Ce projet, qui sera mené avec plusieurs partenaires dont un géant de l’assurance, trois laboratoires de recherche (LIPN, LIPADE et LARIS), deux éditeurs et un expert en protection de la vie privée, a pour objectif de bâtir une plateforme SaaS permettant aux assureurs de réaliser des prédictions à partir des données de leurs assurés croisées avec celles disponibles sur Internet (réseaux sociaux, web sémantique, open data…).

L’enjeu pour les producteurs d’assurance est d’arriver à exploiter cette avalanche de données pour ne pas se voir concurrencer dans la distribution de leurs produits par des géants comme Google, Facebook ou Amazon… qui ont développé une réelle expertise dans la fouille de données. En effet, la capacité à proposer des produits ciblés, en traitant les immenses volumes de données en leur possession donne un avantage concurrentiel sans égal à ces grands acteurs de l’Internet.

Voici quelques problématiques que Square Predict pourrait résoudre :

Estimation en temps réel de l’impact, y compris financier, des dégâts causés par un événement climatique de grande ampleur.

Prédiction de la future sinistralité incendie/dégâts des eaux en fonction des données publiques accessibles (quartier par quartier, voire rue par rue, voire adresse par adresse) et de l’historique des assurés.

Détection de l’apparition d’événements globaux (comme la grippe) par l’analyse des signaux faibles.

L’objectif de la plateforme open source Square Predict sera la collecte, la fouille et l’analyse de grandes masses de données pour les acteurs de l’assurance dans le respect de leurs valeurs historiques.