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Big data : les actuaires s'ouvrent aux données

Big data : les actuaires s'ouvrent aux données

Traditionnellement, chez les assureurs, ce sont les actuaires, experts en statistiques, qui savaient extraire du sens des masses de données recueillies. Mais voici que la révolution du big data vient bousculer l’expertise de ces professionels. Nouveaux outils, nouvelles approches et nouveaux acteurs : autant de défis auxquels ils s’adaptent pour continuer à produire de la valeur.

Parmi les enjeux qui occupent aujourd’hui les actuaires, le big data (la collecte massive de donnés) figure en bonne place – peut être même à la première. Déjà secoué par la révolution digitale, le secteur de l’assurance est en train de se réinventer avec l’arrivée de données massives, et les actuaires font partie des professionnels les plus concernés par cette deuxième révolution en quelques années. En effet, le big data et ses déclinaisons – machine learning (l’apprentissage machine) et intelligence artificielle – changent les manières de concevoir, de segmenter et de tarifer les produits, ils permettent de mieux piloter les risques, mais ils modifient aussi en profondeur la relation aux assurés et l’expérience client. La donnée permet donc de faire évoluer l’offre, les produits, en lien avec l’analyse comportementale.

Rien de vraiment nouveau : « La technique de la data, c’est le cœur du métier de l’assurance », remarque Guillaume Gorge, en charge de l’ensemble de l’offre et de la technique pour les dommages des particuliers chez Axa France. Statisticiens spécifiquement formés pour les métiers de l’assurance, les actuaires eux-mêmes « sont presque des data scientists » qui s’ignorent, souligne-t-il. « Au-delà de la notion d’appétence pour les statistiques et l’informatique, de nombreux profils peuvent être considérés comme des data scientists, abonde Marc Juillard, responsable du département modélisation du data lab de Société générale Insurance. À titre personnel, je considère que l’actuaire présente toutes les qualités requises : fin statis­ticien, il possède également les connaissances métier indispensables à une exploitation optimisée des données assurantielles. »

Mais aujourd’hui, le volume des données est tel que leur exploitation nécessite des compétences et des outils informatiques que les actuaires, pour la plupart, ne possèdent pas.

Effectivement, confirme Stéphane Michel, directeur division banque et assurance chez Umanis, aujourd’hui, dans l’assu­rance, « tout est data : les aspects réglementaires avec la RGPD, la relation adhérents, le calcul des prix, la rentabilité ». « Nous utilisons beaucoup, dans le domaine de l’assurance, les algorithmes issus de l’apprentissage machine, remarque ainsi Guillaume Gorge. Avant, c’était fait par des profils actuariels, maintenant les data scientists le font aussi… »

Une approche transversale

Question d’échelle, sans doute, et de répartition des rôles. Mais loin d’opposer les deux expertises, la plupart des grands assureurs ont préféré jouer la transversalité et la « force de frappe » pour innover et faire de la recherche autour de la donnée via des data labs et autres data factories, pour amener actuaires, data scientists « pur jus », ingénieurs et experts de l’IT (technologies de l’information) à travailler ensemble, en relation avec les métiers.

« Chez les assureurs, c’est compliqué, il y a de la donnée un peu partout et on ne sait pas tout exploi­ter aujourd’hui, confie Cécile Mérine, ancienne de SwissLife et cofondatrice d’une assurtech en plein développement, Otherwise. Or c’est la qualité de la donnée, la capacité à la regrouper et à la traiter qui fait qu’elle pourra être exploitée. » « Tout l’enjeu de toutes ces données est d’arriver à faire autre chose qu’un data swamp, littéralement un “marécage de données”, renchérit Guillaume Gorge. C’est cela qui est lourd et qui nous amène à avoir recours aux informaticiens et data scientists, qui peuvent organiser ces données pour en faire un data lake. Une tâche d’autant plus ardue que la donnée est non structurée – et que celle-ci est de plus en plus abondante. »

Cette approche transversale et réunissant plusieurs types d’exper­tises, c’est celle qu’a adoptée SwissLife. « Fin 2014, tout le monde sur le marché parlait de big data, témoigne Cynthia Traoré, manager du département data science et responsable du data lab de SwissLife. Nous nous sommes posé la question de savoir si c’était une opportunité pour l’entreprise. J’ai sollicité les membres du comex et obtenu le feu vert pour travailler sur un proof of concept, pour voir si cette histoire n’était pas un mythe… Nous avons construit un modèle prédictif basé sur un algorithme de machine learning utilisant un volume important de données non structurées, et comparé les résultats avec un modèle classique. Et on s’est rendu compte que le modèle prédictif était trois à quatre fois plus performant que l’ancien… »

Fin 2015, un data lab est donc créé, dans lequel sont réunis data scientists, actuaires, experts métier, product owners et experts IT. « Il ne s’agit pas d’un service réuni physiquement sur un même plateau, précise Cynthia Traoré, mais plutôt d’un réseau de gens travaillant ensemble. On a plusieurs work-s­hops par mois – avec un lien non hiérarchique – qui permettent de rester connectés à l’entreprise et aux besoins métiers. » Les actuaires santé-prévoyance ont ainsi pu, grâce aux travaux du data lab, ajuster les critères de tarification de manière à assurer la rentabilité des produits. Une organisation que l’on retrouve peu ou prou dans la plupart des grandes compa­gnies aujourd’hui.

NPA5, La norme qui encadre les actuaires sur les données

Contrairement à d’autres experts, les actuaires français membres de l’Institut des actuaires sont soumis à une norme professionnelle visant à fixer un cadre d’utilisation des données qu’ils exploitent. Cette norme, dite NPA5, adoptée en assemblée générale en novembre 2017, concerne les données personnelles ou les données de santé à caractère personnel. Elle doit être observée par tout actuaire amené à utiliser ce type de données dans le cadre (non limitatif) d’analyses comportementales, de segmentation et de profilage, ainsi que certains types de tarification.

L’IT versus l’actuaire ?

Face à cette irruption de la haute technologie sur leurs plates-bandes, les actuaires ne risquent-ils pas de tout simplement disparaître, remplacés par des génies de l’algorithme et du code ? « Toute la différence entre le data scientist et l’actuaire, c’est que le second ne manipule pas du chiffre pour faire du chiffre, mais manipule du chiffre dans le domaine du risque, dans l’optique d’en mieux comprendre le fonctionnement », pointe David Dubois, président de l’Institut des actuaires. « Nous sommes complémentaires des actuaires puisque nous leur apportons les outils, les données dont ils ont besoin », renchérit Stéphane Michel, d’Umanis, spécialiste de la data. « Les actuaires restent réellement les ”sachants”, qui connaissent parfaitement les métiers de l’assurance : comptabilité, juridique, solvabilité, couverture financière… Le data scientist n’offre pas cette valeur ajoutée », ajoute Marc Juillard.

Ainsi, chez SGI, la donnée et les cas d’usages appartiennent aux métiers et servent leurs objectifs stratégiques. Le data lab n’a pour vocation que d’accompagner ceux-ci pour les aider à extraire la richesse des data, déployer des solutions informatiques ad hoc et permettre une industrialisation opérationnelle et rapide. Ajoutons, comme le souligne Sylvestre Frézal (lire l’interview page précédente) que l’actuaire est soumis à des normes professionnelles et déontologiques qui évitent toutes dérives dans l’utilisation des données – un point qui n’est pas négligeable alors que le règlement général sur la protection des données (RGPD) se durcit.

Vers un core syllabus spécifique ?

Faut-il créer, à côté du core syllabus qui définit le contenu de la formation des actuaires, un deuxième orienté data science ? C’est en tout cas ce que défend David Dubois, président de l’Institut des actuaires, pour faire émerger une véritable spécialisation actuarielle. « Je pense que l’on peut maintenir un core syllabus central fort et des complémentaires à côté », explique David Dubois.

Une manière de mieux valoriser les différentes compétences des actuaires, qui viennent s’ajouter à une formation de base déjà riche.

Devenir un expert global

Est-ce à dire que la distinction entre actuaire et data scientist se résume à celle entre fonction support et contre-expertise ? Dans une certaine mesure. Mais ce serait une grave erreur pour les actuaires de se replier sur ce pré carré. Pour pouvoir travailler en bonne intelligence avec les data scientists et conserver un rôle clé dans les métiers de l’assurance, l’actuaire doit s’adapter et parler le même langage que ses nouveaux collègues de travail. « Je teste les gens que je recrute sur leur capacité à coder : ils ont besoin d’avoir cette compétence pour faire du pricing », précise Guillaume Gorge. La plupart des formations à l’actuariat ont d’ailleurs intégré dans leurs cursus des modules sur la science des données et renforcé les compé­tences informatiques de leurs ouailles. Mieux encore : l’actuaire, selon Cécile Mérine, « a intérêt à ne pas rester avec ses modèles actuariels d’antan et à se positionner sur l’ensemble de la chaîne de valeur », pour défendre son rôle. L’essor des assurtechs, basées sur l’exploitation de la donnée, lui offre une opportunité unique de devenir un expert global de l’assurance. Sa compétence dans le traitement de l’information peut lui permettre de prendre plus de poids dans les fonctions marketing ou dans la relation client et la personnalisation, fers de lance des assureurs sur un marché de plus en plus concurrentiel. Là où le data scientist pourrait rester, dans une logique purement mathématique, jusqu’à une hyperpersonnalisation des offres, l’actuaire sait qu’il ne faut pas franchir la ligne rouge, celle qui serait contre-productive, et empêcherait à l’assureur de piloter sa rentabilité. Une nuance qui fait toute la différence.

Sylvestre Frézal, codirecteur de la chaire Programme sur l’appréhension des risques et des incertitudes (Sciences Po / Ensae, PARIS)
« La maîtrise des cadres juridiques et éthiques »

  • Actuaire et data scientist... est-ce, selon vous, la même chose ?
    De plus en plus de liens sont en train de se créer, mais cela reste deux métiers différents. Les actuaires n’ont pas seulement une expertise statistique, ils ont aussi une maîtrise des cadres juridiques et économiques du secteur ainsi que des enjeux éthiques.
  • Par exemple ?
    La loi nous interdit de faire payer un tarif différent selon que l’assuré est un homme ou une femme. Or, on sait très bien que, statistiquement, les femmes conduisent mieux et qu’elles vivent plus longtemps, ce qui aurait un impact significatif sur les tarifs auto ou retraite. Il y a donc des données que l’on n’a pas le droit d’utiliser.
  • Et la dimension éthique ?
    En Europe, l’assureur conserve un rôle social : traditionnellement, les tarifs sont modulés dans une moindre amplitude que le risque. L’ampleur de cette modulation dépend notamment de la culture d’entreprise et du positionnement de chaque organisme.

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