{"word_count": 824, "character_count": 5374}
L’intelligence artificielle pose de nombreux défis, tant technologiques qu’éthiques, voire philosophiques. Les problèmes les plus souvent évoqués étant le biais des données et la transparence des algorithmes (ou des modèles). Ce problème est bien connu en justice prédictive (les juristes parleraient de justice actuarielle) : les modèles doivent être interprétables, compréhensibles, et tenir compte du biais connu des données. Car à part les expériences randomisées, les données « neutres » ou « brutes » n’existent pas. Si je veux construire un score de fraude, j’utilise ainsi des données construites suite à des enquêtes pour fraudes, la majorité des observations découlant d’une suspicion préalable de fraude. Il est ainsi nécessaire de comprendre comment les données ont été collectées, ce que tout statisticien apprenait historiquement à faire. L’interprétabilité des modèles pose des questions complexes car elle est associée à un processus narratif, ce dernier proposant souvent une explication causale à un mécanisme (qui est souvent implicite dans l’idée du processus prédictif). Mais la grande majorité des modèles actuariels et d’apprentissage machine se contentent d’étudier des corrélations. Le genre est ainsi corrélé avec la sinistralité en assurance automobile, et les actuaires avaient pris l’habitude de justifier cette relation en recourant à des stéréotypes, de la même manière que la conduite d’une voiture de sport prêtait à un conducteur les pratiques de tous les conducteurs de voitures de sport. Cette généralisation par stéréotypes, au cœur du travail de l’actuaire, est aujourd’hui remise en cause par l’idée de personnalisation de l’assurance, comme cela s’observe également dans le domaine de la santé. Cette personnalisation est devenue indispensable en grande dimension : les classes de risques n’ont pas de sens. Avec plusieurs centaines de variables explicatives, plus aucun individu ne se ressemble, et il devient impossible de raconter une histoire autour d’un assuré « moyen ».Cette personnalisation, qui flatte probablement l’ego de l’assuré, en le rendant unique casse l’idée de mutualisation et de segmentation de l’assurance. Historiquement, une forme de solidarité existait entre individus qui se ressemblaient, mais elle disparait dès lors que chaque assuré doit être vu comme un être unique. Si la théorie économique justifiait cette « spirale de la segmentation », la pratique et la théorie mathématique commence à cerner les limites. Segmenter trop signifie bien souvent que le modèle ne capture plus un signal de fond, et commence à modéliser du bruit, il overfit, et perd en généralisation : un modèle de tarification bon une année ne le sera peut-être plus l’année suivante. Les assureurs rêvent aujourd’hui en voyant les performances des modèles des GAFA qui arrivent à prédirent les prochains achats sur un site (probablement d’ailleurs en créant l’envie). Si des dialogues sont nécessaires entre ces deux mondes que tout oppose, la tortue conservatrice fascinée par son historique de données et le lièvre agile obsédé par l’avenir de l’autre, les modèles avancés d’apprentissage marchent souvent mal dans certains aspects de l’assurance IARD. Les algorithmes d’apprentissage profonds (des réseaux de neurones avec de très nombreuses couches, constituant des boîtes noires avec des milliers de paramètres) sont devenus incontournables pour analyser des images (prédire rapidement le coût d’un sinistre matériel automobile à partir d’une dizaine de photos du véhicule endommagé) ou pour analyser ou générer du texte (en offrant une assistance rapide et fiable à un assuré). Mais ils sont difficilement utilisables pour provisionner de manière robuste le coût d’un accident corporel et ils posent des questions intéressantes sur la tarification de l’assurance. Ces algorithmes ont été développés dans un contexte de classification, pour reconnaître des caractères manuscrits ou des objets sur une image et il y a des raisons simples pour comprendre qu’un chien est différent d’un chat sur une photo. Mais expliquer pourquoi Mr Dupont et pas Mme Dupond a eu un accident d’automobile l’an passé est plus complexe. Et ce n’est pas leur but : ces modèles visent à estimer la probabilité que Mr Dupont ait un accident dans l’année. Un modèle très poussé pourra prédire que la probabilité est de 17.23% (au lieu des 15.62% obtenue par un modèle jugé aujourd’hui trop simple), et la prime demandée doit alors augmenter de 10%. Mais est-ce si important si au final pendant les 8 années que Mr Dupont passera dans la compagnie, il n’aura aucun sinistre ? ou en aura un très grave ? L’assurance IARD relève bien souvent d’un aléa très important, la sinistralité étant en très grande partie imprévisible. Un danger est que ces algorithmes proposent des intervalles de prix beaucoup plus grands, et que la mise en compétition de ces modèles fera baisser les primes du marché. Si la sinistralité ne baisse pas en parallèle le marché perdra de l’argent, certains assureurs risquant alors de disparaître. En revanche, si ces nouvelles techniques permettent de réduire la sinistralité, tout le monde sera gagnant, mais cela suppose de faire davantage de prévention, cette dernière reposant sur l’identification de mécanismes causaux clairs, en identifiant quels leviers pourraient réduire la probabilité d’avoir un accident, et sa gravité.