Module 19 – Approfondissement tarification

Segmentation fine et clustering

assurance
segmentation
clustering
Auteur·rice

Francois Boussengui

Date de publication

25 mars 2026

1 Micro-segmentation : aller au-dela des classes

Micro-segmentation : aller au-dela des classes tarifaires classiques.

Point cle

Ce concept est fondamental pour la suite du parcours et sera directement applique dans le projet central.

2 Clustering (K-means, DBSCAN) pour identifier des

Clustering (K-means, DBSCAN) pour identifier des segments naturels dans les donnees.

3 Arbres de decision pour decouvrir des

Arbres de decision pour decouvrir des interactions cachees.

Attention

Bien comprendre ces mecanismes est essentiel pour eviter des erreurs de modelisation et de pilotage.

4 Regularisation : eviter le surapprentissage avec

Regularisation : eviter le surapprentissage avec des contraintes (min_samples_leaf, max_depth).

5 Ethique : equite algorithmique, biais dans

Ethique : equite algorithmique, biais dans les donnees historiques, conformite RGPD, explicabilite des decisions.

Synthese

5.0.1 Les concepts cles

  1. Micro-segmentation : aller au-dela des classes tarifaires classiques
  2. Clustering (K-means, DBSCAN) pour identifier des segments naturels
  3. Arbres de decision pour decouvrir des interactions cachees
  4. Regularisation : eviter le surapprentissage avec des contraintes
  5. Ethique : equite algorithmique, biais dans les donnees

Auto-evaluation

Explique ce concept dans tes propres mots et donne un exemple concret.

Explique ce concept dans tes propres mots et donne un exemple concret.

Explique ce concept dans tes propres mots et donne un exemple concret.

Explique ce concept dans tes propres mots et donne un exemple concret.

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