Équité et discrimination des modèles en assurance, un état de l’art

Historiquement, les primes d’assurance ont été ainsi différenciées à l’aide de quelques variables tarifaires, comme la surface de la maison en assurance habitation ou la puissance de la voiture en assurance automobile, mais aussi du genre ou de l’âge de l’assuré. Mais si la corrélation globale entre âge et coût du risque est indéniable dans de nombreux cas, et bien quantifiées par les modèles classiques, de régression ou d’apprentissage statistiques, les relations de causalité sont moins simples qu’il n’y paraît. Or ce sont ces dernières qui peuvent justifier le caractère juste d’un tarif. Et plusieurs directives à travers le monde ont demandé un principe d’égalité de traitement lors du calcul des primes. Le but de ce projet est d’analyser cette possible discrimination des algorithmes de tarification, et d’envisager des tests statistiques.

Faculty Supervisor:

Arthur Charpentier

Student:

Partner:

Ernst & Young LLP

Discipline:

Mathematics

Sector:

Finance and Insurance

University:

Université du Québec à Montréal

Program: