Policy renewal optimization project in health insurance

Internship Report presented as the partial requirement for obtaining a Master's degree in Data Science and Advanced AnalyticsThe Renewal Optimization has been developed over the course of 9 months (September 2018 till June 2019) as part of the thesis for the MSc in Advanced Analytics and Data Science at the Nova Information Management School (Universidade Nova de Lisboa). The objective was to Predict the Probability of Renewing the policy of our customer. This would allow for more assertive and targeted marketing actions and decision making as well as fine tune the pricing strategy. The Training Sample is composed of data from the 1st of January 2017 till 30 June 2018 and the results presented reflect a picture of the Médis individual client portfolio from July 1st, 2018 till 31 December 2018 with 68 732 policies tested. The attributes used in the modelling process cover 6 customer dimensions: demographic, customer profile, product profile, bank variables and usage as well as interaction with the company. The final model results calculated the Renewal Probabilities of every active policy. These calculations have been divided in deciles where the first group have the lowest Renewal Probability estimated and the last one has the highest Renewal Probability estimated. To determine the factor that affects the Renewal Rate the most, a comparison has been conducted between the first and the last group (low probability and high probability groups). Next steps for the project include, but are not limited to, making the results available to all stakeholders and the monitoring plan is also discussed

Orientation of biological cells using plane-polarized Gaussian beam optical tweezers

Optical tweezers are widely used for the manipulation of cells and their internal structures. However, the degree of manipulation possible is limited by poor control over the orientation of trapped cells. We show that it is possible to controllably align or rotate disc shaped cells - chloroplasts of Spinacia oleracea - in a plane polarised Gaussian beam trap, using optical torques resulting predominantly from circular polarisation induced in the transmitted beam by the non-spherical shape of the cells.Comment: 9 pages, 6 figure

Investissement en infrastructure publique et croissance en Tunisie : une analyse en équilibre général calculable

Nous proposons dans un premier essai de développer un modèle d’équilibre général calculable dynamique séquentiel avec l’infrastructure publique comme externalité positive sur la productivité totale des facteurs. Les résultats des simulations démontrent que, globalement, l’augmentation des investissements publics en infrastructures produit des effets positifs sur les différents agrégats macroéconomiques. Toutefois, en Tunisie la meilleure façon de financer ces infrastructures serait à travers l’aide internationale. Dans le deuxième essai, nous proposons d'étendre le modèle présenté dans le premier essai, afin de prendre en compte la dimension temporelle liée aux choix du consommateur et du producteur. Nous présentons un modèle dynamique d’équilibre général intertemporel. Nous essayons de comparer les résultats des simulations obtenus par le modèle intertemporel avec les résultats du modèle dynamique séquentiel. Nos résultats démontrent que dans les deux scénarios envisagés (crédit et taxe de vente), la quantité de la valeur ajoutée est plus élevée dans le modèle intertemporel, par contre, en valeur c’est plutôt le contraire. Contrairement aux deux autres essais où nous considérons les infrastructures au sens large, nous proposons dans le troisième essai de désagréger les infrastructures publiques. Nous considérons trois types d’infrastructures, deux types d’infrastructures économiques (les infrastructures agricoles, et les infrastructures des transports et des communications) le troisième type est les infrastructures sociales. Nos résultats démontrent que dans les deux scénarios de financement de l’augmentation des investissements publics en infrastructures (crédit et taxe de vente), l’augmentation la plus importante est enregistrée dans le cas des infrastructures des transports et des communications. Pour l’économie tunisienne, il serait plus rentable de consacrer la plus grande partie des investissements publics pour les réseaux des transports et des télécommunications

Déterminants macroéconomiques de la corruption

Rapport de rechercheNuméro de référence interne originel : a1.1 g 103

Structural knowledge learning from maps for supervised land cover/use classification: Application to the monitoring of land cover/use maps in French Guiana

International audienceThe number of satellites and sensors devoted to Earth observation has become increasingly elevated, delivering extensive data, especially images. At the same time, the access to such data and the tools needed to process them has considerably improved. In the presence of such data flow, we need automatic image interpretation methods, especially when it comes to the monitoring and prediction of environmental and societal changes in highly dynamic socio-environmental contexts. This could be accomplished via artificial intelligence. The concept described here relies on the induction of classification rules that explicitly take into account structural knowledge, using Aleph, an Inductive Logic Programming (ILP) system, combined with a multi-class classification procedure. This methodology was used to monitor changes in land cover/use of the French Guiana coastline. One hundred and fifty-eight classification rules were induced from 3 diachronic land cover/use maps including 38 classes. These rules were expressed in first order logic language, which makes them easily understandable by non-experts. A 10-fold cross-validation gave significant average values of 84.62%, 99.57% and 77.22% for classification accuracy, specificity and sensitivity, respectively. Our methodology could be beneficial to automatically classify new objects and to facilitate object-based classification procedures

Apprentissage de connaissances structurelles pour la classification automatique d’images satellitaires dans un environnement amazonien

Classical methods for satellite image analysis appear inadequate for the current bulky data flow. Thus, makingthe interpretation of such images automatic becomes crucial for the analysis and management of phenomenachanging in time and space, observable by satellite. Consequently, this work aims to contribute to the dyna-mic land cover cartography from satellite images, by expressive and easily interpretable mechanisms, and byexplicitly taking into account structural aspects of geographic information. It is part of the object-based imageanalysis framework, and assumes that it is possible to extract useful contextual knowledge from existing maps.Thus, a supervised parameterization method of an image segmentation algorithm is proposed, taking a seg-mentation derived from a land cover map as reference. Secondly, a supervised classification of geographicalobjects is presented. It combines machine learning by Inductive Logic Programming and the Multi-class RuleSet Intersection approach. Finally, prediction confidence indexes are defined to assist interpretation. These ap-proaches are applied to the French Guiana coastline cartography. The results demonstrate the feasibility ofthe segmentation parameterization, but also its variability as a function of the reference map classes and ofthe input data. Nevertheless, methodological developments allow to consider an operational implementation ofsuch an approach. The results concerning the object supervised classification show that it is possible to induceexpressive classification rules that convey consistent and structural information in a given application contextand lead to reliable predictions, with overall accuracy and Kappa values equal to, respectively, 84.6% and 0.7.In conclusion, this work contributes to the automation of the dynamic cartography from remotely sensed imagesand proposes original and promising perspectives.Les méthodes actuelles d'analyse et d'interprétation d'images satellitaires s'avèrent inadaptées au volume du flux actuel et futur des données. L'automatisation de l'interprétation contextuelle de ces images devient donc cruciale pour la caractérisation, le suivi, la modélisation et la prédiction des phénomènes observables par satellite et évoluant dans le temps et l'espace. Dans ce contexte, ce travail vise à contribuer à la cartographie dynamique de l'occupation/usage du sol à partir d'images satellitaires, par des mécanismes expressifs, facilement interprétables et faisant intervenir explicitement les aspects structurels de l'information géographique. Il s'inscrit dans le cadre de l'analyse d'images basée objet et fait l'hypothèse qu'il est possible d'extraire les connaissances contextuelles utiles à partir de cartes existantes.Ainsi, une méthode de paramétrage supervisé d'un algorithme de segmentation d'images, à partir d'une segmentation de référence fournie par une carte d'occupation du sol, est proposée. Dans un deuxième temps, une méthode de classification supervisée d'objets géographiques est présentée, combinant apprentissage automatique à partir de cartes, par Programmation Logique Inductive (PLI), et classement par l'approche Multi-class Rule Set Intersection (MRSI). Enfin, des indices de confiance de prédiction sont définis, facilitant l'interprétation et l'acceptabilité des résultats par l'utilisateur final.Ces approches sont évaluées et discutées dans deux contextes applicatifs relatifs à la cartographie de la bande côtière guyanaise. Les résultats démontrent la faisabilité du paramétrage de la segmentation, mais également la variabilité des valeurs optimales du paramètre en fonction des classes de la nomenclature de la carte de référence et des données d'entrée du processus de paramétrage. Des développements méthodologiques permettent cependant d'envisager une mise en oeuvre opérationnelle de la méthode. Les résultats de la classification supervisée montrent, quant à eux, qu'il est possible d'induire des règles de classification expressives, véhiculant des informations cohérentes et structurelles dans un contexte applicatif donné, et conduisant à des valeurs satisfaisantes de précision globale et de Kappa (respectivement 84,6% et 0,7).Ce travail de thèse contribue ainsi à l'automatisation de la cartographie dynamique à partir d'image de télédétection et propose des perspectives originales et prometteuses

Apprentissage de connaissances structurelles à partir de cartes et classification multi-classes : Application à la mise a jour de cartes d'occupation du sol

International audienceLe nombre de satellites et de capteurs pour la télédétection dédiés à l'observation de la Terre ne cesse d'augmenter, permettant ainsi d'avoir une masse de données importante en particulier en matière d'images. Parallèlement, un effort permanent vise, d'une part, à améliorer l'accès à ces données et, d'autre part, à développer d'avantages d'outils pour les manipuler. De tels efforts sont particulièrement utiles dans des contextes socio-environnementaux très dynamiques spatialement et temporellement, pour lesquels il est nécessaire de suivre et de prédire les événements environnementaux et sociétaux. En revanche, en présence d'un tel flux de données, nous avons besoin de méthodes automatiques d'interprétation d'images. Une solution envisageable pour répondre à ce besoin est de bénéficier des atouts de l'intelligence artificielle pour l'obtention de cartes d'occupation du sol issues d'une classification des régions des images. Afin de contribuer à l'automatisation de la classification, nous proposons une méthode d'induction de règles interprétables par des non-experts et mettant en évidence, explicitement, des connaissances structurelles. Cette méthode s'appuie sur la programmation logique inductive (PLI) et en particulier sur le système inductif ”Aleph”. L'application de la méthode de classification Multi-class Rule Set Intersection (MRSI) permet ensuite de classifier tout nouvel objet au regard des ses caractéristiques intrinsèques et de celles des objets environnants. Nous avons appliqué notre méthodologie à l'étude de la dynamique du littoral de la Guyane Française. Suite à ce travail, nous avons induit 136 règles de classification pour 38 classes d'occupation du sol. Ces règles sont intelligibles et simples à interpréter de par l'utilisation de la logique du premier ordre. Les performances du système ont été évaluées par la validation croisée. En moyenne, la précision, la spécificité et la sensibilité sont, respectivement, égales à 84,62%, 99,57% et 77,22%. Ces résultats quantitatifs montrent une bonne performance de la méthodologie pour la mise à jour automatique de cartes d'occupation du sol et/ou l'assistance aux opérateurs utilisant l'analyse d'image orientée-objet

Automatic learning of structural knowledge from geographic information for updating land cover maps

International audienceThe number of satellites and remote sensing sensors devoted to earth observation becomes increasingly high, providing more and more data and especially images. In the same time the access to such a data and to the tools to process them has been considerably improved. In the presence of such data flow - and regarding the necessity to follow up and predict environmental and societal changes in highly dynamic socio-environmental contexts - we need automatic image interpretation methods. This could be accomplished by exploring some strengths of artificial intelligence. Our main idea consists in inducing classification rules that explicitly take into account structural knowledge, using Aleph, an Inductive Logic Programming (ILP) system. We applied our proposed methodology to three land cover/use maps of the French Guiana littoral. One hundred and forty six classification rules were induced for the 39 land-cover classes of the maps. These rules are expressed in first order logic language which make them intelligible and interpretable by non-experts. A ten-fold cross validation gave average values for classification accuracy, specificity and sensibility equal to, respectively, 98.82 %, 99.65% and 70%. The proposed methodology could be valuably exploited to automatically classify new objects and/or help operators using object-based classification procedures