Programme
Jeudi 19 juin 2025 | 13h30 – 16h
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Samira AKA, Actuaire IA
Samira AKA est actuaire spécialisée en risques climatiques, titulaire d’un master en actuariat de l’Université Paris Dauphine–PSL et membre associée de l’Institut des Actuaires de France. Elle réalise actuellement une thèse CIFRE au sein du cabinet Square Management, en partenariat avec le Centre de Recherche en Écono-finance et Actuariat sur le Risque (CREAR) de l’ESSEC Business School et le Laboratoire des Sciences du Climat et de l’Environnement (LSCE – Université Paris-Saclay). Son travail de recherche porte sur le thème « Assurabilité et risques extrêmes climatiques », avec pour objectif de mieux caractériser l’impact des événements climatiques rares et des scénarios de transition sur les modèles assurantiels. Cette thèse vise à affiner la mesure des risques dans un contexte de changement climatique, afin de renforcer la soutenabilité des dispositifs d’assurance face à l’intensification des aléas naturels. Ses principaux domaines d’intérêt incluent la théorie des valeurs extrêmes, la modélisation des scénarios climatiques et les questions d’assurabilité à long terme.
Présentation : Modélisation des sécheresses extrêmes avec des outils statistiques adaptés aux données discrètes
Les sécheresses figurent parmi les risques les plus sévères et croissants liés au changement climatique, avec des conséquences majeures sur l’agriculture, les ressources en eau et les systèmes financiers. Leur gestion efficace requiert une approche interdisciplinaire, mobilisant les sciences du climat, la statistique et la théorie des probabilités.
Des organisations internationales telles que la FAO et l’UNDRR insistent sur l’importance d’une gestion proactive fondée sur l’évaluation des risques, impliquant une diversité d’acteurs. Comme le souligne la FAO, « la gestion des sécheresses fondée sur le risque est multifactorielle et implique une diversité d’intervenants ».
Dans cette perspective, l’article présenté propose une extension de la théorie des valeurs extrêmes au cadre discret et multivarié, à travers l’introduction des distributions de Pareto généralisées discrètes multivariées (MDGPD). Ces modèles établissent un pont entre les approches classiques de l’EVT continue et les données discrètes, en particulier pour les événements tels que les périodes sèches. L’article présente la construction théorique des MDGPD, des méthodes de simulation adaptées, ainsi qu’une inférence bayésienne sans vraisemblance développée pour ce cadre. Une étude de cas appliquée à des épisodes de sécheresse en Europe illustre leur pertinence pour l’évaluation des risques climatiques.
Ce cadre vise à fournir aux décideurs – assureurs, institutions publiques, analystes du risque – des outils pour mieux comprendre, anticiper et tarifer les impacts des épisodes extrêmes de sécheresse.
Oskar Laverny, Maître de conférence, Actuaire
Oskar est maître de conférences à l’Université Aix‐Marseille (Marseille, FR), ses travaux de recherche portent sur les statistiques en haute dimension et l’estimation des structures de dépendance, avec de nombreuses applications. Auparavant, il a occupé des postes de post‐doctorant à York University (Toronto, CA) et à l’UCLouvain (Louvain‐la‐Neuve, BE), et a soutenu sa thèse de doctorat à l’Université Lyon 1 (Lyon, FR) dans le cadre d’une convention CIFRE avec SCOR SE. Il y a déjà plusieurs années, il a obtenu son diplôme en sciences actuarielles à l’ISFA (Lyon, FR).
Actuaire diplômé, il a un goût prononcé pour le code numérique et les logiciels open source, et l’ensemble de ses travaux est librement accessible en ligne. Pour des exemples dans divers formats, vous pouvez consulter cet article sur les mesures de Thorin en haute dimension, ce package Julia sur les copules, ce billet de blog sur l’automatisation de LaTeX ou ce diaporama sur le contrôle de version pour les chercheurs. D’autres articles, présentations, packages et bien plus sont disponibles ci-dessous.
Présentation : Introduction à l’analyse de survie relative et aux contributions récentes.
Historiquement, la cause de décès reportée dans les registres du cancer était souvent peu fiable, et cette information cruciale ne pouvait pas être exploitée par les méthodes classiques de risques concurrents. Pour contourner ce problème, la méthodologie de survie relative s’appuie sur la mortalité de la population générale issue des tables de mortalité nationales, ainsi que sur quelques hypothèses, pour estimer malgré tout la mortalité spécifique au cancer. Ces méthodes sont utilisées à l’échelle mondiale pour comparer les effets des traitements et les parcours de guérison d’un pays à l’autre, pour suivre les progrès de la médecine au niveau international et pour produire des chiffres à des fins de diagnostic des patients.
Nous proposons ici de commencer par un aperçu du domaine, puis de discuter de deux sous-problèmes liés à l’indicatrice manquante et à l’hypothèse d’indépendance qui la remplace. Tout d’abord, nous examinons en profondeur l’hypothèse d’indépendance, en replaçant les estimateurs existants dans un cadre plus général. Ensuite, nous discutons de la qualité de la cause de décès déclarée et construisons un test spécifique. Nous illustrons les différentes idées à l’aide d’exemples.