Big Data : opportunité ou menace pour l'assurance ?
REVUE BANQUE (18 février 2016) | ISBN: 2863257277 | Français | PDF | 150 pages | 102 MB

Le Big Data désigne l’ensemble des procédures de recueil et de traitement d’informations « high volume, high velocity and high variety » que les nouvelles technologies rendent disponibles à ceux qui sauront les sélectionner et les exploiter. Le Big Data est à la fois une opportunité – que les assureurs doivent utiliser car il impacte tous les éléments de la chaîne de valeur de l’industrie d’assurance – et une révolution qui remet en cause les conditions d’exercice de tous les métiers.
Pour l’assurance, souvent prisonnière de « l’asymétrie d’information » sur le risque, mieux connu du client que de l’assureur, cette marée d’informations modifie en profondeur les métiers de prise et de gestion de risques, la tarification, l’assurabilité, mais aussi l’organisation des métiers et des entreprises. Ce sont ces impacts potentiels des nouvelles sources d’information que les auteurs souhaitent montrer dans une suite de monographies sur chacun des éléments de la chaîne de valeur de l’assurance.
Ils proposent une appréciation de la faisabilité de ces évolutions, en évaluant les effets économiques du Big Data sur les pratiques de marché, sur les coûts de la gestion des risques, sur l’organisation des entreprises et sur les architectures de systèmes d’information. Ils veulent mesurer l’ampleur du « choc » que peut être le Big Data sur le business model de l’assurance. Tout en reconnaissant l’importance théorique et l’amplitude d’une quasi-inversion de l’asymétrie d’information, ils n’en négligent pas les difficultés éthiques liées à la disponibilité très facilitée d’une masse considérable d’informations personnelles liées à la vie privée des clients. Enfin, ils alertent sur les risques de faible retour sur investissement de politiques extensives d’utilisation du Big Data, alors même que d’autres impératifs immédiats pour la gestion des entreprises s’imposent à elles (Solvency II, notamment).