Ce numéro spécial regroupe des contributions élaborées après des journées organisées avec succès par le département STID de l'IUT de Niort, le 12-13 Mai 2005. La banque et l'assurance produisent et gèrent des bases de données considérables, et leur exploitation intelligente permet en connaissant mieux le comportement des clients d'améliorer la rentabilité et la compétitivité des entreprises.

Il y a certes bien longtemps qu'actuaires, statisticiens, financiers utilisent des méthodes mathématiques et informatiques, mais le développement récent des techniques de data mining, s'appuyant sur la théorie de l'apprentissage donne une nouvelle dimension aux traitements et analyses.

Les contributions rassemblées dans ce numéro spécial donnent un panorama très stimulant de l'utilisation de ces techniques et des perfectionnements que l'on peut apporter à de plus classiques. Tous les auteurs ont le souci des applications et je suis sûr que de ces apports naîtront non seulement des solutions, mais également de nouvelles connaissances et de nouveaux problèmes.

• Modern data analysis tools in personal financial services : a quantitative revolution?
• Nouvelles méthodologies de la modélisation : Théorie de Vapnik et mise en oeuvre par KXEN
• Le Traitement des Refusés dans le Risque Crédit
• Améliorer les performances d'un modèle prédictif : perspectives et réalité
• Interactive Clustering Tree : Une méthode de classification descendante adaptée aux grands ensembles de données
• Incertitude du Ciblage Marketing
• Analyse discriminante sur données binaires lorsque les populations d'apprentissage et de test sont différentes
• Évaluation de la régression bornée
• Actuariat et data mining
• Méthodes d'estimation de durées de vie de contrats d'assurances automobiles
• Approche des Valeurs Extrêmes dans la Modélisation des Séries Financières
• Une approche de tarification en assurance automobile par réseaux de neurones
• Modèles d'extension de la régression logistique