![\"\"](\"https:\/\/www.cia-ica.ca\/app\/uploads\/2024\/11\/image-5.png\")
<\/figure>\n<\/div>\n\n\nParmi les diverses technologies g\u00e9n\u00e9ratives, la principale avanc\u00e9e concerne la capacit\u00e9 des mod\u00e8les d\u2019apprentissage automatique \u00e0 g\u00e9n\u00e9rer des r\u00e9ponses en langage naturel qui ressemblent beaucoup \u00e0 celles produites par les humains, ce qui les rend souvent presque impossibles \u00e0 distinguer.<\/p>\n\n\n\n
Pour les actuaires qui doivent composer avec de vastes quantit\u00e9s de donn\u00e9es non structur\u00e9es, l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative repr\u00e9sente un moyen prometteur pour transformer les donn\u00e9es en renseignements exploitables, de mani\u00e8re \u00e0 am\u00e9liorer la pr\u00e9cision et l\u2019efficacit\u00e9 de leur travail.<\/p>\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/www.cia-ica.ca\/app\/uploads\/2024\/11\/image-6.png\")
<\/figure>\n<\/div>\n\n\nBien que l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative englobe un large \u00e9ventail de techniques et d\u2019applications, les grands mod\u00e8les de langage (GML) repr\u00e9sentent une perc\u00e9e dans le domaine.<\/p>\n\n\n\n
Qu\u2019est-ce qu\u2019un grand mod\u00e8le de langage?<\/h2>\n\n\n\n
Les GML sont au c\u0153ur de l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative. Ces mod\u00e8les s\u2019inscrivent dans le cadre de deux principaux types de r\u00e9seaux antagonistes g\u00e9n\u00e9ratifs\/d\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative, qui excellent dans la cr\u00e9ation d\u2019images, de textes et de traductions, et de GML en tant que tels. Les GML sont sp\u00e9cialement con\u00e7us pour comprendre les relations statistiques entre les mots et les phrases, ce qui leur permet de produire un texte \u00e0 la fois coh\u00e9rent et grammaticalement correct.<\/p>\n\n\n\n
Ces mod\u00e8les s\u2019appuient sur de vastes ensembles de donn\u00e9es, ce qui les rend tr\u00e8s efficaces pour imiter la communication humaine. Cette capacit\u00e9 fournit aux actuaires et \u00e0 d\u2019autres professionnels des outils puissants pour g\u00e9rer et analyser efficacement des donn\u00e9es complexes.<\/p>\n\n\n\n
Un aspect critique du fonctionnement de ces mod\u00e8les est la segmentation en unit\u00e9s, un processus essentiel \u00e0 l\u2019analyse de textes et \u00e0 l\u2019apprentissage automatique. La segmentation en unit\u00e9s permet de diviser les donn\u00e9es textuelles non structur\u00e9es en petites unit\u00e9s, ou jetons, en attribuant \u00e0 chacune un indice num\u00e9rique, de mani\u00e8re \u00e0 simplifier la fa\u00e7on dont les mod\u00e8les comprennent et traitent le langage.<\/p>\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/www.cia-ica.ca\/app\/uploads\/2024\/11\/graphic.webp\")
<\/figure>\n<\/div>\n\n\nCombler le foss\u00e9 : l\u2019apprentissage automatique traditionnel et l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative<\/h2>\n\n\n\n
Le paysage de l\u2019IA se caract\u00e9rise par l\u2019apprentissage automatique traditionnel, avec ses mod\u00e8les discriminatifs de classification et de pr\u00e9vision des r\u00e9sultats, et par l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative, qui favorise l\u2019innovation en cr\u00e9ant de toutes nouvelles donn\u00e9es. La distinction entre les mod\u00e8les discriminatifs et g\u00e9n\u00e9ratifs est essentielle. Les mod\u00e8les discriminatifs excellent dans les t\u00e2ches de classification et de pr\u00e9vision, ce qui les rend adapt\u00e9s aux applications analytiques. En revanche, les mod\u00e8les g\u00e9n\u00e9ratifs sont in\u00e9gal\u00e9s dans leur capacit\u00e9 de cr\u00e9er et d\u2019innover, ce qui les rend id\u00e9aux pour les t\u00e2ches n\u00e9cessitant la cr\u00e9ation de nouveau contenu.<\/p>\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/www.cia-ica.ca\/app\/uploads\/2024\/11\/image-8-1024x561.png\")
Quelles sont les tendances courantes en mati\u00e8re de solutions d\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative dans le secteur des services financiers?<\/h2>\n\n\n\n
Dans le monde dynamique des services financiers, l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative est une force de transformation qui propose des capacit\u00e9s avanc\u00e9es permettant de red\u00e9finir les normes de l\u2019industrie. Voici quelques-unes des incidences de l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative :<\/p>\n\n\n\n
Recherche s\u00e9mantique<\/h3>\n\n\n\n
Am\u00e9liorer les capacit\u00e9s de gestion et de recherche dans les grands ensembles de donn\u00e9es des institutions financi\u00e8res. Cela comprend :<\/p>\n\n\n\n
- \n
- La gestion et l\u2019organisation des documents : analyser le contenu des documents, cat\u00e9goriser des documents, g\u00e9n\u00e9rer des noms de fichiers descriptifs et organiser des documents en fonction de leur priorit\u00e9, de leur contenu et de leur pertinence;<\/li>\n\n\n\n
- L\u2019extraction des connaissances et la r\u00e9ponse aux questions : r\u00e9pondre rapidement aux demandes de renseignements sur les politiques, les dossiers de demande, les documents r\u00e9glementaires, etc.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Pr\u00e9sentation de r\u00e9sum\u00e9s<\/h3>\n\n\n\n
Les outils d\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative permettent de r\u00e9sumer rapidement des rapports financiers et des communications complexes, afin d\u2019aider les professionnels \u00e0 saisir les points essentiels et \u00e0 prendre des d\u00e9cisions \u00e9clair\u00e9es sans devoir examiner attentivement des donn\u00e9es exhaustives.<\/p>\n\n\n\n
- \n
- R\u00e9sum\u00e9s de documents et de dossiers : r\u00e9sumer des dossiers de demande, des \u00e9tudes de cas, des rapports d\u2019inspection, des rapports d\u2019\u00e9valuation, des documents m\u00e9dicaux, des trousses de demande et des documents r\u00e9glementaires.<\/li>\n\n\n\n
- R\u00e9sum\u00e9s de conversations et de communications : r\u00e9sumer diverses formes de communication comme des appels, des courriels et des interactions par clavardage.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
G\u00e9n\u00e9ration de nouveau contenu<\/h3>\n\n\n\n
La capacit\u00e9 de l\u2019IA \u00e0 g\u00e9n\u00e9rer du contenu personnalis\u00e9 (communications avec les clients, conseils financiers, etc.) r\u00e9volutionne l\u2019interaction avec les clients et les services-conseils en finance :<\/p>\n\n\n\n
- \n
- G\u00e9n\u00e9ration de correspondance automatis\u00e9e : r\u00e9diger des courriels de suivi, des lettres sur l\u2019\u00e9tat d\u2019avancement, des lettres de position de couverture, des dossiers de demande de subrogation et des lettres de contestation.<\/li>\n\n\n\n
- Analyse et formulation de recommandations : analyser des dossiers, des d\u00e9tails sur une police, des interactions ant\u00e9rieures et des lignes directrices afin de formuler des recommandations en ce qui a trait aux prochaines \u00e9tapes, \u00e0 la d\u00e9termination de la couverture et aux occasions de vente crois\u00e9e et incitative.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Traduction et g\u00e9n\u00e9ration de code<\/h3>\n\n\n\n
Ces fonctionnalit\u00e9s de l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative permettent de red\u00e9finir les op\u00e9rations financi\u00e8res transfrontali\u00e8res et le d\u00e9veloppement de technologies financi\u00e8res en facilitant la traduction linguistique et en convertissant le langage naturel en code, \u00e9liminant ainsi les obstacles et acc\u00e9l\u00e9rant le d\u00e9veloppement d\u2019applications financi\u00e8res. Les cas d\u2019utilisation comprennent :<\/p>\n\n\n\n
- \n
- La g\u00e9n\u00e9ration de contenu technique : g\u00e9n\u00e9rer des r\u00e9cits d\u2019utilisateurs, des cas d\u2019essai et des donn\u00e9es fictives \u00e0 des fins d\u2019essai;<\/li>\n\n\n\n
- La g\u00e9n\u00e9ration de code : produire du code selon les \u00e9nonc\u00e9s de probl\u00e8me fournis.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Incidence de l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative sur le secteur des services financiers<\/h2>\n\n\n\n
En adoptant ces fonctionnalit\u00e9s de l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative, le secteur des services financiers est en mesure de relever certains d\u00e9fis associ\u00e9s aux processus manuels et \u00e0 l\u2019accessibilit\u00e9 des donn\u00e9es, am\u00e9liore son efficacit\u00e9 et favorise l\u2019innovation.<\/p>\n\n\n\n
Les dirigeants de l\u2019ensemble du secteur croient que l\u2019IA g\u00e9n\u00e9ratrice\u00a0perturbera<\/strong>\u00a0leur secteur d\u2019activit\u00e9, apportera de la\u00a0valeur<\/strong>\u00a0\u00e0 leur entreprise et aura une\u00a0incidence positive\u00a0<\/strong>sur leur main-d\u2019\u0153uvre.<\/p>\n\n\n
\n![\"\"](\"https:\/\/www.cia-ica.ca\/app\/uploads\/2024\/11\/image-9-1024x362.png\")
<\/figure>\n<\/div>\n\n\nComment l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative peut-elle changer le travail des actuaires?<\/h2>\n\n\n\n
L\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative est sur le point de transformer le travail des actuaires, qui repose traditionnellement sur un m\u00e9lange d\u2019analyse statistique, d\u2019acuit\u00e9 commerciale et d\u2019intuition en mati\u00e8re d\u2019\u00e9valuation des risques et de pr\u00e9visions financi\u00e8res. Cette IA introduit des outils qui g\u00e9n\u00e8rent des donn\u00e9es synth\u00e9tiques \u00e0 des fins novatrices, automatisant des t\u00e2ches comme l\u2019analyse de sc\u00e9narios, la validation de mod\u00e8les, la souscription, etc. Elle permet aux actuaires de tenir compte de r\u00e9sultats plus vastes et d\u2019adapter les polices d\u2019assurance en analysant en profondeur les facteurs de risque personnels.<\/p>\n\n\n\n
De plus, l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative permet de g\u00e9n\u00e9rer du contenu comme des rapports, ce qui permet de gagner du temps et d\u2019assurer l\u2019uniformit\u00e9. Elle appuie \u00e9galement les actuaires dans le codage, m\u00eame pour ceux qui ont des comp\u00e9tences limit\u00e9es, et propose des outils d\u2019apprentissage personnalis\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n
Dans l\u2019ensemble, l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative am\u00e9liore l\u2019analyse actuarielle, l\u2019innovation en mati\u00e8re de produits et l\u2019efficacit\u00e9 op\u00e9rationnelle, ce qui permet aux actuaires de se concentrer sur leurs r\u00f4les strat\u00e9giques et consultatifs, et d\u2019ajouter une valeur accrue \u00e0 leur organisation et \u00e0 leurs clients.<\/p>\n\n\n\n
Applications actuarielles : une nouvelle fronti\u00e8re<\/h2>\n\n\n\n
Dans le domaine de l\u2019actuariat, l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative r\u00e9volutionne les processus traditionnels, permet de r\u00e9aliser des gains d\u2019efficience et pr\u00e9sente de nouvelles capacit\u00e9s. Voici quelques cas d\u2019utilisation cl\u00e9s dans lesquels l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative a une incidence importante.<\/p>\n\n\n\n
Cas d\u2019utilisation<\/strong><\/strong><\/td> Description<\/strong><\/strong><\/td> Avantages<\/strong><\/strong><\/td><\/tr> Production de rapports d\u2019analyse<\/td> L\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative automatise la cr\u00e9ation de contenu et de r\u00e9sum\u00e9s narratifs pour les rapports, fournissant des renseignements sur les r\u00e9sultats techniques et les mesures financi\u00e8res. Elle peut r\u00e9diger des sections de notes actuarielles et financi\u00e8res dans des formats normalis\u00e9s.<\/td> Produire efficacement des analyses \u00e9clair\u00e9es et assurer une documentation coh\u00e9rente et de grande qualit\u00e9 pour les rapports actuariels.<\/td><\/tr> Validation de mod\u00e8les actuariels<\/td> Un assistant virtuel en mati\u00e8re d\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative simplifie la compr\u00e9hension des mod\u00e8les et des techniques actuariels complexes, ce qui permet leur adoption plus rapide. Il fournit des explications concises, simule des sc\u00e9narios et offre des possibilit\u00e9s d\u2019apprentissage interactif. La d\u00e9tection des anomalies permet de d\u00e9tecter rapidement les incoh\u00e9rences. Cet outil simplifie non seulement le processus de validation, mais assure \u00e9galement la conformit\u00e9 aux normes les plus r\u00e9centes, am\u00e9liorant ainsi la prise de d\u00e9cisions et la gestion des risques avec un minimum d\u2019efforts.<\/td> Rationaliser le processus de validation, r\u00e9duire le temps et les efforts requis, assurer la fiabilit\u00e9 du mod\u00e8le et la conformit\u00e9 aux normes, et am\u00e9liorer la prise de d\u00e9cisions et la gestion des risques.<\/td><\/tr> Automatisation des ex\u00e9cutions de mod\u00e8les et des analyses de sc\u00e9narios<\/td> Les agents de clavardage de l\u2019IA automatisent les ex\u00e9cutions de mod\u00e8les et les analyses de sc\u00e9narios, simplifient les processus pr\u00e9alables \u00e0 l\u2019ex\u00e9cution des mod\u00e8les comme l\u2019agr\u00e9gation et le filtrage des donn\u00e9es, et lancent des moteurs de calcul aux fins de calculs actuariels. Cela facilite \u00e9galement le recoupement avec diverses sources de donn\u00e9es.<\/td> Am\u00e9liorer l\u2019efficacit\u00e9 et la prise de d\u00e9cisions, d\u00e9gager des ressources sp\u00e9cialis\u00e9es pour des t\u00e2ches de plus grande valeur.<\/td><\/tr> \u00c9laboration de mod\u00e8le actuariel<\/td> L\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative aide \u00e0 r\u00e9diger le code \u00e0 partir d\u2019invites de texte, \u00e0 examiner et \u00e0 d\u00e9boguer le code, \u00e0 sugg\u00e9rer des am\u00e9liorations, \u00e0 ajouter des commentaires aux fins de documentation, \u00e0 cr\u00e9er des tests unitaires et de r\u00e9gression, et \u00e0 convertir le code entre diff\u00e9rents langages de programmation. Par exemple, elle peut convertir des fichiers Excel en code Python pour harmoniser des syst\u00e8mes et am\u00e9liorer les performances de calcul.<\/td> Optimiser l\u2019\u00e9laboration et l\u2019ex\u00e9cution de mod\u00e8les, am\u00e9liorer la production de codes, acc\u00e9l\u00e9rer le d\u00e9veloppement, simplifier le transfert des connaissances et assurer une gestion compl\u00e8te des mod\u00e8les de documentation.<\/td><\/tr> Transcriptions intelligentes et r\u00e9sum\u00e9s de r\u00e9unions<\/td> Les outils de transcription de l\u2019IA permettent d\u2019enregistrer avec pr\u00e9cision les r\u00e9unions, de faire la distinction entre les diff\u00e9rents locuteurs et de produire des r\u00e9sum\u00e9s qui mettent en \u00e9vidence les principaux points de discussion et mesures \u00e0 prendre.<\/td> Gagner du temps, saisir des renseignements d\u00e9taill\u00e9s et am\u00e9liorer la productivit\u00e9 lors des r\u00e9unions.<\/td><\/tr> Assistants d\u2019apprentissage personnalis\u00e9s<\/td> L\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative am\u00e9liore l\u2019apprentissage en proposant du contenu personnalis\u00e9, des questions interactives et une r\u00e9troaction automatis\u00e9e sur les jeux-questionnaires et les exercices. Par exemple, elle peut \u00eatre utilis\u00e9e avec des logiciels comme AXIS pour cr\u00e9er un assistant virtuel personnalis\u00e9 et aider les nouveaux subalternes \u00e0 apprendre \u00e0 utiliser un logiciel. De plus, un assistant virtuel peut interpr\u00e9ter les normes IFRS 17 et aider les nouveaux employ\u00e9s \u00e0 bien saisir cette r\u00e9glementation complexe.<\/td> Am\u00e9liorer l\u2019efficacit\u00e9 de l\u2019apprentissage, offrir des exp\u00e9riences \u00e9ducatives personnalis\u00e9es et acc\u00e9l\u00e9rer l\u2019acquisition de connaissances.<\/td><\/tr> Souscription am\u00e9lior\u00e9e<\/td> L\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative simplifie le processus de souscription en v\u00e9rifiant l\u2019uniformit\u00e9 des bases de donn\u00e9es, en synth\u00e9tisant les donn\u00e9es pour des couvertures uniques et en proposant des cotes de risque relatives. Elle \u00e9value \u00e9galement les nouveaux groupes pour les couvertures collectives.<\/td> Accro\u00eetre l\u2019efficacit\u00e9 de la souscription, am\u00e9liorer l\u2019\u00e9valuation des risques, r\u00e9duire les erreurs manuelles et fournir de l\u2019information en temps opportun pour une meilleure prise de d\u00e9cisions.<\/td><\/tr> Gestion et analyse de donn\u00e9es<\/td> L\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative prend en charge l\u2019enrichissement, la manipulation, la validation et l\u2019analyse automatis\u00e9e des donn\u00e9es, ainsi que la d\u00e9tection des anomalies.<\/td> G\u00e9n\u00e9rer efficacement de grands volumes de donn\u00e9es d\u2019essai, r\u00e9pondre aux pr\u00e9occupations en mati\u00e8re de protection de la vie priv\u00e9e au moyen d\u2019ensembles de donn\u00e9es synth\u00e9tiques, am\u00e9liorer les techniques d\u2019analyse, gagner du temps, r\u00e9duire les efforts manuels et assurer un formatage uniforme des donn\u00e9es.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n Se lancer dans l\u2019aventure de l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative<\/h2>\n\n\n\n
\u00c0 l\u2019\u00e8re de la transformation num\u00e9rique de la profession actuarielle, l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative se d\u00e9marque comme \u00e9tant une innovation cl\u00e9, offrant aux actuaires l\u2019occasion d\u2019am\u00e9liorer consid\u00e9rablement leurs comp\u00e9tences analytiques et leur efficacit\u00e9. Les actuaires doivent commencer par \u00e9tablir une base solide sur les principes de l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative, et les cours et les ateliers offerts en ligne repr\u00e9sentent des ressources id\u00e9ales pour acqu\u00e9rir des connaissances et une exp\u00e9rience pratique.<\/p>\n\n\n\n
Les actuaires peuvent explorer divers outils d\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative comme l\u2019architecture GPT pour le traitement du langage ou des mod\u00e8les de source ouverte comme Mistral ou Llama. Ces outils peuvent \u00eatre int\u00e9gr\u00e9s de fa\u00e7on transparente aux flux de travail actuariels au moyen d\u2019interfaces de programmation d\u2019applications. Le lancement de projets \u00e0 faible risque offre un environnement s\u00fbr dans lequel les actuaires peuvent faire l\u2019exp\u00e9rience de l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative et en \u00e9valuer l\u2019efficacit\u00e9 par rapport aux m\u00e9thodes conventionnelles.<\/p>\n\n\n\n
Plus les actuaires se familiariseront avec l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative, plus elle pourra \u00eatre int\u00e9gr\u00e9e de fa\u00e7on transparente aux t\u00e2ches quotidiennes, en vue d\u2019automatiser les t\u00e2ches courantes et d\u2019am\u00e9liorer l\u2019analyse des donn\u00e9es. Il est essentiel d\u2019\u00e9laborer des pratiques exemplaires propres au domaine de l\u2019actuariat en ce qui a trait \u00e0 l\u2019utilisation de l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative.<\/p>\n\n\n\n
Les actuaires ne devraient pas seulement se contenter d\u2019utiliser l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative; ils devraient jouer un r\u00f4le central dans sa mise en \u0153uvre. Gr\u00e2ce \u00e0 leur compr\u00e9hension approfondie des donn\u00e9es et des mod\u00e8les d\u2019assurance, les actuaires sont particuli\u00e8rement bien plac\u00e9s pour s\u2019assurer que l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative est utilis\u00e9e de fa\u00e7on efficace et responsable au sein de la profession.<\/p>\n\n\n\n
\u00c0 propos des auteurs<\/h2>\n\n\n\n
Simon Girard<\/strong>, FICA, est associ\u00e9 au sein du service d\u2019assurance et d\u2019actuariat-conseil chez Ernst et Young (EY) et dirige ce groupe au Canada. \u00c0 titre d\u2019associ\u00e9, il sert des soci\u00e9t\u00e9s en Am\u00e9rique du Nord et s\u2019engage \u00e0 innover et \u00e0 faire progresser la profession actuarielle. Il parraine le d\u00e9veloppement de solutions d\u2019analyse avanc\u00e9e adapt\u00e9es \u00e0 l\u2019industrie de l\u2019actuariat et des rentes pour l\u2019industrie des assurances. Ses autres domaines d\u2019int\u00e9r\u00eat comprennent le changement comptable (IFRS 17) et la transformation actuarielle et financi\u00e8re. Simon est aussi Fellow de la Society of Actuaries, et d\u00e9tient le titre d\u2019analyste financier agr\u00e9\u00e9.<\/p>\n\n\n\n
Cem Unlubayrak<\/strong> est directeur principal du groupe de pratique actuarielle chez EY Canada. Avec plus de 10 ans d\u2019exp\u00e9rience dans le secteur des assurances, il combine les comp\u00e9tences en ing\u00e9nierie et en actuariat pour stimuler la transformation des assureurs. Il s\u2019int\u00e9resse notamment \u00e0 la mise en \u0153uvre de l\u2019IFRS 17, \u00e0 l\u2019\u00e9laboration de cas d\u2019utilisation de grande valeur en intelligence artificielle, ainsi qu\u2019\u00e0 l\u2019analyse et \u00e0 la gestion des risques \u00e9mergents.<\/p>\n\n\n\n
Cet article pr\u00e9sente l\u2019opinion des auteurs et ne constitue pas un \u00e9nonc\u00e9 officiel de l\u2019ICA.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Dans le monde m\u00e9ticuleux de l\u2019actuariat, o\u00f9 la rigueur statistique et l\u2019acuit\u00e9 commerciale convergent pour \u00e9valuer les risques et pr\u00e9voir les r\u00e9sultats financiers, une \u00e9volution silencieuse est en cours.<\/p>\n","protected":false},"author":23331,"featured_media":360179,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false,"wicket_organization":""},"news-category":[],"news-topic":[],"class_list":["post-360293","news","type-news","status-publish","has-post-thumbnail","hentry"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.cia-ica.ca\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/news\/360293","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.cia-ica.ca\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/news"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.cia-ica.ca\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/news"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.cia-ica.ca\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/23331"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.cia-ica.ca\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/360179"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.cia-ica.ca\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=360293"}],"wp:term":[{"taxonomy":"news-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.cia-ica.ca\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/news-category?post=360293"},{"taxonomy":"news-topic","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.cia-ica.ca\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/news-topic?post=360293"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}