Quels instruments de couverture pour la gestion du cyber-risque ?
Notice bibliographique
Résumé
L’article s’intéresse au cyber-risque en tant que menace émergente pour la stabilité de l’économie mondiale. Aujourd’hui, le paysage des risques tout entier semble subir de profonds changements sous l’effet de la digitalisation. Le défi consiste alors à trouver un compromis entre les avantages escomptés de la numérisation et les risques inhérents aux nouveaux modèles économiques qu’elle impose. Le remodelage de la cartographie des risques mondiaux sous l’effet du cyber-risque impose une réflexion sur la nature de ce risque et ses conséquences, mais nécessite surtout des réponses en matière de couverture. En effet, bien que le marché de la cyber-assurance réagisse à cette nouvelle catégorie de risques, l’offre de cyber-produits demeure en deçà des attentes des acteurs. L’article présente le concept de cyber-risque pour ensuite mettre l’accent sur la question de l’anticipation, de la mesure et de la quantification du cyber-risque. L’article décrit également les progrès accomplis en matière de mise en oeuvre d’un cadre de gestion du cyber-risque, notamment grâce aux travaux de l’Organisation de coopération et de développement économique (OCDE). L’article discute enfin de nouvelles pistes de réflexion pour la couverture du cyber-risque au sein des marchés financiers et l’utilisation des produits dérivés, principalement les titres assurantiels ( Insurance-Linked Securities ou ILS) .
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».