L'apprentissage automatique pour améliorer la compréhension des comportements de conduite automobile

Wednesday 6 April 2022, 14:00 to 14:30

Place
En ligne
Les billets virtuels donnent accès aux conférences en rediffusion à partir du lendemain
Room
Salle Desjardins

Plusieurs compagnies d'assurance ont déployé des programmes dit de "Usage Based Insurance (UBI)" qui permettent au travers de l'utilisation d'une application mobile d'estimer votre style de conduite et de vous offrir une tarification adaptée à celui-ci. Dans la perspective de mieux comprendre le comportement de conduite de leurs assurés, il convient de bien contextualiser les événements qui interviennent durant un trajet. En ce sens, les données géospatiales sont d'une très grande aide mais le croisement de ces masses d'information de déplacement avec celles-ci requière des méthodes adaptées. Aussi, dans cette présentation, nous allons aborder différentes méthodes basées entre autres sur l'apprentissage machine, afin de permettre la caractérisation d'éléments de contexte utiles à l'analyse du comportement routier.

Abdelmajid Erramaline
Abdelmajid Erramaline
Candidat au doctorat
Université Laval
Depuis janvier 2019, Abdelmajid Erramaline est un candidat au doctorat en…
Depuis janvier 2019, Abdelmajid Erramaline est un candidat au doctorat en sciences géomatiques à l’Université Laval, chercheur au Centre de Recherche en Données et Intelligence Géospatiales (CRDIG) et membre de l’équipe de recherche du Centre de Recherche en Données Massives (CRDM). Il a obtenu sa maîtrise à Université Cadi Ayyad en Ingénierie des Systèmes d’Information après avoir suivi une formation substantielle en ingénierie du logiciel. Ses intérêts de recherches incluent la fouille de données spatiales, la contextualisation des données télématiques de trajets, la conception des algorithmes d'apprentissage automatique et l'application des modèles statistiques de régression avancés à la tarification actuarielle.
Etienne Bellemare Racine
Etienne Bellemare Racine
Scientifique de données
Intact Assurance
Etienne est scientifique de données au Datalab d’Intact où il travaille…
Etienne est scientifique de données au Datalab d’Intact où il travaille principalement sur les composantes géographiques des risques telles que la télématique et les statistiques spatiales. Il collabore avec des chercheurs de l’Université Laval, Polytechnique, HEC Montréal et McGill en plus d’être un contributeur à l’écosystème spatial open source pour R.