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Ces dernières années, l'assurance-vie a augmenté sa part du marché financier colombien. Pour renforcer cette position, les assureurs doivent relever le défi de réinventer leurs produits, de les adapter aux demandes de leurs clients et d'augmenter ainsi les ventes. Ainsi, afin d'encourager de manière globale le développement de l'assurance vie et de dynamiser son offre dans le pays, nous concevons, développons et évaluons dans ce mémoire de maîtrise un modèle demodèle de traitement du langage naturel entraîné à la tâche de profilage, basé sur des données non structurées provenant de Twitter. Grâce à ces données, une segmentation des utilisateurs est générée en évaluant les habitudes alimentaires, l'activité physique et le sentiment des publications, ce qui permet de proposer un tarif préférentiel pour les fragments identifiés présentant un risque moindre, ce qui génère une stimulation de la vente et crée une valeur économique pour les assureurs. Le modèle est validé en mettant en relation les résultats avec le taux de mortalité au niveau départemental,obtenant une corrélation de Pearson modérée de 0,56 pour les départements urbains de Colombie.