Recrutez un Expert en Développement Logiciel de Modélisation Actuarielle

Un leader mondial de l'assurance faisait face à des lenteurs critiques dans ses calculs de provisions IFRS 17, mettant en péril ses délais de clôture comptable. Le défi principal du **Developpement Logiciel de Modelisation Actuarielle** résidait dans l'inefficacité du code R existant qui ne gérait pas le calcul parallèle sur leur nouvelle infrastructure cloud. Notre équipe augmentée de spécialistes R a refondu l'architecture des scripts de calcul. En implémentant des techniques de vectorisation avancées et en utilisant le package `future` pour la parallélisation, ils ont optimisé l'ensemble de la chaîne de traitement des données. Ils ont également mis en place un pipeline CI/CD pour garantir la non-régression des modèles. Résultat : Une réduction de **40% de la latence** de calcul, permettant à l'équipe actuarielle de réaliser plusieurs itérations de sensibilité avant la clôture, augmentant ainsi la précision des provisions déclarées.

Un fonds de pension de taille moyenne gérait ses projections de rentes via un ensemble complexe et instable de fichiers Excel liés. Le risque opérationnel était élevé et la maintenance devenue impossible. L'objectif était de professionnaliser ce **Developpement Logiciel de Modelisation Actuarielle** en migrant vers une solution R robuste et auditable. Les développeurs Smartbrain ont travaillé en étroite collaboration avec les actuaires pour traduire la logique métier en packages R modulaires. Ils ont créé une interface Shiny pour permettre aux utilisateurs non-techniques de lancer des simulations et de visualiser les impacts des changements d'hypothèses démographiques sans toucher au code source. Résultat : Élimination totale des erreurs manuelles (**0% d'erreur**) et un gain de temps de 3 jours par mois sur la production des rapports de solvabilité, sécurisant ainsi les engagements à long terme du fonds.

Une InsurTech en pleine croissance souhaitait affiner ses modèles de tarification automobile en intégrant des données télématiques en temps réel. Leur équipe interne manquait d'expertise en traitement de gros volumes de données avec R pour ce type de **Developpement Logiciel de Modelisation Actuarielle**. Nous avons détaché deux ingénieurs R seniors experts en Machine Learning. Ils ont développé des modèles GLM (Generalized Linear Models) et GBM (Gradient Boosting Machines) capables de traiter des téraoctets de données de conduite pour ajuster les primes de risque individuellement. L'intégration s'est faite via une API REST connectée directement au système de souscription. Résultat : Une amélioration de la segmentation des risques conduisant à une **augmentation de 15% du chiffre d'affaires** technique et une réduction significative du ratio sinistres/primes sur les nouveaux contrats.