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IA Générative – Théorie et Application en Assurance

Cette formation donne 84 points PPC aux membres qualifiés de l’Institut des Actuaires
Dernière mise à jour le 5 juin 2024

Programme de la formation

Partie 1 : Introduction à l’IA Générative

1.1 Comprendre la théorie de l’IA générative

  • Introduction à l’IA générative
  • Bénéfices de l’IA générative dans la pratique avec des exemples simples
  • Limites et défis de l’IA générative

1.2 Codage d’un modèle génératif

  • Coder un modèle génératif pour réellement comprendre la définition et la théorie
  • Créer et entraîner un modèle génératif simple
  • Analyser et interpréter les résultats obtenus (comprendre par ex. la signification de température)
  • Analyse approfondie des limites et bénéfices de l’IA générative

1.4 Cas pratiques et présentation des outils

  • Présentation des outils du marché
  • Techniques de base pour optimiser les prompts
  • Exemples pratiques et exercices

Partie 2 : NLP et Évolution des Modèles de Langues

2.1 Comprendre les techniques de NLP à travers un cas concret

  • Utilisation de regex et de distances textuelles
  • Utilisation de dictionnaire
  • Méthodes de sac de mots et TF-IDF
  • Embeddings

2.2 Histoire et évolution des modèles de Langues

  • Types d’apprentissage auto-supervisé
  • Introduction aux réseaux de neurones récurrents et convolutionnels
  • Transition vers les Transformers

2.3 Comprendre les Transformers

  • Architecture des Transformers
  • Mécanisme d’attention
  • Avantages des Transformers par rapport aux modèles précédents
  • Implémenter un Transformer dans Excel (Eh oui !)

Partie 3: Cas d’usage en assurance

  • Automatisation des tâches administratives
    • Traitement automatique des réclamations
    • Gestion des polices d’assurance
    • gestion des sinistres
  • Service client amélioré
    • Chatbots et agents conversationnels
    • Réponses automatiques aux questions fréquentes
  • Analyse des données avancées
    • analyse des avis et enquêtes
    • Détection de la fraude
    • Analyse approfondie des circonstances sinistres

Partie 4 : Analyse et Implémentation des Cas d’Usage

3.1 Analyse des cas d’usage réels

  • Processus global pour tous les cas d’usage
  • Analyse des bénéfices et des défis de l’IA générative dans ces cas
  • L’IA générative n’est qu’une composante ; structurer les données textuelles est la clé

3.2 Structuration des données textuelles

  • Techniques de prétraitement des données textuelles
  • Importance de la structuration des données
  • Introduction à la vectorisation de texte

3.3 Recherche d’information et similarité textuelle (RAG)

  • Concept de Retrieval-Augmented Generation (RAG)
  • Méthodes pour mesurer la similarité textuelle
  • Ateliers pratiques sur la mise en œuvre de RAG
Date
12 et 13 décembre 2024
Inscription possible jusqu'à la veille de la formation 16h (hors weekend et jour férié)
Horaires

9h00 - 12h30 et 14h00 - 17h30

Prix
  • 2300 € HT
  • TVA 20%
  • 2760 € TTC
Lieu

CARITAT, 24 rue Tronchet 75008 PARIS

Session suivante

En 2025

Durée

2 jours

Programme adaptable,
sur-mesure

Notre formateur

Kezhan SHI

Il est diplômé de l'École Centrale Paris et titulaire d'un master en actuariat de l'Université Paris Dauphine. Il a travaillé chez Axa Global Direct et Allianz, avant de rejoindre Diot Siaci en 2022, au titre de Responsable du Data Lab.

Points clés

À qui s’adresse cette formation ?

Cette formation s’adresse aux professionnels de l’assurance ainsi qu’aux spécialistes en intelligence artificielle et en traitement du langage naturel (NLP) qui souhaitent approfondir leurs connaissances dans le domaine de l’IA générative et son application spécifique dans le secteur de l’assurance.

Pour obtenir quoi ?

Les participants à cette formation obtiendront une compréhension approfondie de la théorie et des applications pratiques de l’IA générative dans le contexte de l’assurance. Ils seront en mesure d’appliquer ces connaissances pour améliorer les processus métier, optimiser les opérations et développer des solutions innovantes dans leur domaine.

Quels objectifs pédagogiques ?

  • Comprendre les principes fondamentaux de l’IA générative et son importance dans l’assurance.
  • Savoir créer, entraîner et évaluer des modèles génératifs pour des applications spécifiques dans le domaine de l’assurance.
  • Analyser les cas d’usage réels et mettre en place des outils appropriés en utilisant l’IA générative comme composante.
  • Maîtriser les techniques de structuration des données textuelles pour une utilisation efficace de l’IA générative.

Quelles méthodes mobilisées ?

Cette formation utilisera une combinaison de méthodes pédagogiques interactives, comprenant des présentations théoriques, des études de cas pratiques, des exercices en petits groupes et des ateliers de mise en pratique. Des démonstrations en direct et des sessions de questions-réponses permettront aux participants d’approfondir leur compréhension et d’échanger des idées avec les formateurs et les autres participants.

Quels sont les prérequis ?

Aucun en particulier, si ce n’est un intérêt pour le sujet de l’intelligence artificielle et du traitement du langage naturel.

Quelles modalités d’évaluation ?

L’évaluation se fera à travers des exercices pratiques, des études de cas, des projets individuels ou en groupe, ainsi que des évaluations formatives tout au long de la formation. Les participants seront également évalués sur leur compréhension des concepts théoriques et leur capacité à appliquer les techniques apprises dans des scénarios pratiques.

Points forts

  • Approche Pratique et Théorique : Cette formation offre un équilibre parfait entre théorie et pratique, permettant aux participants de comprendre les concepts fondamentaux tout en les appliquant à des cas concrets dans le domaine de l’assurance.
  • Accessibilité et Adaptabilité : Conçue pour être accessible à tous, cette formation ne nécessite pas de compétences avancées en programmation. Elle est idéale pour les professionnels de l’assurance et les passionnés de l’IA, quel que soit leur niveau de compétence technique.
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