La compagnie d'assurance américaine Allstate apprécie les concours d'innovation : après ses "App Attacks" internes, elle organisait au cours de l'été une compétition d'un tout autre genre. Il s'agissait en effet de faire appel à une communauté (ouverte) de spécialistes pour imaginer de nouveaux modèles de calcul de risques sur les assurances de dommage corporel.
Le défi posé aux "amateurs" est classique des préoccupations d'un assureur : prédire au mieux les coûts des sinistres (blessures et décès) en fonction des caractéristiques du véhicule de l'assuré. Pour concevoir leurs algorithmes, les participants avaient à leur disposition les données historiques de la compagnie pour les années 2005 à 2007. Celles des années 2008 et 2009 (fournies sans les "résultats") étaient utilisées pour évaluer la qualité des propositions, les premières en mode "public" pour favoriser l'émulation entre compétiteurs et les secondes pour déterminer les lauréats.
Avec (seulement) 202 participants (répartis dans 107 équipes), il serait facile de penser que l'expérience n'est pas très concluante. Pourtant, plusieurs indicateurs tendent à prouver le contraire. Tout d'abord, les personnes impliquées sont toutes des spécialistes du traitement des données et des modèles prédictifs et les algorithmes soumis semblent d'une excellente qualité générale (36 se placent au-dessus d'un benchmark interne d'Allstate). Et il est clair que le thème choisi s'adresse à une population limitée. Ensuite, le principe du concours a un effet évident sur les efforts des compétiteurs, dont bon nombre ont continué à améliorer leur solution jusqu'à la dernière minute, après 3 mois de travail.
Selon leurs déclarations, les 3 vainqueurs, qui se sont partagés 10 000 USD de prix, sont particulièrement motivés par l'idée de se mesurer à leurs pairs, plus que par la récompense promise. Pour la compagnie d'assurance, l'initiative est considérée comme un succès et elle compte bien exploiter les algorithmes soumis, sous une forme ou une autre, pour améliorer ses propres modèles.
Côté mise en œuvre, Allstate s'est appuyée sur la plate-forme de Kaggle. Celle-ci est une solution de gestion de concours en crowdsourcing dédiée aux calculs prédictifs sur des gisements de données. Elle rassemble une communauté de plus de 17 000 "scientifiques des données" ("data scientists") fortement actifs. La jeune entreprise compte parmi ses clients des noms tels que la NASA, Ford, Deloitte…, pour des concours touchant à des domaines très variés. L'un de ceux-ci, qui intéressera les banquiers, concerne d'ailleurs une étude sur les probabilités de défaut d'un emprunteur…
Le défi posé aux "amateurs" est classique des préoccupations d'un assureur : prédire au mieux les coûts des sinistres (blessures et décès) en fonction des caractéristiques du véhicule de l'assuré. Pour concevoir leurs algorithmes, les participants avaient à leur disposition les données historiques de la compagnie pour les années 2005 à 2007. Celles des années 2008 et 2009 (fournies sans les "résultats") étaient utilisées pour évaluer la qualité des propositions, les premières en mode "public" pour favoriser l'émulation entre compétiteurs et les secondes pour déterminer les lauréats.
Avec (seulement) 202 participants (répartis dans 107 équipes), il serait facile de penser que l'expérience n'est pas très concluante. Pourtant, plusieurs indicateurs tendent à prouver le contraire. Tout d'abord, les personnes impliquées sont toutes des spécialistes du traitement des données et des modèles prédictifs et les algorithmes soumis semblent d'une excellente qualité générale (36 se placent au-dessus d'un benchmark interne d'Allstate). Et il est clair que le thème choisi s'adresse à une population limitée. Ensuite, le principe du concours a un effet évident sur les efforts des compétiteurs, dont bon nombre ont continué à améliorer leur solution jusqu'à la dernière minute, après 3 mois de travail.
Selon leurs déclarations, les 3 vainqueurs, qui se sont partagés 10 000 USD de prix, sont particulièrement motivés par l'idée de se mesurer à leurs pairs, plus que par la récompense promise. Pour la compagnie d'assurance, l'initiative est considérée comme un succès et elle compte bien exploiter les algorithmes soumis, sous une forme ou une autre, pour améliorer ses propres modèles.
Côté mise en œuvre, Allstate s'est appuyée sur la plate-forme de Kaggle. Celle-ci est une solution de gestion de concours en crowdsourcing dédiée aux calculs prédictifs sur des gisements de données. Elle rassemble une communauté de plus de 17 000 "scientifiques des données" ("data scientists") fortement actifs. La jeune entreprise compte parmi ses clients des noms tels que la NASA, Ford, Deloitte…, pour des concours touchant à des domaines très variés. L'un de ceux-ci, qui intéressera les banquiers, concerne d'ailleurs une étude sur les probabilités de défaut d'un emprunteur…
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