L’équité de l’apprentissage machine en assurance

Les assureurs sont réputés utiliser des données pour classer et tarifer les risques. À ce titre, dès la fin du 19e siècle, ils ont été confrontés aux problèmes d’équité et de discrimination associées aux données. Pourtant, si cette question est récurrente, elle connait un regain d’importance avec l’...

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Détails bibliographiques

Auteurs principaux:	Charpentier, Arthur, Barry, Laurence
Format:	Artigo
Langue:	Francês
Publié:	Société Française de Statistique (SFdS) 2022
Sujets:	algorithmes discrimination assurance classification big data biais équité algorithms insurance biases fairness
Accès en ligne:	https://doi.org/10.4000/statsoc.550 https://hdl.handle.net/20.500.13089/kwau https://journals.openedition.org/statsoc/550
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