La plate-forme de modélisation revendique des capacités de réaliser des modèles exécutables plus rapidement qu’avec les solutions traditionnelles.

Développée par RPC Consulting dans son centre de R&D de Chesterford Research Park à Cambridge, « cet outil de modélisation introduit une véritable interaction avec le modèle ORSA dans les processus de décisions. Identifier l’impact du lancement d’un nouveau produit en Auto, MRH ou Santé sur le besoin en capital sous Solvabilité II est devenu un exercice facile », indique RPC.

Selon ce dernier, « aujourd’hui, le hardware est plus diversifié, complexe et puissant qu’il n’a jamais été. Cependant, la plupart des logiciels existant sur le marché ne parviennent pas à tirer parti des capacités renouvelées débloquées par les évolutions technologiques récentes. Tyche a été conçue pour tirer le meilleur parti des générations actuelles de hardware et en intégrant en son cœur l’évolutivité aux futures technologies. Les algorithmes de calcul de bas niveau ont été écrits pour utiliser directement l’architecture massivement parallèle SIMD (Single Instruction Multiple Data) afin de réduire considérablement les temps d’exécution. »

A la différence des plates-formes historiques qui mettent parfois une dizaine d’heures pour exécuter des modèles, Tyche permettrait de répliquer et exécuter ces mêmes modèles en quelques minutes, soit 10 à 100 fois plus rapidement que les autres plateformes existantes sur le marché.

Cette plate-forme offre la possibilité d’intervenir sur une problématique très diversifiée avec des modules adaptés pour chaque domaine d’activité : l’économétrie, l’actuariat, la finance, la fonction risque ou encore la recherche. Les utilisateurs peuvent ainsi se référer à leur couche métier pour l’élaboration aisée de leur modélisation spécifique.

Tyche fonctionne à la fois en monoposte ou serveur, Grid computing ou cloud. La plate-forme ne requiert pas de matériel spécifique. Ses utilisateurs bénéficient d’une réelle maîtrise de leur coût, en faisant l’acquisition uniquement des modules en adéquation avec les besoins spécifiques à leur modélisation. Ainsi, ils réalisent une économie sur plusieurs postes clefs : l’achat de matériel, les coûts liés à l’achat de licences.

Emmanuel Mayega
A propos de l'auteur

Rédacteur en chef du magazine Assurance & Banque 2.0, Emmanuel a une connaissance accrue de l’intégration des technologies dans l’assurance, la banque et la santé. Ancien rédacteur en chef adjoint d’Assurance & Informatique Magazine, il est un observateur affûté du secteur. Critique, il se définit comme esprit indépendant et provocateur, s’il le faut.

Site web : http://www.assurbanque20.fr

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