Données, IA et transformation numérique en assurance
Code UE : USAS36
- Cours
- 2 crédits
Responsable(s)
Miriam ZOUARI
Public, conditions d’accès et prérequis
L'avis des auditeurs
Les dernières réponses à l'enquête d'appréciation pour cet enseignement :
Présence et réussite aux examens
Pour l'année universitaire 2023-2024 :
- Nombre d'inscrits : 235
- Taux de présence à l'évaluation : 7%
- Taux de réussite parmi les présents : 88%
Objectifs pédagogiques
Cette unité vise à permettre aux étudiants de :
Comprendre les fondamentaux de la donnée numérique et de l’intelligence artificielle, ainsi que leur rôle dans la transformation du secteur de l’assurance.
S’initier aux outils de collecte, de traitement et de représentation des données, notamment sous forme de tableaux et de graphiques.
Donner du sens à des données issues de sources numériques, en lien avec des situations professionnelles simples en assurance.
Identifier les principaux usages de la data et de l’IA en assurance (souscription, gestion des sinistres, relation client, lutte contre la fraude).
Appréhender les enjeux organisationnels, éthiques et réglementaires liés à l’utilisation des données et de l’IA dans le secteur assurantiel.
Comprendre les fondamentaux de la donnée numérique et de l’intelligence artificielle, ainsi que leur rôle dans la transformation du secteur de l’assurance.
S’initier aux outils de collecte, de traitement et de représentation des données, notamment sous forme de tableaux et de graphiques.
Donner du sens à des données issues de sources numériques, en lien avec des situations professionnelles simples en assurance.
Identifier les principaux usages de la data et de l’IA en assurance (souscription, gestion des sinistres, relation client, lutte contre la fraude).
Appréhender les enjeux organisationnels, éthiques et réglementaires liés à l’utilisation des données et de l’IA dans le secteur assurantiel.
Compétences visées
À l’issue de l’unité, l’étudiant sera capable de :
Structurer et présenter des documents numériques intégrant données chiffrées, tableaux et graphiques.
Utiliser des outils simples de traitement de données pour organiser, exploiter et visualiser des informations.
Lire, interpréter et commenter des indicateurs chiffrés liés à des activités d’assurance.
Expliquer, avec un vocabulaire approprié, les principes de base de l’IA et leurs applications concrètes en assurance.
Porter un regard critique sur les usages des données et de l’IA, en tenant compte des contraintes de conformité, de protection des données et d’éthique.
Structurer et présenter des documents numériques intégrant données chiffrées, tableaux et graphiques.
Utiliser des outils simples de traitement de données pour organiser, exploiter et visualiser des informations.
Lire, interpréter et commenter des indicateurs chiffrés liés à des activités d’assurance.
Expliquer, avec un vocabulaire approprié, les principes de base de l’IA et leurs applications concrètes en assurance.
Porter un regard critique sur les usages des données et de l’IA, en tenant compte des contraintes de conformité, de protection des données et d’éthique.
Mots-clés
Modalité d'évaluation
- Examen final
Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants
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Intitulé de la formation |
Type |
Modalité(s) |
Lieu(x) |
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Lieu(x)
Package
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Lieu(x)
Paris
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Lieu(x)
Alternance
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Lieu(x)
Package
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Lieu(x)
Nouvelle-Aquitaine
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| Intitulé de la formation | Type | Modalité(s) | Lieu(x) |
Contact
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Enseignement non encore programmé
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Miriam ZOUARI