Traitements de patrons singuliers pour la détection des fraudes - QC-111

Discipline nécessaire : Discipline : Génie informatique, Niveau : Maîtrise, Doctorat ou Postdoc
# Stagiaires / # blocs : 1 stagiaire pour 8-12 mois
Langue :  Français ou Anglais. Bilingue est un atout
Lieu : Saint-Hubert, QC
Début du projet : Dès que possible
Date limite : 1 Novembre 2017
Préférences : École Polytechnique, UQUAM, Sherbrooke
Nom de la compagnie : Solutions Segic Inc.

À propos de la compagnie :

SEGIC développe une plateforme innovante afin de supporter les besoins globaux dans le domaine de l’assurance collective et les avantages sociaux.

Cette plateforme est hébergée dans l’infonuagique et est disponible en mode service logiciel (SAAS) qui en fait une solution qui peut être rapidement déployée et permet d’épargner les investissements et efforts classiques en infrastructure informatique et en développement logiciel. Aucune installation de logiciel, de serveur ou de technologies connexes sont nécessaires pour son utilisation. La plateforme Segic est accessible en tout temps, de n’importe où et avec n’importe quel outil technologique (ordinateur PC, tablette ou téléphone intelligent).

De plus, la plateforme Segic est mise à jour, optimisée et évolue périodiquement afin de supporter les besoins de sa clientèle.

Description du ou des projet(s) : 

Utilisation de l’apprentissage machine appliqué à la détection de patrons singuliers pouvant être reliés à des tentatives de fraudes ou d’utilisations abusives par les assurés des bénéfices octroyés par leur régime d’assurance collective administré à l’intérieur d’une application de gestion d’assurance collective dans une plateforme infonuagique.

Objectifs/sous-objectifs de recherche :

  • Développer un prototype de moteur de détection de patrons singuliers dans un contexte d’assurances collective qui permet d’automatiser la détection des tentatives de fraude par l’utilisation d’algorithmes d’analyses des réclamations par raisonnements déductifs
  • Construire une interface pour utiliser des moteurs d’apprentissage machine à base de service dans le contexte d’une architecture SOA (Service Oriented Architecture) pour l’infonuagique
  • Construire des cartes de règles utilisant un ensemble de métriques statiques ou dynamiques afin de détecter des patrons singuliers d’utilisation anormale ou non conforme au cadre habituel en assurance collective
  • Évaluer le potentiel des modèles d’apprentissage machine développés pour la détection des fraudes à l’application ciblée de détection de patrons singuliers reliés à des besoins d’éducation spécifique auprès de certains assurés

Méthodologie (pour chaque projet, si prédéterminée) :

  • Développement de prototype dans un environnement de développement Agile
  • Planification du projet de R&D
    • Validation des objectifs technologiques
    • Identification des obstacles technologiques
    • Description des bases de connaissances en début de projet
    • Définir les incertitudes technologiques
    • Définir les livrables du projet
  • Exécution du projet R&D
    • Expérimentations de développement de prototypes (Problèmes, Hypothèses, Essais et expérimentations, Résultats obtenus)
    • Développement de prototypes
    • Tests des prototypes
  • Fermeture de projet
    • Documentation des résultats obtenus
    • Description des avancements technologiques
    • Description des bases de connaissances en début de projet
    • Rétrospective de projet

Compétences recherchées (pour chaque projet) :

      • Connaissances des algorithmes d'apprentissage statistiques et symboliques
      • Forage de données, reconnaissance des patrons
      • Conception, analyse, développement et implémentation de prototypes permettant à une machine d’interfacer avec un système d’assurance collective
      • Conception de programmes informatique capable de réfléchir et d'effectuer des tâches identiques à celles que pourraient faire un être humain
      • Bon esprit d'équipe, habile à travailler avec des développeurs d’applications commerciales
      • Capacité à prototyper rapidement de nouveaux comportements IA et de les transformer en système livrable, robuste et maintenable

      Pour plus d’information ou pour postuler :

      1. Vérifiez votre admissibilité et apprenez-en plus sur les projets ouverts.

      2. Remplissez ce formulaire web. Il vous sera demandé de télécharger votre CV. N’oubliez pas d’indiquer le(s) titre(s) de projet(s) pour lequel/lesquels vous êtes intéressé et d’obtenir l’accord de votre superviseur académique !

      3. Pour plus d'informations veuillez contacter Pierre des Lierres, à pdeslierres(a)mitacs.ca.

      Version anglaise disponible: Cliquez ici pour plus d’information sur les projets ouverts et le formulaire web en anglais.

       

      Programme: