Nous avons soutenu une compagnie d’assurances de portée mondiale dans la gestion d’une perte de chiffre d’affaires importante, attribuée à des activités frauduleuses situées dans des zones spécifiques de l’Europe centrale. Notre intervention a consisté en une analyse approfondie des données, visant à identifier les informations les plus pertinentes à extraire d’un large ensemble de données. Par la suite, nous avons mis en place et testé des techniques avancées de machine learning, basées sur des algorithmes de decision tree et de random forest.