Introduction générale

• Principes fondamentaux en tarification automobile
• Qu’est-ce qu’un véhiculer, quelques exemples
• Pourquoi construire des véhiculiers internes
• Quelles sont les données externes et internes nécessaires à la construction des véhiculiers
• Revue bibliographique et résultats publiés

Processus de construction d’un véhiculer

• Capter l’effet véhicule sur la sinistralité du portefeuille
• Modélisation de l’effet véhicule en fonction de données externes par modèle de machine learning
• Classification des véhicules en termes de risque par garanties, et construction des véhiculiers
• Comment prédire la classe d’un nouveau véhicule à la souscription

Rappel théorique et technique

• Introduction aux modèles de machine learning avec « R »/Python
• Choix du modèle et optimisation des hyper-paramètres
• Gestion des spécificités de la branche assurance dommage lors du calibrage des modèles d’apprentissage
• Amélioration des modèles à l’aide de la théorie de la crédibilité

Cas pratique : construction de véhiculiers sur données réelles publiées

• Préparation des données
• Choix de la maille de modélisation des véhicules
• Construction des modèles
• Tests et validation
• Inclusion des véhicules dans le processus de tarification

Évaluation de la qualité des véhiculiers construits

• Gestion du risque de sûr/sous apprentissage
• Spécificité pour les petits portefeuilles
• Confrontation du véhiculier à l’expertise métier et au marché
• Gestion des nouveaux véhicules et vieillissement du véhiculier