes de machine learning pour la tarification, la détection de fraudes et le scoring en assurance ? Le traitement de volumes importants de données et les algorithmes prédictifs offrent de larges possibilités.

Construire des indicateurs pour automatiser les processus de détection, de correction et de sanction. La diversité des domaines concernés par la gestion des fraudes est telle que les outils de la data science appliqués aux données disponibles permettent d’identifier des anomalies de contrats, de profiler le comportement client et de détecter les intermédiaires suspicieux.

Le traitement des données est aujourd’hui une tâche souvent manuelle, peu automatisée, et chronophage. Apprenez à automatiser ces traitements avec un outil puissant, simple et gratuit : Power Query.

A l’heure où le chatbot est utilisé pour automatiser les échanges et questions réponses, cette formation permet de comprendre les principes de fonctionnement et de réaliser un chatbot.

Introduction au Machine Learning (ML) Définitions et concepts clés du ML Aperçu des applications dans divers secteurs Vue d’ensemble des modèles de machine learning Fondamentaux d’Excel pour le Machine Learning Utilisation avancée des fonctions Excel pour la manipulation de données Préparation des données en vue de l’analyse Principe des implémentations des algorithmes Comprendre et implémenter […]

Depuis plusieurs années, la communauté scientifique se penche de plus en plus vers les questions de l’interprétabilité. Découvrez comment appliquer cette notion aux modèles de tarification en assurance non-vie avec un modèle à la frontière des modèles linéaires généralisés et des modèles de Machine Learning.

Maîtrisez les fondamentaux de l’Assurance Cyber et construisez des stratégies avancées de gestion des cyber-risques.

Analysez les scénarios de fraude, développez les techniques d’analyse de réseaux, maîtrisez les techniques de détection de fraude en assurance et présentez la stratégie lutte anti-fraude de bout en bout.

Analysez la qualité des données, développez des techniques avancées de correction d’anomalies, maîtrisez et intégrez les données géographiques
externes.

Les possibilités qu’offrent le traitement de volumes importants de données, associées à des algorithmes sophistiqués, transforment et bousculent le métier de l’assurance. Vous apprivoiserez le « Big Data » par la pratique de techniques simples de la data science grâce au langage « R ».

L’intelligence artificielle et la data science sont des techniques de plus en plus répandues dans le métier de l’assurance. Cette formation présente au manager les principes et les possibilités de ces outils. Il pourra analyser la pertinence de leurs utilisation, et gagner en légitimité dans les actions de gestion de projets et de management d’équipe.

Il n’y a pas de data science sans données collectées et organisées en vue de leur exploitation. L’utilisation de « R » facilite la réalisation d’études statistiques, à partir d’une base de données. La maîtrise du processus et de l’utilisation des outils de data visualisation permettent de mieux comprendre les modèles sous-jacents, et d’en communiquer les résultats de façon graphique et imagée.

Les méthodes de machine learning utilisent des théories mathématiques parfois complexes. Cette formation propose l’illustration de la structure des algorithmes, grâce à des graphiques et des schémas de vulgarisation pédagogique.

La matière première d’une entreprise au 21ème siècle est la masse des données qu’elle collecte. La valorisation de cette richesse passe par une maîtrise indispensable des techniques d’apprentissage, facilitées par l’usage de « R ». Vous travaillez dans l’assurance ? Apprenez les fondamentaux du machine learning pour donner à votre entreprise un avantage concurrentiel certain !

Plongez dans le monde de l’IA générative et découvrez comment transformer les processus d’assurance avec des solutions innovantes. Que vous soyez novice ou expert, cette formation vous donnera les outils nécessaires pour révolutionner votre pratique professionnelle grâce à l’intelligence artificielle. Ne manquez pas cette opportunité de vous positionner à la pointe de la technologie dans votre secteur !

Comprenez comment l’intelligence artificielle se décline aujourd’hui dans la chaîne de valeur de l’assurance. Maîtrisez les techniques de l’intelligence artificielle pour la création de produits individualisés, la prévention des risques, l’indemnisation des sinistres, la lutte anti-fraude !

Les possibilités qu’offrent le traitement de volumes importants de données, associées à des algorithmes, transforment et bousculent le métier de l’assurance. Tout projet se décline selon 4 étapes : collecte des données, structuration de la base de données, apprentissage et étude algorithme sur les données, visualisation des résultats. Identifiez les maillons de la chaîne de valeur de l’assurance susceptibles de se renforcer grâce aux techniques de la data science !

Ne ratez pas le train de l’IA !
Spécialement conçue pour les professionnels souhaitant explorer les bases de l’IA et son impact sur l’assurance, cette formation vous permettra de vous familiariser avec le domaine de l’IA et d’en comprendre les enjeux. Elle vous offre l’opportunité d’acquérir des compétences cruciales pour prendre part à la transformation à venir de votre organisation.

Introduction Démystification des mots clés (big data, machine learning, iIA) Processus de la construction d’un algorithme Analyse descriptive Exploration de la base de données Formulation de la problématique Choix d’un algorithme Apprentissage non supervisé Analyse en composante principale Décomposition en valeurs singulières K-means Classification hiérarchique Apprentissage supervisé Régressions linéaire, logistique, ridge et lasso Classification Bayésienne […]

Envie de gagner du temps ? Power BI est la solution qu’il vous faut ! Elle automatise l’importation, le traitement et la présentation de vos données.

Améliorez votre connaissance client et augmentez le taux de transformation d’un contact en utilisant les algorithmes prédictifs qui favorisent l’up-selling et le cross-selling. L’analyse des avis clients et la gestion du NPS (Net Promoter Score) sont des indicateurs essentiels.

Tout projet se décline selon 4 étapes : collecte des données, structuration de la base de données, apprentissage et étude algorithme sur les données, visualisation des résultats. Découvrez les principales techniques récentes de la data science permettant la mise en oeuvre de solutions innovantes !

Les données de qualité sont exactes, exhaustives et pertinentes. Détecter et traiter les anomalies est essentiel, autant que l’organisation des données. Découvrez les techniques de webscraping, text mining, machine learning et d’analyse de séries temporelles : de nouveaux outils pour améliorer la qualité de vos données !

Une formation théorique ponctuée par la mise en pratique afin de s’approprier les concepts clés de la mutualisation en assurance !

Ce programme de formation offre une approche complète du traitement de texte et de l’intelligence artificielle, en couvrant les aspects métier, la collecte et la manipulation des données textuelles, l’apprentissage automatique, ainsi que l’utilisation avancée des modèles de langue et de l’IA générative pour résoudre des problèmes métiers complexes.

Manipulation et analyse des données textuelles Manipulation des chaînes de caractères et des expressions régulières Collecte des données externes Nettoyage et manipuler les données structurées et non-structurées Collecte des données textuelles Webscraping et manipulation des données html Documents scannés Données des sites d’avis clients Analyse des Emails et les métadonnées OCR et analyse des documents […]