Master Mathématiques Appliquées, Statistique, Parcours : Ingénierie mathématiques et statistiques actuarielles (IMSA)

L'actuaire est sans doute le profil le plus recherché en Data Science dans le domaine de l'assurance, de la banque, de la finance, des mutuelles, et des grandes entreprises. Son principal rôle est d'anticiper l'avenir : maîtriser les risques, modéliser les coûts des sinistres, faire face à de nouveaux enjeux liés au changement climatique, à l'évolution de la mortalité, à l'accroissement des données, etc. 

Pour y répondre, il se base notamment sur les outils suivants : les probabilités, la statistique, les logiciels informatique, la gestion des données mais aussi les techniques récentes de machine learning. En tant qu'expert technique, l'actuaire doit être polyvalent en ayant une connaissance accrue du domaine de l'assurance (des garanties, du droit, de la comptabilité) et doté d'une capacité de vulgarisation et de communication lui permettant de savoir présenter des résultats à un public non scientifique.  

Les débouchés à l'issue d'une formation d'actuaire sont nombreux, avec une demande toujours croissante. Ci-dessous quelques liens qui présentent ce métier :

https://www.onisep.fr/ressources/univers-metier/metiers/actuaire#:~:text=Charg%C3%A9%20de%20concevoir%20et%2Fou,financi%C3%A8res%20et%20d%C3%A9gager%20des%20b%C3%A9n%C3%A9fices

https://www.cidj.com/metiers/actuaire

https://www.apec.fr/tous-nos-metiers/etudes-recherche-et-developpement/actuaire.html

https://www.letudiant.fr/metiers/secteur/banque-assurance/actuaire.html

L'objectif principal du parcours Ingénierie Mathématique et Statistiques Actuarielles (IMSA) est de former des étudiants qui auront à l'issue de la formation la double compétence :

1. En actuariat (tarification et provisionnement en actuariat vie/non-vie, prévoyance santé, retraite, modélisation actuarielle, mathématiques financières, etc.) et en modélisation statistique (analyse de données, régression, classification, etc.) 
2. En informatique et techniques de machine learning (maîtrise de logiciels Python, R, SAS, Excel, VBA, programmation, gestion de bases de données y compris le langage SQL)

Les compétences acquises dans cette formation permettront aux étudiants d'être opérationnels dans les entreprises du milieu de l'assurance, de la banque et de la finance. Un étudiant du parcours IMSA sera capable non seulement de programmer des nouvelles techniques, mais aussi de concevoir des outils statistiques et informatiques d'aide à la décision, de mettre en œuvre des innovations et de gérer des projets au sein de l'entreprise.

Les diplômés de cette spécialité sont principalement destinés à occuper des postes de niveau ingénieur dans les emplois-métiers « Actuaire », « Statisticien », « Cadre dans la banque et l'assurance », « Data Scientist » ou encore « Analyste - Chef de projet ».

Une poursuite d'études en doctorat est possible dans plusieurs disciplines qui relèvent des mathématiques appliquées.

• Pour le M1, les prérequis correspondent aux compétences acquises dans le cadre de la licence de mathématiques ou Math-info. Des recrutements sont possibles pour des licences en économie, MIASH, les IUT STID, ou équivalent.
• Pour le M2, les prérequis correspondent aux compétences acquises en M1 IMSA ou niveau équivalent.
• Dans tous les cas, le critère de recrutement est un dossier de qualité avec un très bon parcours et une forte motivation. 

Une expérience d'étude pluridisciplinaire ou de stage.

Le parcours IMSA est assuré par une équipe pédagogique composée de membres de laboratoires de mathématiques (I2M), informatique (LIF) et économie (AMSE).

Le partenariat avec le groupe AXA et l'Ecole Centrale de Marseille offre une ouverture pertinente vers le monde de l'assurance et de la finance.

Le rapprochement avec l'ISFA (Institut de Science Financière et d'Assurance) et l'intervention des professionnels du monde de l'actuariat renforcent la qualité du parcours.

• Maîtriser les outils statistiques pour décrire, modéliser et prévoir les risques associés aux données d'assurances : modélisation de la fréquence et l'intensité des sinistres, modélisation de la mortalité/longévité à des fins de tarification et provisionnement, modélisation actuarielle (projections de flux, de comptes de résultats, calcul de marges) etc. 
• Maîtriser les outils économétriques pour décrire, modéliser et prévoir les risques associés aux données financières : Finance quantitative
• Maîtriser les outils en science de données pour mener une étude "data" complète : Gestion des anomalies, analyse statistique de données, visualisation de données, modélisation, prédiction, création d'interface, etc.
• Concevoir et gérer une base de données : collecte de données, jointures, filtres, agrégation, etc. 
• Maîtriser l'environnement juridique de l'assurance pour veiller au respect des normes actuarielles

La formation est ouverte à l'alternance (contrats de professionnalisation et d'apprentissage)

• En M1 + M2 (deux années d'alternance) ; ll n'y a pas d'alternance uniquement en M1.
• En M2  (une année d'alternance)

Plus de 80% des étudiants de deuxième année sont alternants (2 semaines en entreprise et 2 semaines à l'université).

Les non alternants ont un projet recherche à réaliser durant la période des cours puis un stage en fin d'année :

• de 4 à 6 mois en entreprise en M2 (4 mois minimum)
• de 2 et 4 mois en M1 (2 mois minimum)

La pédagogie est basée sur deux piliers : tout d'abord un enseignement théorique dispensé par des enseignants chercheurs spécialisés en statistique et en informatique. Le deuxième pilier est une mises en pratique de ces méthodes et est encadré par des professionnels du milieu de l'assurance. Les applications et les projets sont réalisés avec des logiciels de statistiques (Python, R, SAS) et des tableurs (Excel y compris VBA). Les projets entreprise et recherche occupent une part importante dans la pédagogie car permettent aux étudiants de se familiariser avec le travail en équipe, la gestion de projet et aussi la présentation des résultats de manière écrite ou orale.

• C1105 Études actuarielles en assurances
• C1106 Expertise risques en assurances
• M1403 Études et prospectives socio-économiques

• 114B Modèles mathématiques ; Informatique mathématique
• 313M Finances, banques, assurances (non indiquée ou autre)

Secrétariat pédagogique :

• Master 2 : Philippe Pubreuil, philippe.PUBREUIL@univ-amu.fr, tél : 04 91 82 90 80, 163 avenue de Luminy case 901, 13288 Marseille cedex 09
• Master 1 : Béatrice FRIZZI,  beatrice.frizzi@univ-amu.fr, tél : 04 13  55 17 13, Campus Saint Charles - Case 9, 3 place Victor Hugo 13331 Marseille cedex 3