Règlement sur l'IALes règles relatives à l'IA à haut risque pour la tarification en assurance vie et santé s'appliquent à compter du 2 décembre 2027.Voir ce qu'il faut conserver
Études sur la preuve décisionnelle. Écrites pour être lues.
Quatre études rédigées par l'équipe qui conçoit HONESTAS, sur ce qu'une décision d'assurance assistée par l'IA doit à ceux qui l'examineront, et sur la manière de constituer le dossier qui leur répondra. Chacune est accompagnée de ses sources.
Quatre étudesEnvoyées par une personne, sur demandeSources incluses
Les études
Quatre questions, traitées en profondeur.
Demandez l'une d'entre elles et un membre de notre équipe vous enverra l'étude accompagnée de ses sources. Lorsqu'un chiffre repose sur une simulation, les données d'exécution sont jointes afin que vous puissiez la reproduire.
Étude 01 · Réglementation
Le déficit de responsabilité de l'IA en assurance
Ce qu’exige le règlement européen sur l’IA pour une décision individuelle à haut risque en tarification vie et santé, à travers l’enregistrement (article 12) et le contrôle humain (article 14), et ce qu’ajoutent les articles 15 et 22 du RGPD ainsi que l’arrêt de la Cour de justice dans l’affaire C-203/22 pour la personne concernée. Ce document confronte ces obligations au contenu habituel d’un dossier de sinistre ou de tarification, et décrit la trace qui comble l’écart : qui a décidé, sur quelle base, comment cela a été vérifié et s’il est possible de le démontrer à nouveau.
Pour les directeurs de la conformité, des risques et de l'indemnisation
Pourquoi un comité doté d'un rôle de contradicteur et d'un cloisonnement strict des preuves aboutit à des décisions plus solides qu'un modèle unique ou qu'un débat informel entre plusieurs modèles — et où cette approche atteint ses limites. L'étude détaille comment chaque rôle est instruit, comment l'on empêche le contradicteur d'acquiescer par défaut, comment le président pèse les arguments présentés, et quelles décisions ne nécessitent aucune délibération.
Pour les directeurs de l'indemnisation et de la souscription, et les équipes chargées du risque de modèle
Le fait que deux modèles issus de familles différentes parviennent au même résultat constitue un indice solide, mais ce n'est pas une preuve. Cette étude expose ce qu'un contrôle de concordance établit réellement, les défaillances qu'il ne peut pas détecter — comme une erreur commune dans les données d'entrée — et pourquoi chaque dossier scellé énonce explicitement ce qu'il ne prouve pas.
Pour les équipes de validation des modèles, d'audit interne et d'actuariat
Physique des catastrophes face aux modèles de catastrophe
Un modèle de catastrophe tarife un portefeuille face à des milliers d'événements possibles. Une tempête en cours est un événement unique, avec un champ de vent, une onde de tempête et une hauteur d'eau réels. Cet article explique comment la simulation du péril de l'événement en cours traduit l'exposition en une vision financière, en quoi cette vision diffère d'une perte modélisée, et comment les deux sont conservées pour que les chiffres puissent être reproduits et vérifiés ultérieurement.
Pour les équipes de gestion des expositions, de réassurance et de modélisation des catastrophes
Demandez-le, et un membre de notre équipe vous l'enverra.
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01
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Utilisez le formulaire de démo et indiquez le titre de l'article dans le champ réservé à votre question. Un rendez-vous est facultatif.
02
Lire
Une personne vous envoie l'article, accompagné de ses sources et des simulations à l'origine de ses chiffres.
03
Débattre
Répondez en nous faisant part de vos objections. Les auteurs y répondent, et nous corrigeons l'article lorsque vous avez raison.
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