Modèles génératifs pour l'assurance des catastrophes naturelles

L'assurance des catastrophes naturelles est déstabilisée par les évolutions liées au changement climatique. Redéfinir le partage du risque entre acteurs publics et privés nécessite la projection, à moyen ou long terme, de scénarios climatiques. Les spécificités du secteur de l'assurance nécessitent également la projection de variables économiques, et l'analyse de quantiles élevés (la réglementation imposant la maîtrise d'un quantile à 99.5%). La présente thèse visera à mettre en place des techniques d'IA génératives pour projeter le risque, et à les utiliser pour définir des stratégies de partage de risque adaptées. Ces techniques devront être adaptées au contexte de l'étude de la queue de distribution (théorie des valeurs extrêmes), entraînant le développement de techniques génératives permettant de capter des événements sévères et rares, ayant vocation à s'appliquer au-delà du champ assurantiel.