Formation Data Science pour l’Assurance : interview d’Ismaïl Mikou
« Il ne suffit pas pour un actuaire de créer un compte OpenAI pour pouvoir s’honorer ensuite du titre d’actuaire data scientist. Cette formation va bien plus loin que cela. »
Ismaïl Mikou, Actuaire conseil au sein du cabinet Fixage.
Alors que la data science et l’intelligence artificielle transforment profondément le secteur assurantiel, la formation Data Science pour l’Assurance (DSA) se positionne comme un cursus d’excellence pour maîtriser ces enjeux techniques et métiers. Dans cette interview, Ismaïl Mikou, actuaire conseil au sein de Fixage, revient sur son choix d’intégrer cette formation et les enseignements clés qu’il en retire. À travers son témoignage, c’est toute la valeur ajoutée d’un parcours exigeant mais formateur, au croisement de la data, de l’assurance et de l’innovation, qui se dessine.
Ismaïl, pouvez-vous vous présenter ? Quelle fonction exercez-vous actuellement ?
Je suis actuaire conseil au sein de Fixage, cabinet de conseil qui garantit depuis plus de trente ans l’excellence opérationnelle dans toute la chaîne de valeur associée aux mathématiques de l’assurance. J’ai développé une expertise en gestion de projets relatifs aux normes françaises et IFRS, aux systèmes d’information actuariels et à l’intelligence artificielle appliquée au secteur de l’assurance.
Comment avez-vous entendu parler de l’Institut du Risk Management ?
J’ai entendu parler de cet institut via un collègue, Youssef Jabir, alumni de la même formation et avec lequel j’interviens actuellement en équipe dans le cadre d’un projet d’intelligence artificielle appliquée à la norme IFRS 17 pour le compte d’un assureur de dimension internationale.
Pourquoi avez-vous choisi de suivre la formation Data Science pour l’Assurance ?
J’ai choisi de suivre la formation DSA afin de monter en compétences en termes d’usage de la data science pour l’assurance, et ce avec un « cahier de charges personnel » bien défini. Mon objectif était, en effet, de faire partie des acteurs d’une révolution qui en réalité est déjà là.
Selon vous, quels sont les points forts de cette formation ? Y a-t-il un aspect qui vous a particulièrement marqué ?
Je dirais la qualité des intervenants, tous des experts dans leur domaine (bases de données massives, machine learning, deep learning, LLMs etc.). Je pense également à mes camarades de promotion, des personnes bienveillantes et stimulantes par leurs nombreuses questions et leur attitude positive.
Il faut aussi souligner la qualité de l’encadrement pendant la phase de préparation du mémoire. J’ai en effet choisi pour ma part de chercher à identifier, au moyen d’algorithmes de machine learning, les variables discriminantes relativement à la prédiction en temps réel du niveau de gravité d’un accident de la route en France métropolitaine, et dans ce cadre j’ai tenu compte de plusieurs subtilités dites cachées grâce aux interactions avec le directeur scientifique de la formation, André Grondin.
Si vous deviez résumer votre expérience de cette formation en un mot ou une phrase, que diriez-vous ?
À l’heure de l’avènement de l’intelligence artificielle générative, il ne suffit pas pour un actuaire de créer un compte OpenAI pour pouvoir s’honorer ensuite du titre d’actuaire data scientist. Cette formation va bien plus loin que cela.
Que diriez-vous à un.e collègue/professionnel.le qui hésiterait à s’engager dans cette formation ?
Il s’agit d’une formation exigeante qui nécessite un investissement personnel conséquent, mais le jeu en vaut la chandelle.