J'ai enfin été complètement ÉBLOUI par l'IA aujourd'hui. Un coéquipier m'a montré ce qu'il a construit en seulement deux jours en utilisant Cursor AI. 2026 va connaître une croissance de productivité SANS PRÉCÉDENT avec les avancées de l'IA. HISTOIRE LONGUE pour donner du contexte. Sujet : Réassurance (Choc, je sais) Travaillant en tant que courtier en réassurance, nous avons travaillé avec des données TRÈS volumineuses qui prenaient un temps incroyablement long à analyser et à négocier avec des tiers. DES ensembles de données MASSIFS d'une compagnie d'assurance entière (y compris les primes, les sinistres, l'exposition au niveau des localisations, les triangles de développement des pertes, les algorithmes de tarification, les projections commerciales, etc. - pensez à 20+ feuilles de 5 000 lignes et 50+ colonnes de données). Nous avons pris ces grands ensembles de données et les avons envoyés à notre équipe de modélisation des catastrophes. Ils faisaient passer les fichiers d'exposition à travers des modèles de catastrophe sophistiqués de fournisseurs tiers (plus de 10 000 simulations d'un catalogue de milliers de catastrophes simulées). Ces simulations se déroulaient sur des ordinateurs cloud et prenaient jusqu'à une ou deux semaines pour obtenir des résultats de nos équipes de modélisation. Pendant que les résultats de modélisation étaient en cours, nous avions une flotte d'employés de courtage et d'analystes effectuant des analyses d'expérience et d'exposition basées sur Excel sur le portefeuille. (Changements d'expérience d'année en année, analyse actuarielle sur la tarification de l'exposition, projections sur la tarification future, etc.) Ce processus prenait également des semaines. Dans le cadre de l'analyse d'expérience et d'exposition, nous intégrions les résultats de modélisation des catastrophes reçus des départements de modélisation dans notre propre outil financier de structuration des risques propriétaire. Cet outil permettait aux courtiers d'imaginer des structures de réassurance et de simuler les résultats financiers probabilistes de différents designs de réassurance. En fonction des résultats de TOUTES les analyses ci-dessus, l'équipe de courtage créait alors une "proposition de vente" pour le client assureur afin de les préparer à commercialiser leur offre pour l'année d'exposition à venir. Après avoir imaginé la structure et la stratégie parfaites, nous devions vendre le design de notre produit structuré à nos clients en utilisant des données empiriques que nous avions tirées des ensembles de données massifs qu'ils avaient partagés, et notre compréhension approfondie des appétits du marché large. Après qu'une structure et une stratégie finales aient été décidées, nous commercialisions le programme de réassurance largement à plus de 100 contreparties de réassurance. Nous demandions des devis sur chaque couche structurée individuelle que nous avions créée. (tout comme vous feriez pour votre assurance automobile ou habitation en cherchant le meilleur prix, nous faisions cela x 100 pour chaque client, avec des tranches de risque financier structuré sophistiquées.) Les parties intéressées par la réassurance avaient plusieurs questions (certaines incroyablement stupides et chronophages, d'autres correctes)...