Mardi 29 mars 2022, 18:00 - 19:30 (UTC/GMT+2 ou CEST)
Langues: interprétation simultanée en français, anglais, espagnol et portugais (Foire aux questions sur l’interprétation simultanée)
Les institutions de sécurité sociale collectent, gèrent et administrent un grand volume de données pour fournir des services de sécurité sociale aux citoyens et bénéficiaires. Elles investissent déjà d’importantes ressources pour transformer ces données en connaissances grâce à l’analytique du big data. Ceci permet d’améliorer l’administration et la qualité des services, l’exploitation d’informations précieuses, les prévisions de résultats futurs et la prise de décisions fondée sur des données.
Le big data fait référence à un flux d’informations diverses et variées, qui croît à une allure exponentielle. Pour mieux comprendre ce qu’est le big data, voici les «trois V» qui le définissent: Volume (volume de données à traiter), Vélocité ou vitesse (vitesse de création, de collecte et de partage des données) et Variété (variétés des informations traitées).
Compte tenu de la masse d’informations à la disposition des institutions, l’analytique du big data constitue le mode privilégié pour exploiter au mieux ces informations: elle fournit le maximum de données pour étayer les analyses, évaluer les tendances et corrélations, et par conséquent conforter la prise de décisions. Elle est composée des modèles prédictifs pour prévoir les changements futurs, d’un apprentissage automatique utilisant des algorithmes pour analyser de grands ensembles de données, et d’une intelligence artificielle (IA) alimentée par des systèmes et des logiciels analytiques.
Bien que le potentiel de l’analytique du big data soit considérable, le processus d’analyse est souvent complexe et des problèmes peuvent survenir lorsque les conclusions et les idées qui en sont dérivées s’avèrent erronées.
Rejoignez-nous pour ce webinaire de l’AISS qui se concentre sur les opportunités et les défis de l’application de l’analytique du big data dans les institutions de sécurité sociale et pour en savoir plus sur les avancées de l’étude des données dans le contexte de la protection sociale.
Intervenants
Sven Hutse, Chef de projet, Département Technologies de l'information et des communications, Birkin & Barre BVBA, Belgique | |
Sang-Baek Chris Kang, Directeur général, Département de la coopération mondiale, Service national d’assurance maladie (NHIS), République de Corée | |
Juliana Ferris, Directrice, Département des Produits et Services, DATAPREV - Entreprise de technologie et d’information de la prévoyance sociale, Brésil | |
Norma Gabriela López Castañeda, Directrice, Département de l’Affiliation et du Recouvrement des cotisations, Institut mexicain d’assurance sociale (IMSS), Mexique |
Ce webinaire examinera les questions suivantes:
- Comment l’analytique du big data est actuellement appliquée pour créer de la valeur dans les institutions de sécurité sociale?
- Quelles connaissances du big data peuvent être utilisées par les institutions de sécurité sociale pour leurs processus décisionnels fondés sur les données, par exemple, pour la détection des fraudes et les services connexes?
- Quels sont les défis opérationnels et structurels auxquels les institutions de sécurité sociale sont confrontées dans l’utilisation du big data?
- Quels développements futurs de l’analytique du big data sont aujourd’hui ciblés par les institutions de sécurité sociale?
Ordre du jour
- Mot de bienvenue par Marcelo Abi-Ramia Caetano, Secrétaire général de l’AISS, Association internationale de la sécurité sociale (AISS)
- Introduction technique par Sven Hutse
- Expérience de NHIS, République de Corée
- Expérience de DATAPREV, Brésil
- Expérience de l’IMSS, Mexique
- Q&R - Discussion
- Conclusions
Modéré par Ernesto Brodersohn, Administrateur principal en sécurité sociale, Branche Développement de la sécurité sociale, AISS |
Informations pratiques
Le webinaire est ouvert aux délégués des institutions membres de l’AISS et aux participants invités sans frais d’inscription.