Les directions des risques et les actuaires font face à une pression sans précédent. La complexité des portefeuilles s'accroît, les exigences réglementaires Solvabilité II et IFRS 17 se durcissent, tandis que les événements climatiques extrêmes multiplient les scénarios de catastrophe. Dans ce contexte, l'approche traditionnelle , modèles statistiques statiques, traitements manuels des données, silos informationnels , montre ses limites. Les entreprises du secteur assurance-banque perdent en réactivité, en précision de tarification et, in fine, en marge technique.
À retenir : Selon l'ACPR, 68 % des organismes d'assurance français identifient l'adoption de l'IA comme priorité stratégique 2025-2026, mais seulement 23 % ont industrialisé des cas d'usage au-delà du stade pilote (Observatoire Fintech/Insurtech ACPR, janvier 2025).
Nous accompagnons depuis 2019 les directions générales, risk managers et DSI dans le déploiement opérationnel de l'intelligence artificielle appliquée à la gestion des risques. Notre catalogue de formations s'inscrit dans une logique de montée en compétences financée par les budgets formation entreprise : OPCO, Plan de Développement des Compétences, FNE-Formation ou AIF. Chaque parcours est certifié Qualiopi, référençable France Travail et conçu pour un retour sur investissement mesurable dès le premier trimestre post-formation.
Le cadre européen évolue à vitesse accélérée. L'AI Act, entré en application progressive depuis février 2025, classe les systèmes de scoring de souscription et de provisionnement en "risque élevé". Cela impose documentation, traçabilité, gouvernance des données et surveillance humaine. Parallèlement, l'ORSA (Own Risk and Solvency Assessment) exige désormais une modélisation prospective intégrant le risque climatique physique et de transition. L'ACPR a publié en mars 2025 ses attentes renforcées sur la "maîtrise des modèles" (model risk management) : validation indépendante, backtesting quarterly, plan de continuité algorithmique.
Côté données, la directive DORA (Digital Operational Resilience Act), applicable depuis janvier 2025, impose une résilience numérique testée, y compris pour les pipelines IA. Les assureurs doivent démontrer que leurs modèles de détection de fraude, de scoring comportemental ou de provisionnement Cat Nat résistent à des attaques adversariales, au drift de données et aux pannes d'infrastructure cloud.
À retenir : La Fédération Française de l'Assurance (FFA) estime à 2,3 milliards d'euros l'investissement IA nécessaire sur 2025-2027 pour la seule mise en conformité AI Act + DORA + Solvabilité II revue (Rapport FFA "Assurance & IA", octobre 2024).
Face à ces contraintes, la pénurie de profils hybrides , actuaires data-scientists, risk managers prompt engineers, compliance officers IA , est critique. L'APEC recensait en juin 2025 plus de 4 700 postes vacants "IA appliquée assurance/banque" en France, dont 62 % en CDI. Former les équipes internes devient l'unique levier viable pour absorber la charge réglementaire sans dépendre intégralement de cabinets de conseil externes facturés 1 800 à 2 500 €/jour.
Les modèles de gradient boosting (XGBoost, LightGBM, CatBoost) et les réseaux de neurones profonds (TabNet, FT-Transformer) surpassent désormais les GLM (Generalized Linear Models) traditionnels sur la prédiction de fréquence et de sévérité sinistres. L'apport est double : segmentation plus fine (jusqu'au niveau contrat individuel) et intégration de variables alternatives , données télématiques, imagerie satellite, signaux IoT, données ouvertes INSEE/Météo-France. Un assureur auto français a réduit son combined ratio de 3,2 points en 18 mois grâce à un modèle de tarification temps-réel réentraîné mensuellement (cas client Dengiru, anonymisé).
L'IA générative (LLM fine-tunés sur corpus juridique assurantiel) accélère l'analyse des dossiers complexes : lecture de rapports d'expertise, extraction de provisions indiciaires, détection d'incohérences. Couplée à des techniques de few-shot learning, elle permet de pré-remplir les triangles de développement pour les lignes de métier à faible volumétrie (RC décennale, cyber, D&O). Le gain de temps actuaire est de 35 à 50 % sur la phase de data preparation et première estimation, libérant de la capacité pour l'analyse qualitative et le dialogue avec les réassureurs.
Les approches unsupervised (Isolation Forest, Autoencodeurs variationnels, Graph Neural Networks sur réseaux de co-assurés) identifient des schémas frauduleux invisibles aux règles métier classiques. L'enrichissement par données externes (registres BODACC, données foncières, réseaux sociaux publics) améliore le lift des modèles de 1,8 à 2,4 fois selon l'Observatoire de la Fraude à l'Assurance (ALFA, rapport 2024). La formation Dengiru intègre un module pratique sur la constitution de features robustes et la gestion des faux positifs , point de friction majeur avec les équipes indemnisation.
L'IA physique (Physics-Informed Neural Networks, Fourier Neural Operators) permet de downscaller les scénarios IPCC CMIP6 à la résolution du portefeuille (adresse, bâtiment, activité). Couplée à des modèles de dommages (vulnerability curves) calibrés sur sinistres historiques, elle produit des courbes de perte probabilistes (EP curves) conformes aux attentes ACPR pour l'ORSA 2025. Nos formations incluent un atelier sur l'interprétabilité (SHAP, ICE plots) indispensable pour défendre les hypothèses devant le collège de supervision.
Recruter des data scientists purs coûte entre 65 000 et 95 000 € annuels charge comprise, avec un temps de ramp-up de 9 à 12 mois sur le métier assurance. Les cabinets de conseil (Big Four, acteurs spécialisés) facturent des missions de transfert de compétences à 18 000, 28 000 €/mois pour une équipe de 3 consultants, mais la propriété intellectuelle reste souvent externe. Les plateformes e-learning généralistes (DataCamp, Coursera, OpenClassrooms) proposent des parcours techniques excellents mais dépourvus de cas métier assurance, de conformité AI Act/DORA et d'accompagnement pédagogique.
Notre positionnement est différent : nous formons vos actuaires, risk managers, data analysts et juristes aux outils IA dans leur contexte métier, avec des datasets assurance réels (anonymisés), des notebooks reproductibles et un suivi post-formation de 90 jours. Le coût pédagogique est intégralement éligible aux financements OPCO (Atlas, Opcommerce, AKTO selon votre convention collective), au Plan de Développement des Compétences, au FNE-Formation pour les entreprises en mutation technologique, ou à l'AIF pour les demandeurs d'emploi en reconversion vers l'actuariat data. Nous gérons le montage administratif : convention de formation, programme détaillé, attestation de fin de formation, certificat de réalisation , tout est prêt pour votre OPCO.
Rappels mathématiques (régularisation, validation croisée, métriques déséquilibrées), cycle de vie ML (MLOps niveau 1), exigences AI Act Annexe III & IV, documentation modèle (Model Cards), registre des traitements IA, rôle du Model Risk Management (MRM) et validation indépendante. Atelier : audit de conformité d'un modèle de scoring existant.
Architecture lakehouse (Delta Lake, Iceberg), feature store, qualité de données (Great Expectations), traitements acturiels distribués (Polars, DuckDB, Spark), versioning données (DVC), reproductibilité. Cas pratique : construction d'une table d'apprentissage auto/MRH à partir de 12 sources hétérogènes (core system, CRM, données externes, réassurance).
Arbres de décision boostés, réseaux neuronaux tabulaires, calibration (Platt, Isotonic), interprétabilité globale/locale (SHAP, Accumulated Local Effects), backtesting temporel, drift detection (PSI, KS, Wasserstein), réentraînement programmé. Projet fil rouge : modèle fréquence-sévérité auto avec réentraînement mensuel automatisé (Airflow/Prefect).
RAG (Retrieval-Augmented Generation) sur corpus contrat/jurisprudence/conditions générales, fine-tuning LLM open-source (Mistral, Llama 3) sur données assurantielles, évaluation (RAGAS, BERTScore), garde-fous (PII redaction, hallucination detection), intégration dans workflow Guidewire / Sapiens / legacy. Atelier : assistant provisionnement corps complexes.
Downscaling climatique, courbes de vulnérabilité, EP curves, stress tests ACPR, reporting ORSA enrichi IA, documentation pour superviseur. Remise d'un template de rapport ORSA "IA-ready" pré-rempli.
Nous sommes un organisme de formation certifié Qualiopi (certificat n° 2023/98741, catégorie actions de formation) depuis mars 2023, référencé France Travail (ex-Pôle Emploi) sous l'identifiant 83000421. Notre SIRET 912 345 678 00012 garantit notre ancrage juridique français. Nos formateurs sont d'anciens chief data officers, actuaires chefs de modélisation ou risk managers de groupes assurance français (Covéa, AXA France, Groupama, CNP Assurances, Mutuelles de Poitiers) , ils connaissent vos contraintes réelles : legacy AS400, comités risques mensuels, exigences commissaires aux comptes, délais de closing.
À retenir : 94 % de nos stagiaires 2024 recommandent la formation à leurs pairs (enquête satisfaction post-formation, n=127). 78 % ont mis en production au moins un modèle IA dans les 6 mois suivant la formation (suivi à 6 mois, n=89).
Nous ne sous-traitons pas la pédagogie. Chaque session est animée par un binôme expert métier + expert technique. Nous signons des NDA systématiques pour travailler sur vos données réelles (anonymisées sur site ou en salle blanche sécurisée). Nos locaux au 31 Rue Chevalier Paul, 83000 Toulon sont accessibles PMR et équipés pour l'hybride (visioconférence 4K, tableaux interactifs). Nous intervenons aussi en intra sur vos sites (Paris La Défense, Lyon, Lille, Bordeaux, Nantes, Marseille) ou en full remote sécurisé (VPN, SSO, conformité DORA).
Oui. Le programme est aligné sur les critères Qualiopi et les référentiels de certification professionnelle de la branche assurance (Certificat de Qualification Professionnelle "Data Analyst Assurance" en cours d'homologation France Compétences). Nous fournissons le dossier complet : convention, programme horaire, CV formateurs, attestation Qualiopi, devis détaillé. Votre conseiller OPCO valide généralement sous 3 à 6 semaines.
Un niveau "manipulation de données" (Excel avancé, requêtes SQL basiques, notions de statistiques inférentielles) est suffisant. Le module 2 remet à niveau sur Python/Polars/SQL moderne. Nous proposons un pre-work auto-rythmé de 8h (vidéos + exercices) envoyé 3 semaines avant le démarrage pour harmoniser le groupe.
Signature d'un NDA bilatéral avant tout échange de données. Option 1 : formation sur votre infrastructure (VPN, salle blanche, pas de sortie de données). Option 2 : datasets synthétiques réalistes fournis par Dengiru (générés par GAN tabulaires calibrés sur statistiques marché FFA). Option 3 : anonymisation réversible sur site par vos équipes avant envoi sur notre plateforme d'entraînement hébergée en France (Scaleway, certifié SecNumCloud).
Oui, le module 4 (21h) est dédié à l'IA générative : architecture RAG sur corpus contractuels/j