Vous êtes à la recherche d'une entreprise pour votre thèse CIFRE en actuariat ou causalité ? Rejoignez notre équipe R&D et Innovation Data à Paris en tant que doctorant, à partir de la fin d'année 2025 ! Poste basé à Paris 15ème avec déménagement à prévoir à Issy-Les-Moulineaux fin 2025. Si vous souhaitez vous challenger au sein d'une entreprise aux valeurs mutualistes et solidaires, cette offre est faite pour vous ! Le phénomène de Retrait-Gonflement des Argiles (RGA) constitue aujourd'hui un risque naturel majeur pour les maisons individuelles en France métropolitaine. En lien direct avec l'augmentation des épisodes de sécheresse, ce phénomène affecte la stabilité des sols argileux, provoquant des dommages structurels coûteux. Plus de la moitié du parc de maisons individuelles est situé dans des zones de prédisposition moyenne ou forte. Bien que la compréhension physique du phénomène ait fait l'objet de nombreux travaux depuis les années 1970, l'évaluation de l'efficacité attendue des mesures de prévention en termes de réductions des risques financiers à l'échelle d'un portefeuille assurantiel reste limitée. Ce manque de quantification freine le déploiement de méthodes de prévention individuelle par les assureurs. La doctorante ou le doctorant travaillera sur l'applicabilité de méthodes d'inférence causales à base de données observationnelle pour évaluer l'effet de certaines mesures de prévention. Vous participerez aux activités/missions suivantes : Estimer l'impact de mesures de prévention (notamment l'éloignement ou la suppression de la végétation) sur la fréquence et la sévérité des sinistres RGA. Mettre en oeuvre des approches d'inférence causale (via diagrammes acycliques dirigés - DAGs) intégrant les connaissances du domaine. Modéliser l'effet hétérogène de ces mesures selon les caractéristiques des bâtiments, des sols et du climat local. Quantifier l'incertitude liée aux variables confondantes non observées, grâce à des méthodes de sensibilité et de prédiction conformes. Prioriser les actions à l'échelle d'un portefeuille assurantiel, en mobilisant des techniques issues de l'uplift modeling sous contrainte. Évaluer les gains agrégés attendus en matière de réduction du risque et d'optimisation des investissements préventifs. ?Vous souhaitez préparer un diplôme de doctorat, et vous recherchez un contrat CIFRE ?Diplômé d'un Master en Sciences Actuarielles, Data Science, Statistique , écoles d'ingénieur ?Solide maîtrise des méthodes statistiques appliquées à l'analyse de données ?Bonnes compétences en programmation et bases de données ?Une appétence pour les modèles physiques (hydrologie, météo...) en particulier en risques environnement sera appréciée ?Une connaissance préalable de la causalité serait un plus