La machine learning utilise un algorithme pour apprendre et extraire des informations d’une base de données. Cet algorithme de classification et de prédiction utilise uniquement les caractéristiques intrinsèques des données.

Les assureurs peuvent ensuite utiliser les résultats pour réaliser des prédictions se basant sur cette phase d’apprentissage. Les méthodes d’apprentissage statistique se présentent donc comme une alternative efficace aux méthodes standards pour comprendre et anticiper les comportements des assurés, évaluer les risques complexes ou améliorer les prestations selon leurs besoins.

L’utilisation du « Machine learning » n’est pas pour autant une nouveauté dans le secteur de la finance et de l’assurance. Cette méthode est déjà utilisée par de nombreuses institutions financières et quelques compagnies d’assurance pour effectuer des diagnostics afin de faciliter la prise de décision.

C’est notamment le cas dans la résolution des problèmes d’actuariat telle que la détection de fraude, la prédiction financière, l’analyse du phénomène d’arbitrage la tarification en assurance, etc.

L’apprentissage statistique permet rapidement de rassembler les données à analyser, d’apprendre de ces données, de comprendre la logique de ces données et enfin de réaliser des prédictions.

La particularité de l’apprentissage statistique ou apprentissage automatique (machine learning) est sa capacité à établir des corrélations entre X évènements avec un nombre de données défini alors que les approches classiques se limitent à la mise en avant d’une causalité.

L’apprentissage statistique permet de reproduire le processus d’apprentissage par assimilation des informations en vue d’extraire des connaissances sur le comportement des assurés. L’apprentissage statistique permet par exemple d’étudier la fréquence de sinistres par rapport à plusieurs variables comme l’âge de l’assuré, type de véhicule, antécédent sur la route, ancienneté de permis de conduire, etc.