Moderniser les travaux actuariels sans perdre le contrôle
Nous aidons les assureurs à moderniser leurs modèles, leur reporting et leur production avec Python et une IA maîtrisée. Chaque évolution est traçable, testable et soumise à validation actuarielle.
Des travaux actuariels modernisés, avec le contrôle intégré
Des missions ciblées couvrant les modèles, la production, la documentation et le conseil actuariel.
Modernisation des modèles actuariels
Migrer des modèles Excel ou des plateformes existantes vers un Python portable et testable, tout en prouvant que la logique d'origine a survécu.
Production actuarielle maîtrisée
Transformer les procédures récurrentes de provisionnement et de revue en processus gouvernés avec diagnostics, redirections et dossiers de revue.
Documentation & revue réglementaire
Produire et revoir les SFCR, ORSA, méthodologies et documentations de modèles selon des preuves, contrôles et validations définis.
IFRS 17, ALM & conseil actuariel
Un appui actuariel concret en reporting, valorisation, gestion actif-passif, modélisation financière et gouvernance des modèles.
L'IA produit. Les harnesses contrôlent. Les actuaires valident.
Un prompt décrit le résultat souhaité. Un harness définit ce qui doit être vrai : quelles preuves peuvent être utilisées, quelle procédure doit s'exécuter, quels tests doivent réussir et où le jugement humain reste décisif.
L'IA produit
Analyses, code, projets de texte et corrections proposées accélèrent le travail.
Les harnesses contrôlent
Preuves approuvées, commandes, tests, tolérances et conditions d'arrêt gouvernent l'acceptation.
Les actuaires valident
Hypothèses, jugement, exceptions et acceptation finale restent entre les mains des responsables.
Prouver que la logique a survécu
Le plus difficile n'est pas d'écrire du Python, mais de comprendre, reproduire et valider le modèle existant. Notre harness « faithful-first » ne modifie qu'une variable à la fois et redémontre l'équivalence à chaque étape.
Cartographier la logique
Documenter le modèle existant — hypothèses, cas particuliers et contournements historiques.
Figer l'oracle
Extraire mécaniquement des valeurs de référence reproductibles depuis le modèle d'origine.
Tester la compréhension
Exiger une spécification sourcée et une prédiction à l'aveugle avant l'implémentation.
Reconstruire fidèlement
Réimplémenter le comportement en Python portable et testable avant toute optimisation.
Tester chaque branche
Exercer les limites, options, taux négatifs et comportements d'erreur du modèle d'origine.
Réconcilier & gouverner
Bloquer l'achèvement tant que la suite déclarée ne passe pas et que chaque écart n'est pas consigné.
Équivalent ne signifie pas correct. Cela prouve que la réplique Python correspond au modèle source tel qu'il calcule, avec le moteur nommé et la tolérance déclarée. C'est précisément cette portée limitée qui rend l'affirmation défendable.
Quatre démonstrations opérationnelles, pas quatre promesses
Chaque exemple expose la méthode, la couche de contrôle et la limite de l'affirmation.
Migration Harness
L'IA écrit la réplique ; un harness déterministe juge l'équivalence ; un humain approuve la base déclarée.
22 570 comparaisons · tolérance 1e-9 · 0 échec
Documentation Harness
Packs de preuves bornés, procédures définies, justification des affirmations et conditions d'arrêt transforment le rapport en interface de revue.
Objectif · Preuves · Procédure · Validation
Actuary in a Box
Une couche agentique indépendante du modèle fait passer les demandes en langage naturel par les diagnostics, sensibilités et un dossier de provisionnement révisable.
Skill · Harness · Moteur · Revue humaine
Revue SFCR multi-agents
Une revue ancrée de 86 rapports Solvabilité II publics selon 158 contrôles, avec les divergences signalées pour revue humaine.
11 465 verdicts sourcés · 69 conflits signalés
Ivan Perinčić
Actuaire qualifié · Fondateur d'IP Consulting Group
Ivan intervient en assurance vie et non-vie, mise en œuvre d'IFRS 17, ALM et modélisation actuarielle, en associant jugement actuariel et pratique concrète de Python, de l'IA et de l'ingénierie logicielle.
Les clients travaillent directement avec la personne qui cadre le problème actuariel, conçoit l'approche de contrôle et reste responsable du résultat.
Partons du travail qui vous attend
Choisissez le point de départ le plus proche de votre besoin. Votre message sera adressé directement à Ivan.