Insurection by Groupe April: Compte Rendu

insurection by groupe april

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Le lundi 6 novembre 2017, le Groupe April a organisé l’événement Insurection, voulu comme le plus grand événement français dédié aux insurtechs. 300 personnes étaient présentes, et, dans le cadre de nos activités autour de l’innovation dans l’assurance, j’étais présent pour représenter Siltéa.

Retour sur cette journée, avec les éléments clés à retenir: les tables rondes et les startups présentes. Continuer la lecture de « Insurection by Groupe April: Compte Rendu »

Modéliser les risques santé avec Healthy health

Modéliser les risques santé

Luca Schnettler est un jeune entrepreneur installé à Londres. Il a fondé Healthy Health, une startup dédiée à modéliser les risques santé. Il a été interviewé cet été par Nigel Walsh dans le podcast 11.fs, et j’ai eu la chance de pouvoir lui parler par téléphone par la suite pour en savoir plus sur sa solution.

Dans la foulée de l’intérêt suscité par mon article sur les modèles prédictifs de la DREES, voici quelques points clés à retenir. Continuer la lecture de « Modéliser les risques santé avec Healthy health »

L’assurance au selfie: le tarif à la tête du client!

assurance au selfie

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La récente communication de Quilt, la compagnie états-unienne qui propose une tarification sur la base d’un selfie a été fortement relayée (notamment sur ce très bon blog). Plus relayée en tout cas que cet article de juin à propos de Lapetus, la technologie sous-jacente! C’est l’occasion de revenir sur le principe de fonctionnement, les avantages et les inconvénients ou limites à garder en tête. Continuer la lecture de « L’assurance au selfie: le tarif à la tête du client! »

DREES – Les modèles prédictifs de santé

modeles predictifs

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La DREES (Direction de la Recherche, des Etudes, de l’Evaluation et des statistiques) a publié en juillet 2017 un rapport « Etudes et Résultats » intitulé « L’essor des modèles prédictifs dans les systèmes de santé internationaux ». Il s’intéresse de près à ces nouvelles méthodes d’anticipation des événements relatifs au système de soins, associées à des techniques de scoring des individus selon la probabilité d’occurrence de risque de santé particuliers.

La quantité et la multiplication des données disponibles permettent aujourd’hui de développer des modèles statistiques performants d’analyse des risques. Ceux-ci ne sont plus uniquement appuyés sur des données simples comme l’âge ou le sexe de l’individu, mais peuvent prendre en compte de nombreux autres paramètres. Cela permet alors de mieux anticiper les risques de santé, mieux dimensionner le système de santé (pour les soins), mais aussi mieux réguler cet environnement. Par exemple, des actions de prévention peuvent être mises en place de manière ciblée et des méthodes de rémunération innovantes ou incitatives pour les acteurs peuvent être définies. Ceci se développe depuis une dizaine d’année au niveau international.

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