[DOSSIER] Cahier pratique : l’assurance en perspectives, six [...] 3/7

Big data et conséquences

Big data et conséquences
dr Anne-Charlotte Bongard, actuaire certifiée, associée, responsable du pôle IARD, Actuaris

Les données numériques en très grande quantité sont disponibles, elles vont croître à un rythme exponentiel dans un avenir proche. Pour l’assurance, ce changement de paradigme interroge sur l’obsolescence programmée de certaines assurances, au profit de l’émergence d’autres.

Par Anne-Charlotte Bongard, actuaire certifiée, associée, responsable du pôle IARD, Actuaris

De la souscription à la gestion des sinistres, de la tari­fication au suivi des risques, la donnée est au cœur de l’activité d’assurance : « L’assurance ne pourra plus exister sans l’utilisation du big data ».

Depuis 2010, la volumétrie des données issues des nouveaux usages des individus a engendré, au niveau planétaire, une diversité de données numériques (images, sons, vidéos, objets connectés) accessibles à travers de nouveaux supports (tablettes, téléphones, ordinateurs de plus en plus perfectionnés). En parallèle, les capacités machine permettent aujourd’hui de traiter et d’exploiter des volumes de données colossaux. Le développement et l’ampleur des nouvelles technologies comme les objets connectés (voitures, maisons, bracelets), les réseaux sociaux (Facebook, Twitter, LinkedIn), les plateformes collaboratives (BlaBlaCar, Ouicar, Inspeer, etc.) et les offres de la nouvelle ère (Pay as you drive, Pay as you live, etc.) transforment progressivement le paysage assurantiel. Il s’agit potentiellement d’un des plus importants défis de la prochai­ne décennie.

Dans un contexte d’évolution de la règlementation européenne, de protection des données client et de cyber-sécurité, de transparence sur l’exploitation des données individuelles, de non-discri­mination dans les tarifs, dans quelle mesure l’exploitation des données de masse va-t-elle vraiment révolutionner le business model de l’assurance ?

Par ailleurs, des contraintes de stockage, de collecte et de traitement des données surgissent pour répondre à ces nouveaux enjeux. À peine remis de Solvabilité 2 et des projets « qualité des données » menés par tous les assureurs du marché, l’architecture des systèmes d’information des assureurs va devoir être bouleversée et la mise en place de nouveaux outils paraît inévitable.

Exister avec le big data

Pourquoi l’assurance ne pourra plus exister sans l’utilisation du Big data ? Parce que le Big data permet à l’assureur de maximiser la connaissance de ses assurés ou futurs assurés. Et ce princi­pe même est la clé du déve­loppement de son portefeuille (tarification ciblée ou prédiction sur les besoins et comportements de ses assurés) et de la maîtrise de ses risques (détection de fraude, indemnisation, prévention par exemple).

Face à tous les acteurs spécialisés dans le marketing et le cibla­ge client, face aux start-up de collec­te de données, face aux plate­formes collaboratives, les assureurs disposent d’un pouvoir immense : la visibilité pour associer, en volume, des informations sinistres avec des caractéristiques contrats et informations personnelles sur leurs assurés. Ce sont ces informations qui permettent aux assureurs de proposer leurs offres (avant même que le risque soit connu – inversion du cycle de production oblige), tout en pouvant garantir au régulateur le respect des engagements portés et la capacité financière à y faire face à tout instant.

Aux assureurs maintenant de coupler leur savoir-faire ancestral avec ces nouvelles techni­ques de traitement de données massives pour capter les nouveaux comportements face aux risques et construire les offres de demain.

Proposer des tarifs d’assurance de plus en plus ciblés

Pour commencer, oui, il est néces­saire que les assureurs segmen­tent leurs tarifs, tout simplement pour des raisons de concurrence de marché. Prenons un exemple concret pour justifier la segmentation des tarifs d’assurance, celui de l’assurance auto. Un marché est composé de différentes catégories de véhicules (grosses et petites cylindrées, véhicules neufs ou anciens…). Prenons un assureur A qui décide de proposer deux segments de tarifs à ses assurés, l’un pour les grosses cylindrées (36 €), l’autre pour les petites cylindrées (17 €) (voir graphiques, ci-dessus).

L’objectif est alors pour chaque assureur de trouver le positionnement idéal en matière de segmentation dans un environnement concurrentiel très tendu.

Cependant, si la tarification a tendance à devenir de plus en plus ciblée, cela n’implique pas forcément une tarification de plus en plus segmentée. Les assu­reurs cherchent ainsi à identifier la donnée qui leur permettra d’avoir la connaissance la plus fine de leur sinistralité et des variables qui influencent la sinis­tralité. La collecte des données tant internes qu’externes, les capacités de traitement et d’analyse de leurs données sont donc des enjeux forts pour les assureurs : « Le vrai pouvoir, c’est la connaissance » (Francis Bacon). Ensuite, la segmentation des tarifs n’est qu’un jeu de positionnement marché pour fidéliser ou attirer les assurés ciblés.

Aléa et technologie

Les avancées technologiques vont transformer en profondeur la notion de matière assurable. Peut-on imaginer que la notion d’aléa, essence même de toute couverture d’assurance, puisse disparaître des contrats d’assurance ? La révolution technologique envoie des signes forts : des sommes colossales sont inves­ties au niveau mondial en Recherche & développement sur des sujets tels que la télématique, les transports, la e-santé, etc. Les produits d’assurance se transforment et s’orientent aujourd’hui vers plus de services, de modularité, de transversalité ou de multi-équipement. Mais demain, à quoi ressemblera une assurance auto dans un univers de conduite autonome ? Que couvrira l’assurance habitation d’une maison connectée ?

Un contrat d’assurance est un contrat aléatoire par lequel un organisme dit « l’assureur », s’enga­ge envers une ou plusieurs personnes déterminées ou un groupe de personnes appelé les « assurés », à couvrir une catégorie de risques déterminés, moyennant le paiement d’une somme d’argent dite « prime d’assurance », par le contrat que dans la pratique on appelle « poli­ce d’assurance ».

« Lorsqu’un assureur et un assuré signent un contrat d’assurance, ils considèrent un même phénomène, par exemple le risque de cancer de l’assuré. Toutefois, l’assureur sait qu’un millier de ses 10 000 assurés aura un cancer, alors que l’assuré ne sait pas s’il aura un cancer », écrit Sylves­tre Frezal, chaire Pari, dans « Re-penser le risque ».

L’essence même d’un contrat d’assurance est la nature aléatoire de l’événement couvert.

Il est possible d’identifier cinq catégories « d’aléas » couverts par les contrats d’assurance quelles que soient leurs causes :

- aléa lié à la durée de sa vie ou celles de ses proches ;

- aléa lié à son état de santé et son autonomie ;

- aléa lié à l’usage d’un bien ;

- aléa lié à la responsabilité envers une tierce personne ;

- aléa lié à des pertes financières.

Probabilité. L’aléa d’un contrat d’assurance est « mesuré », d’un point de vue scientifique, par la probabilité qu’un évènement survienne. Pour estimer cette probabilité, les actuaires capitalisent sur les données disponibles et regardent le passé pour calculer l’avenir. On peut estimer que plus le volume de données sera important, plus l’estimation de l’actuaire sera fiable (« Loi des grands nombres », de Bernouilli).

Est-il possible d’envisager que l’accès aux données de type big data et leur traitement permettent de remettre en question ces « aléas » ?

La capacité à analyser les données tant en volume – pour appli­quer la fameuse « loi des grands nombres », qu’en varié­té – pouvoir associer différents types d’information autour d’un même thème, permet aux actuaires de calculer en moyenne sur chacun des contrats d’assurance une probabilité de survenance.

Cependant, loin d’imaginer que dès la naissance d’un individu à partir d’une analyse génétique poussée il sera possible de connaître la probabilité de développer telle ou telle maladie et de s’en prémunir, ou d’avoir des « bons gènes » qui permettront d’être centenaires, il est évident que l’accès à des volumes de données sans précédent liés aux avancées en termes de recher­che médicale modifie la notion même d’aléa. Il est possible aujourd’hui d’imaginer de nombreuses hypothèses réalistes pour le futur. Par exemple, pourra-t-on « corriger » les altérations de gènes responsables de cancer via des thérapies géni­ques ? Si oui, l’impact de cette évolution touchera les contrats d’assurance santé, les contrats d’assurance maladie redoutée, de dépendance, la prévoyance, les rentes de retraite, l’assurance décès et bien entendu l’assurance vie. Les futures voitures autonomes, ou les maisons connectées permettront-elles d’éviter toute cause de sinistres (accidents, vol, etc.) ?

Ainsi, l’actuaire ne regarde pas uniquement le passé pour prédire l’avenir mais tient compte des tendances. Ces tendances peuvent être captées par l’analyse des données (par exemple, les tendances d’augmentation progressive de l’espérance de vie, ou la tendance à la baisse des accidents mortels sur les routes) ou par la prise en compte d’informations externes (par exemple, les progrès médicaux ou les effets de la prévention). Cependant, il faut garder à l’esprit que la prise en considération d’une tendance est délicate à mesurer (voir graphique, ci-dessus).

La tendance est-elle le reflet du futur ?

À titre d’exemple, les projections d’espérance de vie calculées par l’Insee s’appuient sur les tendances passées pour anticiper l’avenir. Ainsi, ces 60 dernières années, l’espérance de vie a augmenté de 14 années en moyenne.

Or, en 2015, on constate une inver­sion de tendance (l’espérance de vie aurait reculé). Pour calculer l’espérance de vie sur un portefeuille de rentes viagè­res à un horizon 10 ans, 20 ans, 40 ans… Comment estimer l’aléa ? De même, les dernières statistiques montrent qu’en 2015 la mortalité routière est en hausse pour la deuxième année consécutive, est-ce juste un effet conjoncturel ou un effet structurel ? Quelle crédibilité donner à ces données ? Comment les intégrer pour calculer la probabilité de survenance d’un évènement lié au contrat d’assurance ?

Il s’agit d’un travail très comple­xe pour les actuaires. Et il s’avère que le volume des données dispo­nibles, même s’il apporte des informations précieuses et indispensables pour mesurer la probabilité ou le caractère aléatoi­re d’une opération d’assu­rance avec une estimation de plus en plus fine et ciblée, ne remettra pas en cause cette notion d’aléa intrinsèque au contrat d’assurance. Par ailleurs, les polices rassemblent aujourd’­hui des garanties couvrant des événements de natures très différentes : des événements avec une fréquence de survenance très élevée mais des coûts de sinistres faibles et des évènements avec une faible fréquen­ce et des coûts de sinis­tres élevés.

La rupture annoncée par le véhicule autonome

Une assurance auto dans son modèle actuel (RC , dommages) à l’ère de la voiture autonome n’a plus de sens. En effet, la responsabilité civile en cas d’accident est-elle celle du propriétaire, du constructeur, de la société ayant développé le système intelligent embarqué ?

Des risques en voie d’extinction et d’autres émergents

La couverture d’une catégorie de risques déterminés introduit la notion de « matière assurable ». C’est sur ce point que les avancées technologiques obligent à s’interroger sur les risques contre lesquels la société souhaite se couvrir.

Les avancées technologiques viennent sécuriser le quotidien : à la fois directement sur les biens assurés (le développement de systèmes de sécurité de plus en plus perfectionnés pour les voitures, des systèmes d’alerte intelligents dans les maisons, des reconnaissances satellites pour les récoltes) mais également par l’intermédiaire des actions de prévention ou des services qu’ils proposent (bracelets connectés, aide pour les seniors, etc.) et qui permettent de réduire l’exposition aux risques. Les nouvelles règlementations et des normes viennent encore renforcer ce système de protection des individus.

La matière assurable ou les catégo­ries de risques couverts va irrémédiablement évoluer. Il est possible d’envisager que la matiè­re assurable telle qu’elle se conçoit aujourd’hui va se rédui­re, mais de nouveaux risques vont émerger.

Les risques numériques

L’évolution numérique porte en elle-même des risques nouveaux auxquels les assurés, seront bientôt confrontés et dont il va falloir les prémunir : risque de cyber-attaque ; casse technologique ; erreurs dans le traitement et l’exploitation des données, responsabilité de nos futurs robots domestiques...

Les polices d’assurance de demain

Pour imaginer les produits d’assu­rance de demain – compte-tenu des tendances connues à ce jour –, plusieurs options peuvent être anticipées :

- des couvertures d’assurance liées à un bien et non plus à un assuré (dans l’ère de l’économie collaborative et du partage) : partage de voitures, partage d’appartements, partage d’équipement (type voiliers). Les assureurs adaptent progressivement et de façon opportuniste leurs produits à ces nouveaux modes de consommation. Il semble évident que de nouvelles offres avec des changements plus structurels verront le jour prochainement ;

- des produits individualisés à la carte (à l’heure, à la journée, sur-mesure). Des offres d’assurance tendent déjà à se positionner sur cette tendance (cf. article, « Cendrillon » – L’Argus de l’assurance, 30 juin 2016). Pouvoir proposer une couverture d’assurance instan­tanée, temporaire, flexible ou une offre personnalisée va être complexe à mettre en œuvre d’un point de vue tarification et suivi des risques. Plus l’offre sera individualisée et segmentée, plus elle risque d’attirer majoritairement les assurés les plus exposés au risque, provoquant ainsi un effet d’anti-sélection, ou plus elle risque d’exclure certai­nes catégories d’assurés, avec des tarifs qui seraient trop chers par rapport au risque, neutralisant ainsi le principe de mutualisation.

- des produits packages liés aux nouveaux comportements de consommation et aux nouvelles technologies disponibles. Toutes les données sont aujourd’hui « trackées » et stockées dans les smartphones ou ailleurs. Un scan rapide du smarphone d’un futur assuré couplé aux informations disponibles en open source permettra à l’assureur de proposer des packs d’assurance adaptés : un pack pour sa mobilité ou l’ensemble de ses trajets (trajets domicile/bureau + trajets BlaBlaCar + trajets de ses enfants en bus scolaire + etc.), puis un pack pour ses objets connectés. Le cabinet de recherche américain, Gartner, estime à 20,8 milliards le nombre d’objets qui seront connectés en 2020), puis un pack pour sa sécurité financière (un mix d’assurance vie, d’assuran­ces prévoyance, dépendance, emprunteur). D’un point de vue technique, ces types d’offres imposent aux assureurs de repen­ser l’organisation de leurs produits mais ne remettent pas en cause l’estimation des risques.

Au final, les avancées technologiques vont-elles transformer en profondeur la notion de matière assurable ? Pas forcément dans la disparition de tout aléa et donc de toute assurance mais dans la restructuration nécessai­re des couvertures d’assu­rance et des contrats associés.

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