N° 2 - Juin 2018 - Big Data : économie et régulation

Big Data, mutualisation et exclusion en assurance

Rémi STEINER

La théorie de l’assurance, en économie de marché, conduit les assureurs à différencier la tarifi- cation de leurs contrats en fonction du risque propre à chaque demandeur. L’exercice difficile de segmentation des risques qui en découle, en réduisant les effets de mutualisation, tend à combattre la fuite de clients vers la concurrence et les phénomènes d’anti-sélection. Le bon usage du Big Data, entendu comme la conjonction d’une croissance exponentielle des données collectées, notamment par l’essor des objets connectés, de l’ouverture des données publiques, d’une capacité de stockage presque illimitée de ces données et de techniques de traitement statistiques plus puissantes, est un des défis majeurs de la transformation numérique de l’as- surance. Ces mutations peuvent donner naissance à des articulations contractuelles nouvelles, regroupées sous le nom d’«assurance comportementale », et elles peuvent soulever des ques- tions sensibles d’utilisation de données personnelles. Le Big Data peut utilement réduire les phénomènes d’aléa moral et les asymétries d’information, mais il pourrait aussi provoquer des discriminations inacceptables, ce qui nécessiterait éventuellement un encadrement par la loi. Il n’est pas certain que les phénomènes d’exclusion, dont il ne faudrait pas occulter la réalité actuelle, seraient aggravés par le Big Data : l’inverse apparaît à la fois possible et souhaitable.

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N° 2 - June 2018 - Big Data: Economics and Regulation

Big Data, pooling risks and exclusion in the insurance industry

Rémi STEINER

In a market economy, the theory of insurance leads insurers to set the premiums for policies as a function of the risks specific to policyholders. A hard question thus crops up: how to segment risks (an action reducing the effects of pooling risks) so as to keep clients from taking their business to competitors? Answering this question involves big data, a phenomenon referring to: the exponential growth of the data collected (in particular via connected devices), the opening of public data, the nearly unlimited storage facilities for data, and the powerful statistical tools for processing them. The “right” use of big data is a key to the insurance industry’s digital transformation. It might lead to “behavioral insurance” policies. Sensitive questions arise about how personal data are to be used. Big data can help limit the “moral risk” and “asymmetry of information” in insurance, but it might also lead to unacceptable forms of discrimination, which would eventually necessitate laws and regulations. Will big data increase the number of persons excluded from coverage under insurance? The opposite might be possible (and would be desirable).

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