Les menaces environnementales façonnent la gestion des risques en assurance
Le changement climatique est de plus en plus au cœur des préoccupations politiques, aussi bien au niveau national que mondial. En effet, après les Accords de Paris en 2016 et l'emphase sur le sujet lors du Forum Economique Mondial de Davos en 2020, les pays ont entendu la nécessité de la cause environnementale. La France a répondu à cet appel international avec la loi Climat et Résilience, promulguée le 24 août 2021.
Le changement climatique représente un enjeu conséquent d’envergure planétaire, et de nombreux outils permettent à présent de définir, prévoir et analyser ses effets à grande échelle. Cette année, le Global Risk Report 2021, publié par le Forum économique mondial, décrit le changement climatique comme « une menace existentielle pour l'humanité ».
Le secteur de l'assurance est généralement le premier à être touché par les catastrophes climatiques qui entraînent des pertes financières considérables, année après année, et ne cessent de croître. Le coût de ces événements a presque doublé en 2020 par rapport à l'année précédente, passant de 116 à 210 milliards de dollars, selon un rapport du réassureur mondial Munich Re. Selon le président de la Fédération française de l'assurance le coût annuel moyen des pertes liées au climat serait passé de 1,2 milliard d'euros dans les années 1980 à 3,2 milliards d'euros aujourd'hui et pourrait atteindre 6,6 milliards d'euros dans vingt-cinq ans.
Tandis que les organisations intègrent de plus en plus les questions de responsabilité sociétale (RSE), elles doivent être en mesure d’évaluer le risque. Pour ce faire, s’appuyer sur des données précises et cohérentes leur permet de prendre des décisions mieux informées et d’estimer les pertes potentielles associées à ces risques. De cette manière, ils sont plus à même de rassurer leurs clients. Les technologies ont également leur rôle à jouer dans ce défi mondial, à l’instar de l’Intelligence Artificielle (IA) et le machine learning (ML).
Prédire les risques liés au climat
L'analyse prédictive des risques climatiques est alimentée par des données météorologiques, des algorithmes d'intelligence artificielle (IA) et une technologie de localisation qui relie les prédictions aux lieux et aux actifs. Ainsi, pour la gestion des risques, l'évaluation des pertes et des expositions ou encore l'assurance paramétrique les technologies offrent des modèles de prévision des catastrophes naturelles plus sophistiqués. Les progrès dans les capacités de calcul sont en effet le facteur de croissance le plus évident, avec plus de données disponibles, nécessitant par conséquent des données précises. Cependant, les modèles évoluent et doivent être régulièrement recalibrés pour éviter le phénomène du Cygne Noir ou « BlackSwan » - théorie de l’imprévisible - qui correspond ici à des pertes de données non modélisées. Par exemple, l'inclusion de l'empreinte des bâtiments dans les modèles permettra à terme de mieux évaluer l'impact financier d'événements météorologiques sans précédent.
Par ailleurs, obtenir un avantage concurrentiel pour mieux prédire, prévenir et évaluer efficacement les risques a donné lieu à la « course aux données ». Ainsi, de plus en plus de sources de données sont nécessaires, certaines statiques, d'autres en temps réel, dans des formats hétérogènes, allant des fichiers Excel d'un courtier aux API (Application Programming Interface, comprendre Interface de Programmation) météorologiques. Les données spatiales, telles que les adresses ou les zones de risque, sont également à prendre en compte et doivent être aussi précises que possible. L'opérationnalisation de ces éléments nécessite donc des données globales, des outils et, plus important encore, des experts hautement qualifiés dans ce domaine.
Comprendre la donnée pour la gestion des risques climatiques
Il est aujourd’hui nécessaire d’accélérer la compréhension de la gestion des risques dans le secteur de l'assurance, afin de pouvoir mieux se préparer à certains risques liés au changement climatique. Les organisations ont ainsi besoin de comprendre le lien unique et persistant, qui existe entre des millions d'adresses , des bâtiments et des parcelles associés entre eux, et des milliers d'attributs de données qui les aideront à évaluer l'impact des menaces climatiques.
Les données détaillées sur les principaux facteurs de risque tels que les tremblements de terre, les incendies de forêt, les tornades, les ouragans, les vents violents et d'autres événements météorologiques majeurs – des données météorologiques dynamiques – peuvent leur apporter le contexte nécessaire pour anticiper les risques. Ces informations météorologiques peuvent en outre être hyperlocales et concerner le passé, le présent et le futur. Jusqu'à sept ans de données météorologiques historiques permettent d'analyser les pertes passées, d'évaluer les risques du portefeuille et d'améliorer la précision de la tarification des nouvelles polices. Les mises à jour en temps quasi réel des conditions météorologiques actuelles permettent aux assureurs d'être très réactifs, par exemple en envoyant les avis de première notification de sinistre. Les prévisions aident les compagnies d'assurance à prendre des mesures préventives pour réduire les risques tout en informant les clients des mesures qu'ils peuvent prendre, ou en prépositionnant des experts dans une zone touchée.
Surveiller les perturbations et adapter la réponse
Les entreprises peuvent être axées sur la connaissance, à l'échelle, c’est-à-dire la fourniture de rapports d'exposition, d'agrégations de risques, ou d'informations utiles pour de multiples profils d'utilisateurs tels que les souscripteurs, les courtiers, les équipes marketing ou encore juridiques. Ces derniers n’étant pas des experts en données et en cartographie, doivent cependant avoir accès à des informations pertinentes, adaptées à leurs besoins et de la manière la plus simple possible. Les entreprises disposant de ces données précises et de technologies bénéficient ainsi un avantage : les cadres et les dirigeants sont dûment informés et comprennent les enjeux afin de réagir rapidement, s'adapter et prendre les bonnes décisions. Elles peuvent donc répondre à ce défi en fournissant une plateforme permettant de centraliser et de partager les informations à travers l'entreprise avec les parties prenantes concernées. Il est ainsi possible d’analyser l'impact d'une catastrophe sur un portefeuille de clients spécifique en modélisant les risques au niveau mondial. Mieux encore, cela permet le développement de modules commerciaux, tels que des scores de risque, sur les principaux périls climatiques mondiaux qui permettent au gestionnaire de risques d'interpréter facilement des données de risque modélisées très complexes.
L'augmentation significative des impacts climatiques en 2021 souligne l'urgence d'adopter un changement rapide et à grande échelle pour la gestion des risques dans l'assurance. Cette évolution doit être soutenue par les technologies numériques, telles que les données géospatiales l'IA et l'imagerie satellitaire. En définitive, il s’agit de bâtir une banque d’informations sûre pour faciliter la prise en compte et l’anticipation des risques liés aux changements climatiques. La capacité à pouvoir mieux gérer les risques en assurance vient principalement d’une recherche de valeur et des informations réelles. Les changements climatiques sont amenés à bouleverser les organismes, c’est pourquoi il est nécessaire de façonner des outils de surveillance et de prédiction.