Big Data dans le domaine de l’Assurance (1/2)

Désigné par Anne Lauvergeon, présidente de la commission «Innovation 2030», comme l’un des 7 grands secteurs d’avenir pour l’économie française, le Big Data ou Datamasse, consiste au regroupement et à l’analyse statistique d’un ensemble volumineux de données détaillées de consommateurs. Ces nouveaux ordres de grandeur rendent difficile l’application d’outils classiques de gestion de base de données. Le traitement se fait alors grâce à l’utilisation de méthodes avancées de Data Mining (analyse de données) afin de dégager des tendances sur les comportements d’une société. Via, par exemple l’attribution de score, le but est de regrouper les individus en fonction de caractéristiques communes. La finalité est de moduler la nature ou le déploiement d’une offre commerciale en fonction des informations obtenues par l’analyse de données.

Le monde de la communication, de la publicité et du marketing est en première ligne pour tenter de relever les défis du Big Data : accéder aux données malgré les défis technologiques, organiser l’analyse statistique et accompagner les grandes marques dans l’optimisation de leurs stratégies et campagnes marketing.

Révolution en marche dans le domaine de l’Assurance également. Tout particulièrement sur les marchés IARD, dans les pays anglo-saxons (Canada, USA, UK), l’utilisation de données de grande taille pourrait modifier le paysage concurrentiel du secteur et remettre en cause la hiérarchie des compagnies existantes. En accordant un avantage concurrentiel aux entreprises d’assurance capables de comprendre les tenants et aboutissants du Data Mining, ces techniques permettent d’intégrer de nouvelles possibilités  dans les stratégies d’entreprise :

  • Tarification au plus proche des risques et plus segmentée, offrant l’opportunité à certains assureurs de développer un avantage concurrentiel sur certaine classe de risque ;
  • Simplification voire suppression des questionnaires de santé et processus de sélection médicale, permise par la possibilité de présélectionner les prospects sur la base d’une connaissance détaillée de leurs habitudes, caractéristiques et antécédents ;
  • Marketing quantitatif permettant un meilleur ciblage publicitaire et d’affiner les pratiques CRM (Customer Relationship Management) ;
  • Création de nouveaux produits ;
  • Limitation du risque de fraude à l’assurance du fait d’une réduction de l’asymétrie d’information et donc des phénomènes d’anti-sélection.

La nature et la qualité des données vont jouer un rôle majeur dans l’ouverture des assureurs français au Big Data : les actuaires ou Data Specialist devront avant tout vérifier la pertinence, la cohérence et l’exhaustivité des données tout en respectant les normes éthiques sur l’anonymat. Il sera alors du rôle de l’autorité de contrôle, l’ACPR, mais également de la Commission nationale de l’informatique et des libertés, le CNIL,  de contrôler la conformité dans le recueil et l’usage de ces bases de données. La réglementation évoluera certainement pour définir les conditions d’utilisation des données afin d’assurer le respect de la vie privée et la limitation des possibilités de segmentations considérées comme discriminatoires. L’utilisation de certaines données personnelles sera ainsi probablement limitée, notamment dans le domaine de la Santé.

L’usage de ces bases de données volumineuses nécessite également la mise en place et la gestion d’une architecture informatique élaborée, contrainte potentiellement décourageante pour certains acteurs du marché.

Au delà de ces limites, l’apparition de cette nouvelle discipline peut conduire à une utilisation préoccupante des données (cf. Thourot P. & Ewald F., 2013). Au lieu d’aller dans le sens de prédictions plus fines permettant ainsi de résoudre de grands problèmes de l’humanité comme l’amélioration des systèmes de santé et de transport ou encore la prévision et la prévention des crises sanitaires, il se pourrait qu’on assiste à l’explosion du Business des données incitant ainsi les fournisseurs de données à devenir eux-mêmes des assureurs. Et le coût de l’obtention de ces données pourrait atteindre des dimensions excessives.

Références

CORA (2013) Big data, un phénomène de société [lien] Ewald F. (2012) Assurance, Prévention, Prédiction… dans l’Univers du Big Data, Rapport pour l’Institut Montparnasse [lien] Thourot P. & Ewald F. (2013), Big Data, défis et opportunités pour les assureurs, ENASS PAPER 5 [lien]

Florence Chiu

Actuaire IA du Cabinet Galea & Associés

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