Stages : les missions confiées à nos étudiants
Promotion M2 2005-2006

Lieu : Mutuelle des architectes de France
Mission : Chargé d'études actuarielles
Objet : En vue de la réglementation liée au projet Solvabilité II, il faut déterminer la meilleure estimation des provisions à détenir ainsi que la distribution de ceux-ci. Pour cela les étapes de la mission de stage sont:
- rééchantillonnage par bootstrap afin de déterminer la distribution des provisions techniques à partir des résultats de l'actuaire.
- modélisation stochastique des provisions pour sinistres par les modèles GLM afin d'estimer le montant des provisions à détenir pour couvrir les sinistres et comparer les résultats obtenus aux précédents.

Lieu : Sofinco
Objet : Le stagiaire aura en charge un projet de construction de grille de score pour un marché ou un partenaire.
- Fiabilisation de la base de développement et construction des variables explicatives potentielles
- Détermination du critère de défaut optimal - Etude de la segmentation appropriée du portefeuille
- Modélisation statistique (technique de scoring, sélection du modèle et des variables pertinentes)
- Simulations des gains économiques attendus et fixation de la stratégie

Lieu : Canal + Distribution, Direction Coordination Business Développement
Objet :
- effectuer des analyses dans le domaine du géomarketing dans l'univers de la télévision payante, secteur en plein essor.
- évaluer les potentiels locaux pour chaque opérateur, pour chaque technologie et pour chaque mode de distribution afin de les analyser. 

Lieu : Dexia Sofaxis, pôle statistique
Objet : Réalisation  d'une étude sur l'évaluation des  risques a priori dans le cadre d'une démarche plus globale appelée "Risk Managment". L’étude consiste à analyser l'influence de certaines variables sur le risque "Absentéisme au travail" comme par exemple le type de collectivité (mairie, CCAS, maison de retraite, foyer logement,...), la taille des collectivités, le profil des agents (sexe, age, filière)... L'objectif est d'aboutir à une modélisation et une cartographie du risque (avec une représentation visuelle attractive). Il faudra donc utiliser différentes techniques : régression linéaire généralisée, méthodes de scoring, régression logistique,...

Lieu : Direction Régionale de l’INSEE-Centre, Service Statistique- Unité OLEE (Observation Locale de l'Environnement Economique)
Objet : Elaboration de bases régionales via la nouvelle application nationale CLAP.
Dans le cadre de conventions périodiquement actualisées et rénovées, le Service Statistique (SES) de la Direction Régionale (DR) de l’INSEE Centre à Orléans élabore chaque année des bases de données et des tableaux statistiques pour le compte de partenaires extérieurs tels que la Chambre Régionale des Métiers et de l’Artisanat ou la Direction Régionale de l’Equipement. Ces travaux portent sur l’artisanat (OSIRA - Outil statistique Infra-Régional pour l’Artisanat créé en 1992) ou sur certains secteurs économiques (OSIDEC -Outil Statistique Infra-Départemental sur les Equipements Commerciaux créé en 1995 / OSITRANS – Outil Statistique Infra-Départemental sur les TRANSports créé en 1998). Ils permettent notamment de réaliser les comptages d’entreprises, d’établissements ou de salariés utiles aux partenaires et compatibles avec les règles en vigueur en matière de secret statistique. Jusqu’en 2005, ces travaux étaient conduits localement en utilisant le logiciel SAS à partir du répertoire des entreprises et des établissements SIRENE géré par l’INSEE. A compter de 2006, ils seront menés via une nouvelle application nationale (CLAP - Connaissance Locale de l’Appareil Productif) qui permettra de disposer d’informations locales fines et homogènes sur l’ensemble du territoire national sur l’activité économique au travers des effectifs et des rémunérations. L’objectif du stage est l’adaptation de la procédure d’élaboration des bases et tableaux statistiques produits via SIRENE à l’application CLAP et la comparaison des données résultant de la nouvelle chaîne avec les résultats précédemment produits sur une année de référence.

Lieu : Confédération Nationale des Crédits Mutuels,
Objet : Mise en place de modèles statistiques permettant d'établir les paramètres statistiques pour le projet Bâle 2
- Contribution à l’élaboration des paramètres de calcul des risques crédits en méthode avancée.
- Contribution à l’élaboration d’un modèle permettant de passer des taux de défaut constatés aux probabilités de défaut. .
- Contribution à l’élaboration d'un modèle de stress testing.
- Travaux de back-testing sur les paramètres statistiques : Taux de défaut, Pertes en cas de défaut, CCF.
- Actualisation du modèle d’aide à la notation Corporate grands comptes 

Lieu : Total S.A, Département Exploration /Production /Modélisation Réservoir
Objet : Géomodelisation.
Développement d'un outil statistique / géostatistique et de changement de support pour les variables pétrochimiques que la société  manipule. Il s'agit aussi de travailler en statistique sur des courbes, pour discriminer des comportements physiques différents et regrouper au contraire des comportements similaires.

Lieu : Yves Rocher, Direction des opérations commerciales VPM France, Service Intelligence Clientes
Objet : Développement de tableaux de bord sous SAS Web pour piloter la Politique clientes VPM - Méthode de Scoring.
A/ Développement de tableaux de bord sous SAS :
==> Bascule des états déjà disponibles sous le nouveau modèle de données :
1/ Connaissance des modèles de données (ancien et nouveau) : étude des différences et des impacts de la modification du modèle de données
2/ Assurer la transition vers le nouveau modèle de données (développement, optimisation, recette, ...)
==> Développement de requêtes SAS pour piloter l'évolution du portefeuille et le comportement des clientes magasins :
1/ participer à la définition des besoins
2/ définir les règles de constitution des indicateurs et proposer les maquettes de restitution des résultats
3/ extraire les données nécessaires dans le Datawarehouse magasins
4/ créer les tables SAS d'agrégats selon le niveau de paramétrage possible
5/ développer les pages HTML pour restituer les informations
6/ Automatiser la production des résultats pour la mise à jour périodique
B/ Méthode de Scoring (avec SAS):
1/ Extraire les données nécessaires dans le Datawarehouse Magasins Division
2/ Décrire quantitativement et qualitativement les données
3/ Construire au moins deux modèles de scores sur des mailings différents
4/ Rechercher et développer des méthodes de comparaison de Scores
5/ Comparer les modèles de Scores sur un 3ème mailing