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Des mathématiciens, des statisticiens et des informaticiens ont élaboré une technique mathématique pour repérer les conducteurs à risque élevé. Cette percée importante pourrait permettre aux compagnies d'assurance et à leurs clients d'économiser des millions de dollars chaque année.
Qui a dit que la mathématique n'est pas une science utile? Elle l'est pour les personnes qui voient leur prime d'assurance augmenter. Une équipe de chercheurs de l'Université de Montréal a conçu un nouvel outil statistique qui pourrait abaisser la prime d'assurance des bons conducteurs et accroître les profits des compagnies d'assurance automobile. Un projet de recherche parrainé par MITACS a donné lieu à un nouveau produit commercial et à une entreprise dérivée universitaire qui aident les compagnies d'assurance à analyser d'énormes quantités de données afin de repérer les personnes qui risquent d'avoir un accident d'automobile. Il pourrait en résulter une baisse de la prime de la majorité des conducteurs, qui sont considérés comme des conducteurs à faible risque.
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Aider les ordinateurs à apprendre
Les machines peuvent-elles apprendre? Il semble que oui.
Un nombre grandissant de professeurs et d'étudiants
du Canada se spécialisent dans l'apprentissage statistique
automatique - une nouvelle discipline où des statisticiens
et des informaticiens travaillent en collaboration à
la création de techniques qui permettent aux ordinateurs
" d'apprendre " des renseignements utiles
à partir de grosses quantités de données qui contiennent
de nombreuses variables.
" Il s'agit d'utiliser différentes techniques pour
extraire des renseignements utiles d'une grosse quantité
de données ", explique M. Yoshua Bengio, chercheur
à MITACS et titulaire de la Chaire de recherche du Canada
sur les algorithmes d'apprentissage statistique de l'Université
de Montréal.
Dans le cadre d'un projet financé par MITACS, M. Bengio et ses collaborateurs travaillent à l'élaboration de modèles statistiques qui pourraient aider les entreprises pharmaceutiques à réduire les coûts associés au développement de médicaments en déterminant à l'avance les composés chimiques les plus susceptibles de contribuer à régler un problème médical particulier.
" Il est utile d'avoir une organisation telle que MITACS
qui finance les travaux de recherche réalisés par des
étudiants dans un domaine où le Canada excelle à l'échelle
internationale ", ajoute M. Bengio.
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Il est difficile d'appliquer les modèles statistiques actuels à l'industrie
de l'assurance en raison des nombreuses données et variables en jeu.
Les statisticiens ne pouvaient créer des modèles de probabilité qui
permettaient de prédire avec précision le degré de risque associé
à un client. " Les méthodes actuellement utilisées dans
le milieu de l'assurance automobile ne permettent pas de bien distinguer
les conducteurs. Ainsi, les bons conducteurs paient davantage qu'ils
ne le devraient et les mauvais, moins qu'ils ne le devraient ",
affirme Yoshua Bengio (Ph.D.), informaticien à l'Université de Montréal
et chercheur principal à MITACS. " Nous avons trouvé le moyen
de diminuer la prime des clients à faible risque, c'est-à-dire la
majorité des personnes. Les compagnies d'assurance pourront ensuite
utiliser cet outil de marketing pour accroître leur part du marché
et leurs profits. "
M. Bengio est aussi le conseiller scientifique en chef et l'un des quatre fondateurs de la société dérivée de l'Université de Montréal, Apstat Technologies Inc., qui a commencé, l'année passée, à commercialiser ce nouvel outil d'exploration des données auprès des compagnies d'assurance automobile. Ce produit découle des travaux de recherche de M. Bengio et de ses étudiants, travaux qui ont duré plus d'une décennie.
" Au début, les travaux de recherche étaient réalisés en collaboration
par deux réseaux des Réseaux de centres d'excellence, MITACS et
IRIS (Institut de robotique et d'intelligence des systèmes) ",
raconte M. Bengio. " Ensuite, nous avons établi un partenariat
avec une grosse compagnie d'assurance automobile de l'Amérique du
Nord afin de transférer la technologie. Cela a incité trois de mes
étudiants à lancer une entreprise pour commercialiser des techniques
similaires. " Il s'agit de Charles Dugas (premier dirigeant),
de Nicolas Chapados (vice-président exécutif) et de Pascal Vincent
(conseiller technique en chef).
Les débouchés commerciaux pour la société Apstat sont immenses puisque, comme le souligne M. Bengio, l'industrie de l'assurance a recours depuis des décennies aux mêmes techniques mathématiques.
Entre temps, M. Bengio est revenu à l'université où il travaille avec un nombre grandissant de chercheurs, d'étudiants et de partenaires industriels à la création de produits d'exploration de données semblables qui auront d'autres applications, par exemple la découverte de médicaments, la modélisation du langage statistique et la commercialisation des télécommunications.
" Il s'agit d'un domaine en croissance très rapide dans les universités
du Canada, et je remercie des organisations telles que MITACS qui
non seulement financent la recherche fondamentale, mais aussi nous
encouragent à trouver des partenaires et des moyens pour transférer
notre technologie ", ajoute M. Bengio. " La fausse perception
selon laquelle la science mathématique n'est pas utile existe toujours,
mais elle n'est pas fondée. En effet, certains de mes travaux font
appel à des principes mathématiques très complexes et aboutissent
à des applications très précieuses. "
www.mitacs.ca
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