Assurance : les limites du prédictif

Le traitement des données en assurance ne permet pas d'aboutir à une prédiction absolue. Si l'aléa existe toujours, son évaluation devient de plus en fine, explique le directeur général du groupe MGEN, Jean-Louis Davet, dans une tribune aux Echos.

Avec l'essor du numérique, ce sont des milliards de données qui sont générées. Avec les mathématiques, la modélisation de ces données devient de plus en plus en plus fine. Ce qui ne signifie pas absolue. Dans une tribune publiée sur le site des Echos, le directeur général du groupe MGEN, Jean-Louis Davet, rappelle les limites théoriques des maths et en tire des enseignements dans le domaine de l'assurance, dans lequel "la quantité presque infinie d'informations (…), la surpuissance des capacités de traitement informatiques actuelles (…) ont ouvert la voie à une nouvelle approche du risque, matière première de l'assurance".

Pour Jean-Louis Davet, l'erreur serait de confondre le "prédictif" avec un "déterminisme absolu". Comme il le souligne, "l'aléa subsiste bel et bien. Et c'est une bonne nouvelle". Toutefois, son évaluation devient de plus en plus fine, ce qui ouvre la voie vers "l'identification de facteur de risque individuels, comportementaux, environnementaux ou génétiques. Et donc vers l'émergence de communautés d'individus de plus en plus retreintes et de plus en plus homogènes en termes de risques".

Si une telle évolution peut représenter un véritable progrès pour l'assurance, observe Jean-Louis Davet, elle devra cependant "s'assurer de respecter le bon équilibre entre, d'une part, dimension individuelle de l'assurance et facteurs personnels, et d'autre part, enjeu collectif, tant on sait que la santé dépend tout aussi bien de déterminants exogènes que de facteurs plus attachés au comportement de l'individu".

Par conséquent, prévient-il, "il ne s'agira pas de laisser la décision aux seules mathématiques, mais bel et bien d'en faire un usage efficace et raisonné."

 

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Frédéric Lavignette

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