Réseaux de neurones :Réseaux de neurones :
alternative neuronale en tarification santé
Groupe de travail « Big Data »
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Pourquoi un nouveau modèle ?
Les constats :
Influence des garanties sur les frais réels et les fréquences
‐ Le reste à cha...
Le principe de base
Ce modèle s’inspire directement du mécanisme de pensée du cerveau.
L’information se propage de cellule...
Comparatif avec d’autres modèles
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Comment intégrer la notion de garantie dans le modèle ?
Le taux de couverture donne une bonne indication du niveau des gar...
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EN SYNTHESE
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Réseaux de neurones : alternative neuronale en tarification santé

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Réseaux de neurones : alternative neuronale en tarification santé

  1. 1. Réseaux de neurones :Réseaux de neurones : alternative neuronale en tarification santé Groupe de travail « Big Data » 23 avril 2014 Aon Hewitt | GT Big Data | Présentation du 23 avril 2014
  2. 2. Pourquoi un nouveau modèle ? Les constats : Influence des garanties sur les frais réels et les fréquences ‐ Le reste à charge peut freiner le comportement de consommation, ‐ Ajustement des tarifs pratiqués sur les garanties, ‐ Rééquilibrage des tarifs pour optimiser les garanties (exemple : report du coût des verres sur  la monture)la monture). Existence de liaisons entre les garanties ‐ Postes de consommation liés (exemple : monture et verres), ‐ Aspects préventifs (exemple : la pratique de soins dentaires peut diminuer la consommation  de couronnes). → Parce que ces effets sont pris en compte dans le modèle proposé Aon Hewitt | GT Big Data | Présentation du 23 avril 2014 1
  3. 3. Le principe de base Ce modèle s’inspire directement du mécanisme de pensée du cerveau. L’information se propage de cellule en cellule au travers des différentes couches duL information se propage de cellule en  cellule au travers des différentes couches du  réseau. Des exemples sont présentés au modèle qui ajuste ses coefficients de  manière à réduire l’erreur entre les prédictions et les valeurs attendues. Aon Hewitt | GT Big Data | Présentation du 23 avril 2014 2 Information
  4. 4. Comparatif avec d’autres modèles Aon Hewitt | GT Big Data | Présentation du 23 avril 2014 3
  5. 5. Comment intégrer la notion de garantie dans le modèle ? Le taux de couverture donne une bonne indication du niveau des garanties…. mais le prix des actes influent directement sur cet indice et le biaise… mais le prix des actes influent directement sur cet indice et le biaise. Idée : Neutraliser les écarts de frais réels en simulant les garanties sur les mêmes  dépenses : les répartitions des frais réels observées sur le portefeuilledépenses : les répartitions des frais réels observées sur le portefeuille. Comment ? En estimant les garanties de chaque contrat à partir des  remboursements observés sur chaque poste (discrétiser la répartition des dépensesremboursements observés sur chaque poste (discrétiser la répartition des dépenses  en tranches, calculer le taux de couverture sur chaque tranche, repondérer avec la  répartition du portefeuille). Aon Hewitt | GT Big Data | Présentation du 23 avril 2014 4
  6. 6. La recherche du meilleur modèle… Aon Hewitt | GT Big Data | Présentation du 23 avril 2014 5
  7. 7. EN SYNTHESE Aon Hewitt | GT Big Data | Présentation du 23 avril 2014 6
  8. 8. Contact Jean‐Marc Aouizerate Actuaire Aon Hewitt | Innovations & Pilotage des Risques Actuariat ‐ Prévoyance et Santé Collectives 31 35 d l Fédé ti | 75717 PARIS C d 1531‐35 rue de la Fédération | 75717 PARIS Cedex 15 Tél. : 01 47 83 14 82 jean‐marc.aouizerate@aonhewitt.com Aon Hewitt | GT Big Data | Présentation du 23 avril 2014 7

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