Oueini, Christina
(2023).
« Modèles équitables de tarification en assurance automobile » Mémoire.
Montréal (Québec), Université du Québec à Montréal, Maîtrise en mathématiques.
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Résumé
L'apprentissage machine est largement répandu dans l'industrie de l'assurance. Un exemple de son utilisation dans ce milieu est pour le calcul de la prime des assurés. La prime doit être représentative du niveau de risque de ce dernier et le quantifier de la manière la plus juste possible. La question d'équité dans les modèles d'apprentissage automatiques a été soulevée à la suite de certains incidents discriminatoires qui ont surgi dans le passé. En effet, durant le processus d'entrainement du modèle, certaines variables sensibles, comme le sexe, l'âge ou l'état civil, sont utilisées et celles-ci peuvent mener à des résultats discriminatoires envers les groupes minoritaires. Les assureurs sont les seuls organismes qui ont encore le droit de posséder et d'utiliser de telles informations, mais leur pratique a récemment soulevé beaucoup de questionnement éthique (Commission et al., 1999). Les régulateurs encouragent l'utilisation de ces variables de manière non discriminatoire et le présent travail de recherche propose un modèle de tarification automobile qui mitige la divergence entre les résultats des sous-groupes appartenant à un certain attribut sensible. Le modèle de tarification en question incorpore une contrainte d'équité qui permet de contrôler l'effet des variables sensibles utilisées dans l'entrainement. La divergence entre le modèle sans contrainte et avec contrainte est calculée grâce à une métrique de quantification de l'équité. Les résultats sont concluants et démontrent qu'avec l'ajout d'une contrainte d'équité, il est possible d'obtenir des primes équitables qui respectent la définition établie
dans le contexte de ce travail.
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MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : discrimination, apprentissage machine, tarification, contrainte d'équité, assurance automobile
| Type: |
Mémoire accepté
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| Informations complémentaires: |
Fichier numérique reçu et enrichi en format PDF/A. |
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Directeur de thèse: |
Pigeon, Mathieu |
| Mots-clés ou Sujets: |
Assurance-automobiles / Primes / Tarifs / Discrimination / Équité / Algorithmes d'apprentissage / Biais algorithmiques |
| Unité d'appartenance: |
Faculté des sciences > Département de mathématiques |
| Déposé par: |
Service des bibliothèques
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| Date de dépôt: |
30 août 2024 12:56 |
| Dernière modification: |
30 août 2024 12:56 |
| Adresse URL : |
http://archipel.uqam.ca/id/eprint/17977 |
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