Présentation

Les investissements importants réalisés par OPTIMIND en Recherche & Développement consolident le positionnement scientifique et technologique de nos actuaires et consultants. Ils offrent à nos clients une anticipation dans leurs choix stratégiques, souvent dans le cadre d’un véritable partenariat avec leurs équipes et celles d’OPTIMIND.

La force de notre politique de R&D est de conjuguer avec méthode nos travaux de recherche scientifique, portés par un actuaire R&D à temps plein, avec des enseignements et travaux en université, des travaux de recherche organisés par la profession ainsi que des groupes de travail de place.

Afin de transmettre le savoir-faire scientifique, les PCO internes (Pôle de Compétences OPTIMIND) permettent de perfectionner et de poursuivre certains travaux avec les consultants opérationnels de la société, et ainsi de répondre rapidement aux problématiques posées par des missions auprès de nos clients.

Axes de recherche

Nos interventions portent notamment sur les thématiques suivantes :

• Solvabilité des compagnies d’assurance : Solvabilité II, modèles internes
• Modélisation stochastiques des actifs et des passifs
• Techniques de simulation : Monte Carlo, Bootstrap
• Tables d’expériences pour le risque de mortalité, d’invalidité et d’incapacité
• Le risque dépendance : tarification, provisionnement et pilotage
• Etudes prospectives sur les produits à venir en épargne et prévoyance : Variable Annuities, assurance décès, santé

Etudes de cas

Etude de cas 1 : Provisionnement stochastique en assurance non vie – Bootstrap

Mission

• Proposer une méthodologie cohérente avec les évolutions du secteur en matière de provisionnement

Objectifs

• Implémentation d’une modélisation stochastique via la technique du Bootstrap
• Mesure de la variabilité inhérente aux risques des produits envisagés

Résultats obtenus

• Benchmark des méthodes employées
• Mise en évidence de la distribution empirique des pertes
• Meilleure appréciation des risques : résultats exploitables en moyenne et aux extrêmes
• Outil informatique gérant l’ensemble des calculs

Etude de cas 2 : Etude des Variable Annuities

Mission

• Modélisation prospective et stochastique des Variable Annuities

Objectifs

• Positionner le produit par rapport à de l’épargne plus classique
• Identifier les charges potentielles inhérentes aux différentes garanties proposées

Résultats obtenus

• Etude comparative des produits disponibles sur le marché
• Distribution de la valeur du produit
• Tarification des garanties
• Outil informatique gérant la projection stochastique du produit