ATOUT RISK MANAGER N°32 I PRINTEMPS 2022 28 Dossier - Prenons les risques d’un nouvel élan dans un projet technique, il faut savoir quelles sont les typologies de données » (chiffres, lettres, vidéo, images, audio). L’avantage étant que désormais, « nous avons la capacité de combiner ces données et nous avons la puissance de calcul pour le faire ». Autre prérequis, la qualité de la data classée en 5 V (volume, valeur, véracité, vélocité, variété) auquel s’ajoute la vertu. À partir de ces éléments, il va être possible de visualiser les anomalies et en s’appuyant sur le NLP (Natural langage Processing) d’identifier les risques potentiellement oubliés. Ce qui, dans un second temps, aidera à optimiser l’allocation des ressources. Ainsi, l’exemple pris dans une entreprise sur le risque de supply chain qui a permis de démontrer une forte cyclicité de certains produits. De son côté, Kevin Dedieu (Directeur R&D et co-fondateur de Descartes Uderwriting) a montré la pertinence duMachine Learning pour l’analyse des risques de catastrophes naturelles permettant à partir de données d’observation (issues d’un capteur, d’une image…) de déclencher une indemnisation sans avoir que l’assureur ait à se déplacer. Quant à Luc Declerck, Directeur général de Board of cyber, qui clôturait les interventions, il a présenté le Security Rating®, une solution qui note la performance et la maturité cybersécurité d’une organisation sur la base de données accessibles publiquement. n «Changer de posture pour avoir une approche prédictive. » Laurent Barbagli, CEO de MEETRISK «Avant de rentrer dans un projet technique, il faut savoir quelles sont les typologies de données. » Bénédicte Huot de Luze, CEO d’AI Risk Services Luc Declerck, directeur général de Board of cyber Kevin Dedieu, Directeur R & D et co-fondateur de Descartes Underwriting
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