L'intelligence artificielle (IA) a profondément transformé le secteur de l'assurance automobile. Les algorithmes influencent désormais les processus de tarification, dans le but de personnaliser les primes d'assurance. Cette révolution technologique soulève toutefois de nombreuses questions sur la façon dont les compagnies d'assurance déterminent leurs tarifs et sur l'équité de ces systèmes automatisés. Pour plus d'informations, consultez le site particuliers.sg.fr.
Les algorithmes d'IA et la tarification
L'utilisation de l'IA a connu une progression fulgurante ces dernières années, ce qui explique que les assureurs délaissent progressivement les méthodes traditionnelles basées sur des catégories de risques prédéfinies au profit de modèles algorithmiques complexes. Ces derniers analysent en temps réel les différentes variables pour établir un tarif personnalisé pour chaque conducteur.
L'un des principaux avantages de ces algorithmes est leur capacité à s'adapter rapidement aux changements de comportements et aux nouvelles données. Les algorithmes d'IA permettent également une plus grande précision dans l'évaluation des risques. Là où les anciennes méthodes se contentaient de catégories généralistes (jeunes conducteurs, conducteurs expérimentés, etc.), l'IA peut créer des profils de risque personnalisés.
Les systèmes de scoring automatisés
Les systèmes de scoring automatisés attribuent un score de risque à chaque conducteur en se basant sur un certain nombre de facteurs, afin de déterminer le montant de la prime d'assurance.
L'analyse des données télématiques par machine learning
Les données télématiques sont les informations collectées, transmises et analysées par des systèmes dits "télématiques", c'est-à-dire qu'ils combinent télécommunications et informatique. Ces données proviennent des véhicules connectés et permettent de surveiller, gérer et améliorer leurs performances à distance. La collecte des informations relatives à votre style de conduite se fait en temps réel. Ces données sont ensuite analysées par des algorithmes de machine learning pour évaluer votre niveau de risque. Ces systèmes tiennent compte de la vitesse moyenne, la fréquence des freinages brusques, les heures de conduite ou encore les types de routes empruntées.
L'intégration des données externes via les API météo et trafic
Les algorithmes intègrent également des informations externes via des API (interfaces de programmation) pour affiner leur évaluation du risque. Ainsi, les conditions météorologiques ou l'état du trafic en temps réel peuvent influencer le calcul de votre prime. Si vous habitez dans une région où les conditions météorologiques sont souvent difficiles (neige, verglas), l'algorithme pourra ajuster votre tarif en conséquence. De même, si vous circulez fréquemment dans des zones à fort trafic, où le risque d'accident est statistiquement plus élevé, cela sera pris en compte dans le calcul de votre prime.
La modélisation prédictive des risques avec un outil de modélisation prédictive
Pour traiter l'immense quantité de données collectées, les assureurs font appel à des outils de modélisation prédictive. Ces bibliothèques open-source permettent de créer des modèles de deep learning capables d'identifier des patterns complexes dans les données. Grâce à ces modèles, les assureurs peuvent prédire avec précision la probabilité qu'un conducteur ait un accident dans les mois à venir. Cette capacité prédictive permet d'ajuster les tarifs de manière proactive, avant même qu'un sinistre ne survienne.
La segmentation dynamique des profils conducteurs par clustering
Les algorithmes de clustering permettent aux assureurs de segmenter leur portefeuille de clients. Contrairement aux anciennes méthodes qui utilisaient des catégories prédéfinies, le clustering crée automatiquement des groupes de conducteurs aux profils similaires. La tarification devient plus équitable, car votre prime est calculée en fonction de votre appartenance à un groupe de conducteurs présentant des caractéristiques et des comportements similaires aux vôtres. Les groupes sont constamment mis à jour en fonction des nouvelles données collectées, assurant ainsi une adaptation permanente des tarifs.
Qu'est-ce qui influence les algorithmes de tarification ?
Si les algorithmes d'IA prennent en compte une multitude de variables, certains facteurs ont plus de poids que d'autres pour déterminer votre prime d'assurance auto.
Le score crédit fourni par la Banque de France
Votre score crédit peut influencer le montant de votre prime d'assurance auto. Les assureurs considèrent que les personnes ayant une bonne gestion financière sont généralement plus responsables au volant. Ils s'appuient sur les données fournies par la Banque de France pour évaluer votre solvabilité. Un bon score crédit peut vous faire bénéficier de tarifs plus avantageux. À l'inverse, un score faible pourrait entraîner une majoration de votre prime.
Les antécédents de sinistres via le fichier AGIRA
Vos antécédents de sinistres interviennent dans le calcul de votre prime. Les assureurs consultent le fichier AGIRA (Association pour la Gestion des Informations sur le Risque en Assurance) pour connaître votre historique de sinistres sur les dernières années. Un conducteur sans accident bénéficiera généralement d'un bonus qui réduira sa prime, tandis qu'un conducteur ayant eu plusieurs sinistres verra sa prime augmenter. Les algorithmes pondèrent ces informations en fonction de la gravité et de la fréquence des sinistres, ainsi que du temps écoulé depuis le dernier incident.
La géolocalisation et les zones IRIS de l'INSEE
Votre lieu de résidence est déterminant pour le calcul de votre prime d'assurance auto. Les assureurs utilisent les zones IRIS (Îlots Regroupés pour l'Information Statistique) définies par l'INSEE pour évaluer les risques liés à votre zone géographique. Ces zones prennent en compte de la densité de population, du taux de criminalité, ou encore de la fréquence des sinistres dans votre quartier. Ainsi, un conducteur vivant dans une grande ville, où les risques de vol et d'accident sont statistiquement plus élevés, paiera généralement une prime plus importante qu'un conducteur résidant en zone rurale. La géolocalisation permet une tarification plus précise, mais soulève des questions éthiques sur la discrimination géographique potentielle.
La régulation et l'éthique des algorithmes
L'utilisation croissante de l'IA dans la tarification des assurances auto soulève de nombreuses questions éthiques et réglementaires.
Un encadrement juridique par l'ACPR et la conformité RGPD
En France, l'Autorité de Contrôle Prudentiel et de Résolution (ACPR) encadre les pratiques des assureurs. Elle veille à ce que les algorithmes de tarification respectent les principes de non-discrimination et de protection des consommateurs. Par ailleurs, le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) impose des contraintes strictes sur la collecte et l'utilisation des données personnelles. Les assureurs doivent obtenir le consentement explicite des clients pour l'utilisation de leurs données à des fins de tarification et garantir la sécurité de ces informations sensibles.
Détecter les biais discriminatoires avec l'audit algorithmique
Pour garantir l'équité des algorithmes de tarification, de nombreux assureurs font appel à des outils d'audit spécialisés, avec pour objectif de détecter d'éventuels biais discriminatoires dans les modèles algorithmiques. Si un algorithme tend à proposer systématiquement des tarifs plus élevés aux personnes d'une certaine tranche d'âge ou vivant dans certains quartiers, sans que cela soit justifié par des données objectives sur le risque, cela sera détecté et devra être corrigé.
Expliquer les décisions tarifaires selon la loi pour une République numérique
La loi pour une République Numérique impose aux assureurs d'expliquer les décisions prises par leurs algorithmes. Concrètement, vous avez le droit de demander à votre assureur de vous expliquer les principaux facteurs qui ont influencé le calcul de votre prime. Cette exigence peut toutefois poser problème, car les modèles d'IA les plus avancés, comme les réseaux de neurones profonds, fonctionnent souvent comme des "boîtes noires" dont les décisions sont difficiles à interpréter, même pour leurs concepteurs.