Formation : IA appliquée à l'Assurance

Fondamentaux de l’IA et du Big Data en assurance

1- Fondamentaux de l’IA et du Big Data en assurance :

• Définition et historique de l’IA
• Les différents types d’algorithmes (machine learning, deep learning, NLP, RAG)
• Différence entre IA, automatisation et robotisation des processus
• Études de cas concrets d’application de l’IA dans l’assurance :
• Tarification dynamique
• Détection de fraude
• Service client intelligent

2- Big Data et IA en assurance (3h)

• Définition du Big Data et son rôle dans l’assurance
• Les 5V du Big Data (Volume, Variété, Vitesse, Véracité, Valeur)
• Structuration et gestion des données clients et sinistres
• Outils et infrastructures nécessaires pour exploiter l’IA et le Big Data

Modélisation des risques, gestion des sinistres et introduction à RAG

3- Modélisation et analyse des risques grâce à l’IA (4h)

• Algorithmes de scoring et segmentation client
• Analyse prédictive pour l’évaluation des risques et la souscription de contrats
• Optimisation de la tarification des assurances via l’IA
• Détection de fraudes et anomalies à l’aide du machine learning

4-Introduction à la technologie RAG et ses applications en assurance (3h)

Qu’est-ce que la technologie RAG ?

• Principe de la récupération et génération augmentée
• Différence entre RAG et modèles d’IA classiques

Pourquoi RAG est pertinent pour l’assurance ?

• Recherche et génération de réponses précises sur les contrats
• Assistance client intelligente
• Détection des incohérences dans les déclarations de sinistres
• Exemples d’outils et frameworks (Haystack, LangChain, etc.)

Automatisation avec IA & RAG, réglementation et atelier pratique

5- Automatisation des processus d’assurance avec l’IA et rag (4h)

• Automatisation de la gestion des sinistres et des réclamations
• Utilisation des chatbots intelligents et assistants virtuels
• Intégration des solutions IA et RAG dans le workflow des assureurs
• Exemples d’implémentation avec des API IA

6- Réglementation, éthique et défis de l’IA & RAG en assurance (3h)

• Réglementations en vigueur (RGPD, IA Act, directives européennes)
• Questions d’éthique et biais algorithmiques
• Transparence et explicabilité des décisions prises par l’IA et RAG
• Impacts sur les métiers et compétences en assurance

7- Atelier pratique : Développement d’une solution IA & RAG pour l’assurance (4h)

• Définition des besoins métiers et choix des données
• Conception d’un modèle d’IA et intégration d’un module RAG
• Implémentation d’un chatbot RAG pour la gestion des sinistres
• Présentation et discussion sur les solutions développées

Méthodologie pédagogique

• Alternance entre théorie (60%) et mise en pratique (40%)
• Études de cas réels du secteur de l’assurance
• Simulations et tests d’outils d’IA & RAG
• Travail en groupe sur un projet appliqué