[DOSSIER] Actuaires 3/4

Auto : Maif adopte une logique de R & D

Auto : Maif adopte une logique de R & D

Alors que les voitures captent de plus en plus de données au cours de la conduite, Maif a associé actuaires et spécialistes de la data afin de mieux adapter son offre d’assurance.

En réunissant sur un même plateau des spécialistes de la gestion de données et des experts de l’IT qui travaillent en étroite relation avec les métiers de la distribution, du marketing, de la gestion des sinistres et de la tarification, dont des actuaires, Maif a créé une véritable data factory. Ce laboratoire, qui regroupe quelque 70 personnes auxquelles s’ajoutent une trentaine de prestataires extérieurs, mène une expérimentation des possibilités offertes par la télématique embarquée dans les véhicules, pour collecter des données extrêmement précises, à la seconde près : accélérations et freinages, comportement en virages, type de routes parcourues…

Des informations qu’il est possible de croiser avec d’autres données contextuelles, par exemple la météo, la région concernée, le caractère plus ou moins accidentogène de la route. Il serait possible de pousser plus loin encore la collecte d’information : en déterminant si le conducteur manipule son téléphone en conduisant, en prenant en compte les données propres au véhicule… « Potentiellement, nous sommes capables de capter de plus en plus de données qui peuvent être révélatrices de risques pour l’assuré », précise Sarah Clarinard, responsable de la tarification chez Maif.

Interaction avec les clients

Dans quel but ? « Nous nous situons dans une logique de R & D », précise Franck Carnero, directeur pilotage tarification et décisionnel au sein de la Maif et, à ce titre, patron de la data factory. « Notre objectif est de savoir comment on traiterait les données si de tels équipements devenaient la norme, et comment ces données nous aideraient à mieux estimer le niveau de risque ». Alors qu’aujourd’hui, l’assureur « considère les assurés roulant à bord du même type de véhicule dans la même région comme étant tous équivalents en termes de niveau de risque ». Conséquence : des tarifs ne prenant pas assez en compte la qualité de conduite.

« In fine, ce que nous recherchons, c’est un meilleur pilotage des risques, en mettant en place une tarification et un cadre de souscription plus fin pour l’ensemble des assurés, explique Franck Carnero. Mais nous restons dans l’ADN Maif, en gardant notre vision mutualiste . S’il y a des populations particulièrement sensibles à certains risques, nous allons travailler pour voir comment mieux prévenir et accompagner ». Par exemple, en proposant aux jeunes de la prévention ou aux séniors des mesures d’accompagnement lorsque l’observation des données révèle une conduite risquée (vitesse en courbe inadaptée, réflexes plus lents…).

L’objectif de l’expérimentation est aussi de « tester notre capacité à modéliser, à créer les infrastructures informatiques adaptées pour collecter et traiter proprement la data, et également de tenir compte de la capacité des assurés à accepter ce type de démarche et de leur sensibilité sur le sujet », ajoute Sarah Clarinard. Car, qui dit donnée dit aussi relation et interaction avec les clients. « Aujourd’hui, le big data et l’intelligence artificielle vont plus loin que le champ de tarification des produits, rappelle Franck Carnero. Cela permet aussi de beaucoup mieux interagir avec nos sociétaires : quasiment en temps réel. » À condition de pouvoir fluidifier le circuit des données qui tombent aujourd’hui dans des silos un peu séparés en fonction du métier ou du type de donnée (conduite, santé…), il sera possible « d’améliorer notre connaissance du sociétaire et son parcours pour mieux le conseiller ».

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