Les défis contemporains, tels que la multiplication des menaces numériques et les bouleversements climatiques, imposent aux assureurs des adaptations radicales. La gouvernance des données s’avère souvent périlleuse sous les exigences toujours croissantes du RGPD et des réglementations nationales. *L’intégration des données synthétiques devient alors un levier déterminant pour l’innovation*. Ces dernières, conçues pour imiter les caractéristiques des données réelles sans compromettre la confidentialité, matérialisent un virage stratégique nécessaire. *La lutte contre la fraude et l’anticipation des risques climatiques nécessitent une agilité sans précédent*. Les compagnies d’assurance disposent ainsi d’un puissant outil pour façonnner leur avenir.
Les enjeux actuels des assureurs face aux menaces numériques
Le secteur de l’assurance se confronte à une explosion des menaces numériques et à une augmentation des risques climatiques. Les compagnies cherchent à appréhender ces défis à travers l’intégration de l’Intelligence Artificielle, un outil devenu indispensable pour identifier les risques et combattre la fraude.
Toutefois, le cadre réglementaire, notamment le RGPD et l’EU AI Act, ainsi que l’action de l’ACPR en France, compliquent l’accès aux données réelles. Dans ce contexte, les données synthétiques émergent comme une solution innovante.
Les données synthétiques : une réponse à la gouvernance des données
Les assureurs possèdent une variété de données sur leurs clients et les risques associés. Cependant, ils doivent faire face à des difficultés liées à la gouvernance et à l’accessibilité de ces données. Malgré les investissements massifs dans la modernisation des systèmes d’information, beaucoup d’entre eux utilisent encore des infrastructures informatiques historiques, limitant la circulation de l’information.
Les réglementations en vigueur imposent des restrictions, en particulier sur l’usage des données sensibles. Les données synthétiques, générées grâce à des modèles statistiques et à l’apprentissage automatique, offrent une solution en reproduisant les caractéristiques des données réelles sans divulguer d’informations confidentielles.
Amélioration de la détection de fraude par les données synthétiques
La fraude aux assurances s’avère être un problème grandissant, avec près de 695 millions d’euros identifiés en 2023. Ce fléau représente environ 10 % des indemnisations versées chaque année en France. Les compagnies d’assurance visent à améliorer leur capacité de détection en temps réel.
Les données synthétiques permettent d’entraîner des modèles d’IA avec des scénarios variés, qu’ils soient réels ou fictifs. Cette approche aide les assureurs à simuler de nombreuses demandes d’indemnisation, facilitant ainsi l’identification de schémas anormaux et l’évaluation des scores de risque.
Les défis des nouveaux risques climatiques
Face aux récents phénomènes météorologiques extrêmes, tels que les sécheresses et les inondations, une redéfinition des méthodes d’évaluation des risques s’impose. Selon l’ONU, ces événements climatiques se sont multipliés par deux en deux décennies. Les données historiques ne suffisent plus pour anticiper ces nouvelles menaces.
Les rapports gouvernementaux, comme celui de Langreney, encouragent la mutualisation des données entre assureurs, mais sa mise en œuvre reste complexe. Les données synthétiques apparaissent comme une alternative viable, permettant de simuler des événements extrêmes dans des zones peu exposées jusqu’alors, facilitant le modèle d’impact sur les engagements futurs des assureurs.
Précautions et excellence dans l’utilisation des données synthétiques
L’usage de données synthétiques requiert de prendre des précautions pour éviter de reproduire des biais présents dans les données initiales. L’adage « garbage in, garbage out » rappelle que la qualité des données d’entrée détermine la fiabilité des résultats. Les projets doivent s’articuler autour d’une approche structurée qui inclut la valeur, la gouvernance et la technologie.
Une identification précise des cas d’usage, tels que la lutte contre la fraude ou la modélisation climatique, est nécessaire. L’équilibre entre conformité, éthique et performance doit également être pris en compte. L’accessibilité des plateformes de génération de données synthétiques vise à favoriser leur adoption par l’ensemble des fonctions métiers, qu’elles concernent la souscription ou la gestion des sinistres.
Les assureurs, tout en tenant compte des nouvelles exigences sur la transparence et l’éthique, doivent s’adapter aux évolutions du marché. La mise en œuvre de solutions fondées sur l’IA et les données synthétiques constitue désormais un levier stratégique pour la résilience et la compétitivité des entreprises du secteur.
Foire aux questions courantes sur les données synthétiques dans le secteur de l’assurance
Qu’est-ce que les données synthétiques et comment sont-elles générées ?
Les données synthétiques sont des données artificiellement créées à partir de modèles statistiques et d’algorithmes de Machine Learning. Elles reproduisent fidèlement les caractéristiques de données réelles sans révéler d’informations sensibles.
Quels avantages les données synthétiques offrent-elles aux assureurs ?
Les données synthétiques permettent aux assureurs de mieux appréhender les risques, d’améliorer la détection de la fraude et de simuler des scénarios variés pour anticiper des événements climatiques extrêmes.
Comment les données synthétiques aident-elles à respecter les réglementations sur la protection des données ?
Les données synthétiques permettent de contourner certaines contraintes du RGPD ou des exigences de l’ACPR, car elles ne contiennent pas d’informations personnelles identifiables, facilitant ainsi leur utilisation dans différents contextes.
Les données synthétiques sont-elles fiables pour prédire des comportements réels ?
Oui, tant qu’elles sont générées à partir de données réelles de haute qualité. Cependant, il est essentiel d’éviter les biais dans les données d’origine pour garantir que les synthétiques demeurent représentatifs.
Quel est le rôle de l’IA dans l’utilisation des données synthétiques par les assureurs ?
L’IA est utilisée pour créer des modèles avancés qui permettent de générer des données synthétiques, ainsi que pour analyser ces données afin d’améliorer la détection de fraudes et l’évaluation des risques.
Comment les données synthétiques peuvent-elles améliorer la gestion des risques climatiques dans l’assurance ?
Elles viennent compléter les données historiques en simulant des scénarios extrêmes dans des zones géographiques encore peu exposées, permettant ainsi aux assureurs de mieux modéliser l’impact des changements climatiques sur leurs engagements.
Quel impact les données synthétiques auront-elles sur l’avenir du secteur de l’assurance ?
Les données synthétiques sont perçues comme un levier stratégique essentiel pour la résilience, la compétitivité et la survie du secteur, en facilitant la conformité réglementaire et en optimisant la prise de décision.
Comment les entreprises peuvent-elles intégrer les données synthétiques dans leurs processus ?
Les entreprises doivent adopter une approche structurée, en identifiant des cas d’usage spécifiques, en équilibrant conformité et performance, et en rendant ces données accessibles à tous les départements concernés.
