Les approches data dans le secteur de l’assurance en France

Les approches data dans le secteur de l’assurance en France

Johan Domange
Johan Domange,

Observations sur les évolutions en cours pour transformer l’expérience client et améliorer les résultats.

Les effets de la pandémie de Covid-19 ont été ressentis aussi bien par les assureurs que par les assurés. La crise a soulevé pour les premiers, la question de l’indemnisation des pertes d’exploitation et rappelé l’importance du scoring risque client, de la valorisation des pertes, des mesures d’anticipation des sinistres ou des offres personnalisées. Quant aux assurés, personnes physiques ou morales, ils furent exposés à des risques de poursuite pour mise en danger de la vie d’autrui et homicide involontaire, en cas de non-respect des protocoles sanitaires. La recrudescence de la fraude a souligné l’importance des moyens de s’en prémunir, dont certains basés sur l’IA. Les réponses à tous ces enjeux des assureurs présentent un dénominateur commun : l’exploitation des données.

La pandémie se rapproche des grandes catastrophes, au même titre que les risques cyber macro, les catastrophes naturelles et le terrorisme. Dans le secteur de l’assurance, l’usage de la data offre la possibilité de corréler les informations sur les sinistres passés à de nombreuses dimensions pour bien évaluer les coûts et les pertes. Dans un environnement incertain, il permet de mieux évaluer le risque client. Dans le cas des catastrophes climatiques, les assureurs anticipent depuis longtemps le trajet des tornades mais peuvent désormais évaluer leurs pertes avec beaucoup plus de précision avant l’évènement en corrélant toujours plus de données historiques, géographiques, météorologiques et socio-économiques sur les zones traversées. Enfin, la data favorise les mesures d’anticipation des sinistres. Elle apporte une connaissance suffisamment fine des clients et de leur activité pour leur envoyer des textos d’alerte les invitant à accomplir des gestes de prévention.

Les derniers mois ont renforcé l’adoption des technologies numériques et de l’IA dans les compagnies d’assurance afin de mieux comprendre et anticiper les besoins de leurs clients. Pour relever le défi de la donnée, certaines entreprises choisissent de recourir au modèle de data factory, basé sur l’innovation agile et le développement industrialisé. Elles créent un pôle d’expertise en mutualisent toutes leurs compétences data plutôt que les répartir entre différents services, marketing ou risque notamment. Les services métiers s’adresse à la factory pour des usages métiers bien particuliers. Il existe également des factories plus proactives qui analysent les tendances.

La mise en œuvre de la donnée par les compagnies d’assurance est un enjeu de compétitivité, de personnalisation du service et d’efficience interne. Elle nécessite souvent d’adopter une démarche d’open innovation, soulève des questions éthiques et de conformité mais représente un atout majeur.


Saisir l’enjeu de compétitivité lié à la donnée

Les données sont au cœur des modèles les plus innovants développés par les assurtechs*, apparues il y a près de dix ans et dont le succès ne se dément pas. En 2021 on compte près de 224 acteurs français et les levées de fonds européennes du secteur représentent 1,66 milliards d’euros au deuxième trimestre. Ces assurtechs ont impulsé des changements de modèles chez les acteurs établis avant de rejoindre souvent leur écosystème en tant que spécialistes – plutôt qu’en tant que concurrents. Elles accélèrent le développement d’une culture de la donnée dans la chaîne de valeur de l’assurance, au-delà des actuaires experts dans la modélisation des risques à partir des données, pour bénéficier désormais à l’ensemble des fonctions opérationnelles, marketing et commerciales. Cet écosystème augmenté est à son tour confronté à de nouveaux entrants qui savent mieux que quiconque exploiter la valeur des données macro et micro pour proposer un service hyperpersonnalisé : les Google, Amazon, Facebook et Apple qui arrivent sur plusieurs marchés comme celui de la santé ou sur l’assurance. 

*Parmi les Assurtechs d’origine française on trouve des acteurs comme Alan, Shift Technology, Wakam (ex La Parisienne), Zelros, Manaos, Akur8… et celles d’autres pays présentes en France comme Lemonade ou Wefox. 


Se différencier par le service

Pour se différencier de leurs concurrents, les assureurs peuvent désormais exploiter les données très variées à leur disposition, afin de proposer à leurs clients des services plus personnalisés et modifier leurs offres de façon dynamique, en fonction du contexte. 

Pas de données sans interactions. C’est pourquoi je conseille aux compagnies d’assurance de regarder comment elles interagissent avec leurs clients et de rechercher des moyens de multiplier le nombre de points de contact à leur disposition. Se baser sur un ensemble de données plus riche leur permet de mieux comprendre le contexte dans lequel un client pourrait être amené à résilier ou renouveler un contrat d’assurance. Ils peuvent également bénéficier d’une granularité plus fine d’informations clients, notamment quant à leur état d’esprit du moment. Mais en entrant ces données dans des algorithmes, ils peuvent prédire des besoins imminents et proposer l’offre immédiatement supérieure ou le meilleur conseil afin d’apporter de la continuité au parcours client.

Les assureurs doivent également diversifier les données qu’ils exploitent, ne pas se contenter des sources de données structurées conventionnelles, mais incorporer à leur processus de décision d’autres formes de données plus dynamiques. À l’heure actuelle, le consommateur crée une abondance de données, issues d’interactions sur internet, des smartphones, des maisons intelligentes ou des services télématiques des véhicules. Si je constate souvent l’hésitation des clients à étendre leur pratique aux sources de données non structurées, il est crucial qu’ils le fassent pour ne pas se priver d’informations contextuelles importantes.

Pour que les assureurs tirent parti de cette relation réciproque, il faudrait mettre l’accent sur les interactions clients mutuellement profitables. En proposant des apps sur mesure dotées d’avantages attrayants pour les utilisateurs et d’une interface de qualité, ils peuvent maîtriser cette relation de bout en bout. Cela évite à la compagnie d’assurance de supporter seule le risque. Elle devient au contraire partie intégrante de la vie numérique du client. 


Améliorer l’efficience interne

Modifier les relations externes implique un processus de transformation interne. En travaillant avec des clients sur le marché français, j’observe souvent que ce sont les barrières internes qui peuvent freiner le changement et finalement détériorer les résultats pour le client. J’encourage nos clients du secteur de l’assurance à se demander si leurs avancées actuelles aident les acteurs internes et à envisager comment la modernisation des organisations de données pourrait améliorer la prise de décision sur toute la chaîne de valeur.

En matière de technologie, les stratégies gagnantes que je recommande impliquent la conception d’architectures de données flexibles et réactives, capables d’exploiter des sources de données traditionnelles et non traditionnelles. Cela suppose d’investir dans la modernisation centrale et de remplacer les infrastructures informatiques existantes qui pourraient la compromettre. Cela rend d’autant plus nécessaire l’adoption du cloud, déployé jusqu’à présent avec prudence sur le marché français, afin de dépasser la dette informatique et donner davantage d’envergure à la gestion des données. Cet investissement offre aux assureurs les moyens de rechercher des occasions d’améliorer leurs marges, notamment dans des domaines tels que la gestion automatisée des sinistres, la détection des fraudes ou l’aide à la prise de décision basée sur l’IA.

Du point de vue des employés, j’ai pu constater dans des organisations très diverses, un défi commun. Il consiste à trouver des moyens modernes de travailler et de collaborer, en bénéficiant de technologies et d’outils plus performants et données de meilleure qualité. Le problème fondamental tient souvent au manque d’alignement en matière de leadership et de responsabilités. Les assureurs devraient envisager de désigner au sein de leur organisation, des responsables des données au profil commercial plutôt qu’informatique. Sans dirigeants concentrés sur l’innovation et la transformation, la fonction data continuera à gérer les affaires courantes. Il faut également élargir les connaissances et l’expertise internes pour explorer de nouveaux territoires afin de mieux comprendre le marché et proposer des produits adaptés. Lorsque j’échange avec des clients, par exemple, il n’est pas rare que leurs propres clients recherchent une protection contre les risques cyber, en raison de la recrudescence de ces derniers post-pandémie. Ce n’est qu’un des domaines émergents dans lesquels les assureurs peuvent se différencier en faisant reconnaître leur expertise unique. 

Le changement concerne également les processus. La création d’un fondement de données moderne est un projet stratégique qui doit nécessairement s’adapter au mode de fonctionnement de l’organisation. Nous aidons nos clients à adopter une approche plus centrée sur les données qui permet un usage plus collaboratif des informations d’entreprise. Cela nécessite la mise en place de processus agiles et de nouveaux indicateurs de performance pour renforcer la productivité et l’implication des parties prenantes.

Les données sont un atout majeur pour les compagnies d’assurance du marché français. Elles permettent de créer une gamme de produits et services totalement inédits. Même si la gestion des données représente toujours un défi, la persévérance sera récompensée. Pour les compagnies, elle ouvre de nouvelles possibilités de développer des produits d’assurance plus adaptés aux modes de vie et aux facteurs de risques de leurs clients et de réduire. Elle permet, par ailleurs, de réduire leurs coûts en optimisant leurs processus. 


Adopter une démarche d’open innovation

Il est rare d’innover à l’intérieur de silos. C’est pourquoi les assureurs doivent embrasser les écosystèmes ouverts et la cocréation de services. Ils bénéficieront ainsi des avantages d’une connaissance client plus large, grâce à des sources de données plus variées, et pourront offrir des expériences plus intégrées à leurs clients. Ceci pourrait prendre la forme de portails unifiés offrant aux clients la possibilité de consulter, sur une seule fenêtre, tous leurs régimes et contrats d’assurance, ainsi que les offres de montée en gamme et services complémentaires.

Les assureurs rencontrent généralement plusieurs difficultés. Tout d’abord, l’organisation doit être configurée pour la collaboration. Ce qui signifie favoriser le partage de données avec d’autres organisations, horizontalement et verticalement, afin de disposer d’un contexte client plus global. 

Ensuite, cette approche entraîne un changement culturel. Elle suppose d’apprendre et intégrer de nouvelles disciplines et façons de travailler. Ouvrir des systèmes traditionnellement fermés comporte de nouveaux risques à prendre en compte, et il faut une réelle valeur ajoutée pour compenser ces risques. 

Enfin, il faut considérer le cadre réglementaire très strict du secteur de l’assurance, notamment en matière d’assurance-vie et de santé. En conséquence, avant toute connexion à un tiers, il faut s’assurer de la solidité des pratiques et politiques qu’il a mises en place en matière de gouvernance, de conformité ainsi que de conservation et d’accès aux données.


Appréhender les données d’un point de vue réglementaire et éthique 

Le principe de mutualisation

Depuis 2015 et la loi Hamon qui facilite le changement ou la résiliation d’un contrat à tout moment au bénéfice des assurés, la concurrence est plus forte. Mieux exploiter ses données est ainsi devenu une priorité pour améliorer la qualité de son service et éviter le churn des clients. La personnalisation des offres va de pair avec l’individualisation des risques plutôt que leur mutualisation – l’une des bases de l’assurance. La CNIL en 2014 alertait dans un rapport quant aux dérives que cela pouvait entraîner avec des « pratiques discriminatoires des assureurs », une gestion des risques « aux mains désormais des fournisseurs technologiques » et une évolution dangereuse avec « les assureurs [qui] détruisent jour après jour la mutualisation qui les a fait naître ».

La protection des données personnelles

L’individualisation ou personnalisation des offres est en parallèle freinée par diverses réglementations veillant à un usage mesuré et justifié des données en accord avec le respect de la vie privée, avec la CNIL, puis la RGPD allant plus loin encore dans la protection des données personnelles. En 2019, un projet de loi « visant à interdire l'usage des données personnelles collectées par les objets connectés dans le domaine des assurances » est déposé à l’Assemblée nationale, mais il n’aboutit pas. Il pose toutefois la question des limitations de l’usage des données avec la domotique en plein essor ou tous les appareils de mesure de la santé ou de son activité. 

Expliquer l’analyse des données et éviter les biais de l’IA

Tous les acteurs de l’assurance auxquels nous parlons sont très engagés sur ces questions éthiques. Lors de la conférence que nous organisions en 2017 avec Les Echos, Conférence sur l’IA dans l’Assurance, ils plaçaient déjà cette question au cœur des débats. Courant 2019, nous avons réalisé une série de petits déjeuners sur cette question de l’éthique. Nous avons alors repris ces sujets du besoin d’expliquer l’analyse des données réalisée par l’IA avec une traçabilité de l’ensemble des données utilisées dans le « raisonnement » et nous avions également parlé des biais à éviter dès la conception d’algorithmes. La question de la gouvernance des algorithmes d’IA dans le secteur financier est critique. En 2019, l’Autorité de contrôle prudentiel et de résolution (ACPR) mentionnait dans un document de réflexion publié sur le sujet que : « l’inclusion d’IA dans les processus métiers en finance influe nécessairement sur leur gouvernance. » Elle recommandait de porter l’attention, dès la phase de conception des algorithmes, sur les aspects suivants : intégration dans les processus métiers, sécurité et externalisation, processus de validation initiale, processus de validation continue, audit (plus d’informations ici).


Construire des bases plus solides pour l’avenir

Les données sont un atout majeur pour les compagnies d’assurance du marché français. Elles permettent de créer une gamme de produits et services totalement inédits. Même si la gestion des données représente toujours un défi, la persévérance sera récompensée. Pour les compagnies, elle ouvre de nouvelles possibilités de développer des produits d’assurance plus adaptés aux modes de vie et aux facteurs de risques de leurs clients. Elle permet, par ailleurs, de réduire leurs coûts en optimisant leurs processus.

En relevant les défis de la gestion des données, rencontrés tant à l’intérieur qu’à l’extérieur de leur organisation, les assureurs peuvent saisir des occasions dans des domaines émergents et proposer à leurs clients des interactions plus contextualisées et donc plus pertinentes. Pour améliorer la gestion des données et enrichir l’expérience client, des leaders de l’assurance doivent :

  1. 1) Élargir le réservoir de données à leur disposition en identifiant et en accédant à de nouvelles sources de données, qu’il s’agisse de données existantes provenant de l’entreprise ou de données issues d’une collaboration avec des fournisseurs de données.
  2. 2) Tirer parti de la gestion intelligente des données pour s’assurer que la gestion des données puisse être effectuée avec le niveau de qualité et de conformité requis. Cela va au-delà de la technologie et nécessite la mise en place de politiques et procédures y concourant.
  3. 3) Permettre un accès ouvert à toutes les strates de données pour retirer davantage de valeur des données disponibles. Cela implique de structurer ses opérations de façon à pouvoir intégrer de nouvelles sources de données rapidement et selon un cadre réglementaire cohérent.

La construction d’un fondement de données doit être abordée comme un projet stratégique d’entreprise orienté métier visant à favoriser une prise de décision plus informée à différents niveaux. Cette approche permettra aux assureurs de longue date de capitaliser sur leur statut d’institution fiable et de confiance et de conserver leur utilité pour le client en lui offrant un niveau de personnalisation et de pertinence inégalé.

Pour aller plus loin sur ce sujet, consultez notre publication "De l'enjeu de la modernisation des approches data dans l'assurance : vers plus d'intelligence décisionnelle".