Sans actuariat pas d’assurances. Passionnés des maths, les actuaires manipulent de multiples données macroéconomiques et l’historique des compagnies d’assurances afin de prévoir les futurs sinistres, leur fréquence et leur coût. Ils mettent en équation les modèles mathématiques permettant de se projeter dans l’avenir. Les dernières évolutions sociétales, économiques, réglementaires et le volume des données numériques intelligentes ont considérablement renforcé leur rôle.
Les actuaires, pionniers de l’analyse des données
L’actuariat est augmenté. L’arrivée de l’intelligence artificielle, de la blockchain et des nouvelles technologies en général, n’inquiètent pas du tout les actuaires qui s’enrichissent d’une dimension nouvelle du métier. D’ailleurs, Renaud Dumora, Directeur Général de BNP Paribas Cardif, évoquait dans un récent ouvrage* … « Les actuaires ont placé les données et les statistiques au cœur de leur activité. Or la révolution digitale, c’est la révolution de la donnée. La multiplication des objets émetteurs d’information, la décroissance du coût du stockage et de calcul, le développement de la puissance algorithme qui leur donne du sens autorisent à mieux anticiper, mesurer et réduire nos risques. »
La disruption de l’assurance passe par la maîtrise des données
La modélisation et l’analyse prédictive des risques ne relèvent ni de la magie ni de la fiction. Elle prend un rôle de plus en plus important dans toutes les industries et fait évoluer l’assurance et la manière dont on tarifie les risques. La modélisation et l’analyse prédictive, permettent par exemple, de se passer de certains critères, de certaines variables utilisées historiquement pour travailler avec de nouvelles variables, en particuliers des données quant aux comportements des assurés, en temps réel. L’élaboration de ces nouveaux modèles réduit au minimum l’incertitude, rend plus efficace le process d’évaluation des risques et ainsi améliore les processus de tarification.
La connaissance du risque n’est plus l’apanage de l’assurance ?
Certains éléments de réponses sont liés au boom des outils et des analyses prédictives. Les assureurs, les actuaires et les Data Scientists ne sont plus les seuls à pouvoir utiliser ces techniques. Les outils de Business Intelligence et de Datavisualisation rendent aujourd’hui les outils plus accessibles, plus efficaces, et surtout plus faciles d’usage pour tous.
Un autre élément de réponse est relatif à la connaissance de leur risque par les assurés, grâce en particulier aux objets connectés. Si nous prenons l’exemple de l’assurance complémentaire santé ; les assurés disposent de plus en plus de données relatives à leur comportement. Un assuré qui est acteur de sa santé (pratique du sport, alimentation équilibrée) aura des indicateurs de santé positifs (rythme cardiaque, taux de sucre dans le sang,…) qui peuvent être mesurés par une application ou un objet connecté. Cet assuré pourra donc connaître son risque. David Dubois, Président de l’Institut des Actuaires déclarait récemment « En disposant de ses données personnelles, issues d’objets connectés dédiés ou applications spécifiques disponibles sur les smartphones, l’assuré peut être en mesure d’adapter consciemment son comportement et ses habitudes de vie.» Ainsi la collecte d’informations sur soi, par l’assuré, donne un sérieux avantage à ce dernier, probablement au détriment de l’assureur. Si l’assuré dispose d’une parfaite connaissance de son risque, ne sera-t-il pas tenté de négocier sa tarification ou même de moduler ses garanties pour les faire « coller au mieux », à son risque, et créer ainsi une forme d’anti sélection, que l’assureur n’aura pas les moyens de détecter. Par ailleurs, la multitude des traces numériques des assurés, une fois assemblée par des tiers, peuvent donner une connaissance précise de nos vies. Ainsi les plateformes technologiques, « assembleurs » de toutes nos datas (données numériques), nous connaissent probablement mieux que nous-mêmes !
Si il est évident que l’actuariat doit faire évoluer ses modes de tarification des risques en intégrant des données comportementales à ses évaluations, une arme à leur disposition, sommeille encore : l’agrégation de la donnée de gestion des assureurs, encore aujourd’hui sous-exploitée, à de nouvelles sources de données exogènes, comme les capteurs, les sources de données externes, les interactions digitales ou encore les réseaux sociaux et la navigation web.
*Les banques face à leur avenir proche
Jean-Luc Gambey
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