STAGE M2 – IA et tarification non-vie – Paris – F/H

Addactis Group; Paris; Hybrid; EUR 10,000 - 15,000; Full time

Job summary

Addactis Group recherche un stagiaire en Master 2 pour 6 mois à Paris. Vous travaillerez au sein de la practice Consulting P&C et explorerez les usages de l'IA dans la tarification non-vie pour des compagnies d’assurance.

Vous réaliserez un état de l'art, identifierez les étapes où l’IA apporte de la valeur et développerez des approches ML/IA générative sur des cas concrets, en évaluant performance, interprétabilité et conformité réglementaire pour proposer des recommandations opérationnelles.

Qualifications

• Stage de Master 2 en actuariat, data science ou domaine similaire.
• Expérience ou connaissance en IA appliquée à la tarification serait un atout.

Responsibilities

• Réaliser un état de l'art des usages de l'IA dans la tarification non-vie.
• Identifier les étapes du processus de tarification où l'IA apporte de la valeur.
• Développer et tester des approches ML/IA générative sur des cas concrets (ex: scoring).
• Évaluer les résultats (performance, interprétabilité, contraintes réglementaires) et formuler des recommandations.

Job description

Informations clés du stage :

• Stage de M2, de 6 mois

• Périmètre : Tarification non-vie, Intelligence artificielle, Machine learning

• Localisation : PARIS

La practice Consulting P&C met à la disposition de nos clients sa connaissance marché et son pragmatisme pour accompagner l’élaboration des stratégies tarifaires des assureurs, tant pour sauvegarder leur portefeuille qu'aider à le piloter et à trouver le meilleur équilibre entre rentabilité et compétitivité.

Missions principales :

• Réaliser un état de l'art des usages de l'IA dans la tarification non-vie.

• Identifier les étapes du processus de tarification où l'IA apporte de la valeur.

• Développer et tester des approches (Machine Learning, IA générative) sur des cas concrets (ex: construction d’un scoring de type zonier ou véhiculier).

• Évaluer les résultats (performance, interprétabilité, contraintes réglementaires) et formuler des recommandations.

Les apprentissages :

• Les méthodes de tarification en assurance non-vie

• L'application du Machine Learning et de l'IA générative à l'actuariat

• Les enjeux d'interprétabilité et de gouvernance des modèles

• Le métier de consultant actuaire