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DataGen

#208 - Alan : Déployer des algorithmes pour lutter contre la fraude

09 Jun 2025

Description

Gabrielle Prat est dans l'équipe Data chez Alan, la licorne française qui a révolutionné la complémentaire et la mutuelle santé. Avec 500 millions d'euros de revenus annuels, c'est l'un des plus beaux succès de la startup nation. Aujourd’hui, elle revient sur la stratégie Data Science qu’ils ont mis en place pour lutter contre la fraude à l’assurance.On aborde :🔥 Qu’est-ce que la fraude à l’assurance et quel est l’enjeu pour Alan ?🔥 Les 4 étapes du projet : Data Mining, Rule-based, Machine Learning et UX🔥 Le déploiement d’agents IA pour augmenter l’équipe Ops🔥 La culture chez Alan (transparence radicale, peu de meetings, culture de l’écrit…)📅 VOUS AVEZ ENTENDU PARLER DE L'IA SUMMIT A LILLE LE 1ER JUILLET ?La Cité de l'IA Summit à Lille est le rendez-vous dédié à l’Intelligence Artificielle et à la Data. Il aura lieu le 1er juillet 2025 de 8h30 à 18h45 à Marcq-en-Baroeul (59). 📚 Découvrir l'événement🎙 Découvrir le programmeCeci n'est pas une collaboration commerciale. :)📚 RESSOURCES- Le LinkedIn de Gabrielle- L’article Why data-driven product decisions are hard de Andrew Chen- L'édition spéciale Les 40 chantiers Data & IA à lancer en 2025 de notre newsletter🎬 CHAPITRES00:00 Alan en quelques mots04:24 L’équipe Data chez Alan09:15 Les différents types de fraude13:06 Etape 1 : Data mining14:18 Etape 2 : Rule based17:25 Etape 3 : Machine learning18:48 Etape 4 : UX21:03 Mise en place d’agents IA25:44 La culture chez Alan29:45 Les questions de la fin (incl. ses ressources pref)🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#170 - Leboncoin : De la Data Science au ML Engineering#166 - Defacto : Déployer des algorithmes pour scorer la solvabilité des entreprises#162 - Le Lead Data Science de Back Market partage leur stratégie GenAI💪 VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?DataGen a lancé un collectif de freelances data issus des plus belles boîtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).Vous avez un projet data ? On a l'équipe qu'il vous faut : Head of Data, Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist, etc.👉 Nous rencontrer ici👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰 Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

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