COMMENT L’IA REVOLUTIONNE LA CARTOGRAPHIE DES RISQUES ASSURANTIELS
La cartographie des risques est l’une des pierres angulaires du métier d’assureur. Elle conditionne la compréhension de l’exposition, la tarification, la prévention et, plus largement, l’équilibre technique des portefeuilles. Or les modèles traditionnels montrent aujourd’hui leurs limites : fragmentation des données, manque de précision géographique, phénomènes climatiques plus extrêmes et plus fréquents, volumes d’information croissants. Dans ce contexte, l’Intelligence Artificielle (IA) s’impose comme un levier majeur pour réinventer la manière dont les risques sont analysés et anticipés.
Les apports de l’IA reposent sur quatre axes complémentaires :
- Granularité accrue grâce aux zoniers dynamiques (environ 10 % des adresses, notamment celles situées dans des hameaux ou lieux-dits, sont mal localisées). Cette précision nouvelle permet de superposer la localisation fine des biens assurés avec les différents périls (inondations, retraits argileux…)
- Exploitation des données non structurées grâce au Natural Language Processing (NLP) qui permet désormais d’extraire automatiquement des informations clés contenues dans des rapports d’expertises, documents techniques, constats…
- Compréhension des images pour mieux évaluer les risques : les réseaux de neurones convolutionnels permettent d’identifier automatiquement ce que contient une image ou une vidéo : contours, volumes, matériaux, agencement des bâtiments.
- Modélisation de scénarios climatiques prospectifs, à l’image des travaux du GIEC mais adaptés localement aux portefeuilles des assureurs. WTW a notamment collaboré avec Google dans le cadre d’un programme Moonshot visant à prédire les risques d’incendie après les méga-feux californiens. Les modèles combinaient localisation précise, environnement immédiat (végétation, distance aux structures voisines), matériaux de construction. pour simuler l’impact potentiel d’un feu extrême. L’étape suivante, encore émergente, consiste à estimer le sinistre maximum probable (SMP) pour une habitation, comme cela existe depuis longtemps pour les sites industriels (usines, raffineries de pétrole…).
Source : WTW