Actuariat : le langage de programmation R, vous connaissez?

R est un langage informatique utilisé dans différents domaines, dont l’actuariat, afin d’interpréter des statistiques et différentes applications mathématiques. Pourquoi s’y intéresser? Car il connaît une forte croissance, possède des propriétés multiples et performantes et est de plus en plus adopté par les entreprises d’ici.

Pour mieux le comprendre, nous avons discuté avec Jean-Philippe Le Cavalier, actuaire chez Promutuel Assurance, conférencier au colloque R à Québec 2017 de l’Université Laval et, bien sûr, grand passionné de langage R!

Jean-Philippe, d’où vient ton intérêt pour le langage de programmation R?

J’ai commencé à m’intéresser au R lors de mes études universitaires en actuariat. Pour moi, coder en R est un passe-temps! Je le fais au travail, mais aussi dans mes temps libres. Ce type de langage est « open source ». C’est donc dire que des contributeurs de partout dans le monde le bonifient et le font évoluer. Il y a souvent des mises à jour et des nouveautés, c’est ce que je trouve stimulant!

Comment le langage R est-il utilisé chez Promutuel Assurance?

R est un environnement qui permet de manipuler un nombre impressionnant de données. Dans un contexte d’actuariat, il est un outil incontournable pour mieux gérer les risques. Chez Promutuel Assurance, nous l’utilisons en analyse et en développement, mais aussi en production, ce qui est assez avant-gardiste dans le domaine de l’assurance.

Bien sûr, SAS demeure un des logiciels statistiques les plus répandus en assurance, mais le langage R, par sa flexibilité, devrait gagner du terrain au cours des prochaines années! C’est à surveiller.

Récemment, tu as donné une conférence au colloque R à Québec. Parle-nous de ta présentation.

Ma présentation se nomme « Data.table : un incontournable! ». Introduite par Matt Dowle il y a déjà une dizaine d’années, la librairie data.table n’est pas utilisée à son plein potentiel par la majorité des programmeurs R. Ma conférence était une introduction à cette librairie, plus particulièrement à sa pièce maîtresse, la classe data.table. Cette classe améliore l’approche traditionnelle utilisée pour faire du traitement de données structurées en mémoire. J'ai démontré, à l’aide d’exemples simples, les divers gains qui peuvent être réalisés en ajoutant cette librairie dans ses outils de programmation.

Merci Jean-Philippe!