TRA Bi Néné Othniel

Portfolio actuariel, data science & produit

Actuaire diplômé de l'ISFA, je conçois des analyses, modèles et interfaces qui rendent les enjeux d'assurance plus lisibles, plus fiables et plus utilisables par les équipes métier.

Mon profil

À l'intersection de l'actuariat, de la data science, de la technologie et de l'entrepreneuriat.

Bien plus que le fait d'exécuter mécaniquement des tâches, j'aime réfléchir à des problématiques qui nécessitent une vraie dose d'imagination et d'expression créative. J'aime être force de proposition, rechercher des solutions à forte valeur ajoutée, et renforcer les workflows et solutions actuariels existants avec les nouvelles technologies. Ce qui me motive, ce n'est pas seulement de résoudre une problématique, c'est aussi d'optimiser, en collaboration avec une équipe interne, le système actuariel mis en place pour que le travail soit plus accessible aux interlocuteurs de la chaîne de valeur, moins manuel la prochaine fois, suffisamment documenté pour être repris par une autre personne, et clair pour ceux qui doivent exploiter les résultats.

Mon projet professionnel

Contribuer à la construction du pont entre actuariat, technologie et intelligence artificielle.

Mon projet professionnel est de contribuer, au sein d'une équipe interne ou dans un environnement de R&D, à des projets d'envergure à la pointe de la technologie. Par exemple, cela pourrait passer par la création d'outils internes, d'interfaces métier, d'agents IA actuariels et d'automatisation de méthodes de travail. En apportant ma polyvalence actuariat, data, produit, je veux aider à façonner l'avenir de l'assurance, tout en continuant à monter en compétences et en expérience. Je renforce actuellement ma pratique de SQL, Snowflake et Cortex AI pour construire des workflows data plus robustes, automatisés et exploitables par les équipes métier.

Mes expériences professionnelles

L'objectif de cette section est de donner un aperçu de mes projets.

LinkPact · Mission CNP

Mars 2025 à septembre 2025

Construction de lois de rachat

Modélisation statistique du comportement de rachat en assurance emprunteur, avec analyse critique, données massives et approche GAM de Poisson.

Outils & compétences

Assurance emprunteurGAMPoissonRPython
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LinkPact · Mission AXA

Août 2024 à mars 2025

Outil de géocodage avec la BAN

Normalisation et localisation d'adresses assurées à grande échelle pour alimenter des modèles de risques géographiques.

Outils & compétences

NLPRoBERTaBANPythonRGéocodage
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LinkPact · Projet R&D

Juin 2024 à août 2024

Étude des risques géographiques en France

Application R-Shiny de visualisation des risques naturels (séisme, inondation, sécheresse) à l'échelle des communes, avec une clé d'enrichissement entre codes INSEE et codes postaux.

Outils & compétences

R-ShinyCartographieShapefileINSEEOpen data
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LinkPact · Projet R&D

Juin 2024 à août 2024

Tarification immobilière (préparation IARD)

Modèle de tarification immobilière sur données Kaggle (GLM, GAM, Random Forest, Gradient Boosting) restitué dans une interface Shiny pour une prise en main par des profils non techniques.

Outils & compétences

Machine learningGLMGAMRandom ForestR-Shiny
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ISFA · Projet de Master

2023

Détection de fraude en assurance auto

Pipeline de machine learning supervisé pour détecter la fraude en assurance automobile, du prétraitement à l'optimisation et l'évaluation (AUC-ROC, F1-score).

Outils & compétences

Machine learningClassificationRandom ForestGradient BoostingPython
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Mes compétences

Un socle actuariel, data, produit et technologique.

Actuariat

Je comprends les mécanismes assurantiels et statistiques derrière les modèles de tarification, de provisionnement, de solvabilité, de risques et de comportement des assurés.

Notions clés

Assurance emprunteurLois de rachatModèles de duréeTarification non-vieFréquence / sévéritéModèle collectif du risqueCrédibilitéPrincipes de primeRisques géographiquesThéorie de la ruineR&D

Data science

Je suis capable de construire, comparer et expliquer des modèles, des statistiques traditionnelles aux méthodes de machine learning sur des données assurantielles réelles.

Notions clés

GLMGAMIA agentiqueCARTRandom ForestGradient BoostingRéseaux de neuronesNLPRoBERTaGéocodageValidation modèleInterprétabilitéDonnées volumineuses

Logiciel & vision produit

Transformer une analyse actuarielle ou data en outil utilisable : interface, workflow, restitution, documentation.

Notions clés

Interfaces métierWorkflows actuarielsDashboardsAutomatisationReportingDocumentationRestitution clientErgonomie / UXRésolution de problèmes utilisateursAdoption produitOnboardingPédagogie produitOptimisation des processus

Technologies

SQL opérationnel, montée en compétence active sur Snowflake et Cortex AI pour relier données, modèles et usages métier en assurance.

Notions clés

RPythonSQLSnowflakeCortex AIData cloudAutomatisation dataNext.jsReactTypeScriptR-ShinyStreamlitJupyterQuartoPositronLaTeXHugging FaceExcelPowerPoint

Contact

Je suis ouvert aux échanges autour de l'actuariat, de la data science, de l'IA appliquée à l'assurance et des outils métier. Le plus simple est de me contacter par e-mail ou téléphone.