Data Scientist

Le master permet de former des Data Scientists particulièrement adaptés aux problématiques de l’assurance. Mais déjà, qu’est ce un Data Scientist ?

La valeur de la donnée

Un Data Scientist est quelqu’un de qualifié pour extraire une valeur à partir de la donnée. Au vu des quantités de données immenses générées par les entreprises, les profils de ce type sont de plus en plus recherchés dans tous les marchés.

Ils peuvent en effet être utiles tant aux grosses boîtes en leur permettant de mettre à profil leurs données massives, tout comme il peut être utile aux start-ups afin de leur permettre d’utiliser les données disponibles en libre accès pour créer des solutions data pour d’autres entreprises.

C’est aussi quelqu’un de qualifié pour créer des méthodes aux frontières de l’Intelligence Artificielle, au vu de l’amalgame entre les méthodes de Data Science et d’IA.

ça vient d’où ?

De la data, bien sûr ! Les algorithmes ont toujours été là en grande partie mais il n’y avait ni les données ni la puissance de calcul pour les appliquer et obtenir des résultats. Par la suite, les compagnies qui grandissaient de plus en plus dans un monde où il y a de plus en plus de grandes machines ont vu les données qui s’amassent dans leurs archives comme une source d’avantage compétitif.

Il était enfin devenu possible d’utiliser cette donnée efficacement pour faire des inférences utiles au business et permettre aux compagnies qui le faisait de savoir plus que leurs compétiteurs et donc d’avoir une longueur d’avance. Pour exploiter ce genre de données, l’industrie avait besoin de nouvelles compétences : il fallait quelqu’un qui était plus informaticien que tous les mathématiciens, et plus mathématicien que tous les informaticiens, tout en connaissant mieux le métier que les deux. C’est l’apparition du Data Scientist moderne.

Celui-ci doit impacter directement le métier en utilisant des méthodes statistiques et numériques et son intuition personnelle. De plus, celui-ci peut être en mesure générer ce genre de savoir en analysant des données chaotiques, manquantes, et non-structurées.

C’est bien joli tout ça, mais à quoi ça sert ?

Par exemple, à partir de photos de texte de constats automobiles, vous pourrez faire un algorithme qui détermine à quel expert l’envoyer. Ou alors vous pourrez créer un score par commune qui dit à quel point il pourrait y avoir d’accidents. Ou encore déterminer faire un système de détection faciale pour permettre aux employés de l’entreprise d’accéder aux locaux même sans carte. Tant qu’il y a de la donnée, il y a du travail !

“Tant qu’il y a de la donnée, il y a du boulot!”

Et l’Actuariat dans tout ça?

La double casquette du Data Scientist pour l’Actuariat lui permet d’une part d’intégrer la culture du risque, le souci de la réglementation et la transparence des process, aux compétences acquises à travers des outils à la pointe de la modélisation. Cela se fait en misant sur la capacité à travailler de manière efficace sur des données massives et de permettre à l’assuré de mieux comprendre ses clients.