Actuariat – Agent IA / Modèle de sécheresse Intern

[Stage de 6 mois - compatible mémoire d'actuaire]

Qui sommes-nous ?

Rejoignez une entreprise qui donne des ailes à votre avenir.

Depuis 170 ans, Abeille Assurances protège et accompagne près de 3 millions de clients (particuliers et entreprises) à chaque étape de leur vie.

Abeille Assurances, en quelques chiffres, c’est près de 9 milliards de CA en 2025, en progression de plus de 23% ; et désormais 3 900 collaborateurs en France.

Nous sommes intégrés à AEMA Groupe.

Nous rejoindre, c’est intégrer un collectif moderne, engagé pour le climat, les territoires et les actions fortes de RSE. C’est aussi adhérer à une entreprise qui promeut l’inclusion, l’égalité et la diversité.

Votre environnement de travail

Vous intègrerez l'équipe de la Fonction Actuarielle Non-Vie, composée de 9 personnes, rattachée à la Direction des Risques d’Abeille Assurances. Le stage vise à concevoir et évaluer des agents IA qui calibrent et contrôlent le modèle de charge sécheresse d'Abeille Assurances (Aéma Groupe).

Vos Missions

Vous construirez deux agents spécialisés et mesurerez rigoureusement leur apport par rapport à une revue humaine :

• S'approprier le modèle sécheresse. Comprendre la chaîne de données (SWI, indicateurs climatiques, exposition, charges), la spécification du GLM et les règles de validation en vigueur. 

• Concevoir un agent challenger. Cet agent revoit de façon indépendante chaque version calibrée du GLM, à partir d'une grille de contrôle de deuxième ligne : 

• calibrage hors échantillon (ratio A/E) ; 

• stabilité des coefficients en retirant une année à la fois ; 

• signes attendus et colinéarité ; 

• résidus par région et par classe d'aléa ; 

• cohérence avec les ordres de grandeur du marché. 

Il rend un verdict argumenté sans proposer de correctif. 

• Concevoir un agent de recalibrage. Cet agent applique un protocole figé lors de l'intégration d'une nouvelle année de données : mise à jour des indicateurs, recalibrage, contrôles automatiques et journal des décisions. 

• Évaluer les agents. Construire un banc de test composé de versions du modèle volontairement défaillantes (variable colinéaire, offset mal spécifié, surapprentissage, erreur de données). Mesurer ce que l'agent challenger détecte, ce qu'il manque et ce qu'il signale à tort, en comparaison d'une revue par un actuaire. 

• Documenter et transmettre. Rédiger la documentation technique et le guide d'utilisation, de sorte que le dispositif reste exploitable après le stage. 

Les choix de modélisation restent sous la responsabilité de l'actuaire encadrant : les agents exécutent et contrôlent, ils ne décident pas.

Votre profil

• Formation : M2 actuariat ou école d'ingénieurs avec spécialisation actuariat, idéalement dans un cursus reconnu par l'Institut des actuaires. 

• Connaissances actuarielles : modèles linéaires généralisés, méthodes de provisionnement non-vie, notions de Solvabilité II. 

• Compétences techniques : Python (pandas, statsmodels ou scikit-learn), Jupyter, Git ; SQL apprécié. 

• Intérêt marqué pour les agents IA et les grands modèles de langage ; une première expérience (projet personnel, cours, hackathon) est un plus. 

• Rigueur et esprit critique : savoir douter d'un résultat, y compris celui produit par une IA. 

Les modalités du poste

• Lieu : Bois-Colombes (92)
• Durée : 6 mois
• Date de démarrage : Avril 2027

Pourquoi nous rejoindre ?

Rejoindre Abeille Assurances, c’est intégrer une entreprise qui prend soin de ses talents autant que de ses clients. Nous offrons un cadre de travail équilibré et pensé pour favoriser votre développement professionnel et personnel.

Nous offrons, notamment :

• Une gratification fixe,
• Un remboursement de transport flexible, encadré par un forfait mobilité durable, pour favoriser les mobilités douces.
• Un environnement de travail chaleureux et convivial 100 % en flex-office, facilement accessible en transport.