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Cet article décrit un projet pilote visant à transformer les données d'indemnisation non structurées, comme les notes médicales et les rapports d'experts, en variables actuarielles exploitables grâce aux grands modèles de langage (LLM). La méthodologie repose sur une architecture à deux étapes qui extrait d'abord des informations précises de documents isolés avant de les synthétiser à l'échelle du dossier complet. En utilisant des données synthétiques pour l'entraînement et une validation par des experts cliniques, l'étude démontre une précision d'extraction élevée. L'intégration de ces nouvelles variables dans les méthodes de provisionnement traditionnelles a permis de réduire l'erreur d'estimation des réserves de 6,5 % à 4,0 %. Ce cadre offre ainsi aux actuaires une solution systématique et reproductible pour valoriser des informations narratives jusqu'alors sous-exploitées. Finalement, l'approche favorise une meilleure gestion des risques et une tarification plus précise tout en respectant les exigences réglementaires de transparence.

Ce rapport d'activité présente le bilan de la CCR (Caisse Centrale de Réassurance) pour l'année 2025, marquant ses 80 ans d'existence au service de l'intérêt général. En tant que réassureur public français, l'organisme consolide sa trajectoire financière grâce à une revalorisation de la surprime Cat Nat, tout en gérant les sinistres climatiques comme le cyclone Garance. Le document souligne une orientation stratégique majeure vers la prévention des risques extrêmes et l'accompagnement des territoires face aux menaces environnementales et cyber. À travers des entretiens et des indicateurs clés, la direction réaffirme l'efficacité du partenariat public-privé pour garantir l'assurabilité durable malgré l'intensification des catastrophes naturelles. Enfin, l'expertise de la CCR s'illustre par ses activités de conseil aux pouvoirs publics et ses investissements ciblés dans la résilience climatique.