Risques émergents : l’assurance est-elle prête à faire face à un monde devenu plus imprévisible ?

Pendant longtemps, l’assurance s’est construite sur une promesse relativement simple : comprendre le passé pour anticiper l’avenir.

Cependant, les risques émergents continuent d’évoluer et le principal défi du secteur n’est peut-être plus uniquement de mieux prédire.

Aujourd’hui, cette réalité a profondément changé. Les risques émergents ne se contentent plus de remettre en question les approches traditionnelles de modélisation. Ils révèlent également les limites des modèles opérationnels conçus pour un environnement beaucoup plus stable.

Dans le contexte actuel, non seulement de nouveaux risques font leur apparition, mais de plus, ils sont désormais plus interconnectés, évolutifs et systémiques, dépassant largement leur périmètre initial.

La caractéristique commune de ces risques étant qu’ils sont souvent insuffisamment documentés pour être modélisés avec les approches actuarielles traditionnelles.

Cyberattaques, dérèglement climatique, dépendances technologiques, tensions géopolitiques, intelligence artificielle, risques liés à la donnée ou aux infrastructures cloud : ces menaces ne fonctionnent plus de manière isolée.

Elles interagissent, se propagent et évoluent plus rapidement que les cadres conçus pour les anticiper. Les assureurs sont ainsi amenés à repenser en profondeur leur manière d’appréhender et de piloter les risques, tout en adaptant leurs décisions à mesure que les conditions évoluent.

Les assureurs ont donc un rôle central à jouer, notamment en matière d’assurabilité des territoires. Certaines zones géographiques et certains risques deviennent progressivement plus difficiles à assurer, remettant en question non seulement les modèles économiques existants, mais également les fondements mêmes de l’assurance traditionnelle.

Les risques émergents redessinent le paysage de l'assurance

Prenons l'exemple d'une cyberattaque.

Aujourd'hui, un seul incident peut entraîner des perturbations opérationnelles, des conséquences réglementaires, des pertes financières, une atteinte à la réputation, voire des impacts systémiques lorsqu'il se propage à des infrastructures critiques ou à des partenaires interconnectés.

Cette logique d'interconnexion se retrouve également dans les risques climatiques.

Le sujet ne se limite plus uniquement aux catastrophes naturelles. Ces risques influencent désormais progressivement :

• les chaînes d'approvisionnement ;

• les migrations économiques ;

• les tensions sociales ;

• les politiques publiques ;

• l'exposition globale des territoires.

Plusieurs constats s'imposent alors.

Les frontières entre les différentes catégories de risques deviennent de plus en plus poreuses.

À mesure que les risques s'interconnectent, les décisions doivent elles aussi devenir plus connectées.

La tarification, la souscription, la gestion des sinistres et la relation client ne peuvent plus fonctionner indépendamment lorsque les risques eux-mêmes ne le font plus.

C'est d'ailleurs ce que met en évidence la cartographie prospective 2026 de France Assureurs, où les principaux risques identifiés apparaissent désormais fortement interconnectés et se renforcent mutuellement.

Les limites des modèles traditionnels

En assurance, la data science est depuis longtemps étroitement associée au monde de l'actuariat. Toutefois, à mesure que la complexité des risques augmente, le besoin de capacités analytiques avancées devient de plus en plus important.

Les actuaires doivent désormais :

• construire des modèles hybrides ;

• exploiter l'intelligence artificielle et le machine learning ;

• intégrer des approches stochastiques ;

• analyser des systèmes toujours plus complexes.

Pourquoi ?

Certaines menaces disposent encore de peu de profondeur historique. D'autres évoluent tellement vite que les modèles nécessitent des recalibrages permanents.

Les risques émergents transforment en profondeur l'assurance tout en mettant en lumière les limites des approches traditionnelles.

Comme le rappelait Arthur Dénouveaux, Chief Data Officer du Groupe Covéa, lors d'Earnix E^xcelerate Paris en début d'année :

« Le véritable défi devient alors : se préparer à ce que l'on ne sait pas encore modéliser.»

Face à cette transformation, les applications d’IA ouvrent de nouvelles capacités d'analyse, de simulation, de détection d'anomalies, d'identification des signaux faibles et de traitement des données à grande échelle.

Toutefois, pour en exploiter pleinement le potentiel, ces applications doivent fonctionner ensemble. Le véritable avantage réside dans la capacité à les connecter afin de transformer les analyses en décisions rapides, cohérentes et adaptées à l'évolution des conditions.

Autrement dit, les assureurs qui les adoptent peuvent aujourd'hui avoir davantage confiance dans leur capacité à estimer la probabilité de certains événements, tout en anticipant des conséquences beaucoup plus importantes lorsqu'ils surviennent.

Cette évolution se retrouve également dans les travaux récents de France Assureurs, qui identifient les risques liés à l'intelligence artificielle, à la qualité des données et aux processus IT parmi les préoccupations connaissant la plus forte progression au sein du secteur.

Constat que confirme notre dernière étude sur les tendances du secteur, menée auprès de près de 400 professionnels de l'assurance : 83 % des dirigeants interrogés craignent que leurs modèles d'IA soient entraînés sur des données incomplètes ou inexactes.

Quand la vitesse devient un risque

Pendant longtemps, certains risques étaient encore perçus comme des transformations de moyen ou long terme. Aujourd'hui, nombre d'entre eux sont devenus des enjeux opérationnels immédiats ou à court terme notamment le risque climatique entre assèchement des sols, canicules et inondations.

Considérant les travaux de la CCR fondés sur les données de Météo-France, le changement climatique pourrait en effet entraîner :

• +40 % de coûts supplémentaires des catastrophes naturelles d’ici 2050,

• Jusqu’à +60 % en intégrant l’évolution de la valeur des biens assurés et l’exposition croissante des territoires.

Ce changement modifie profondément les équilibres du secteur de l'assurance.

Comprendre les risques est loin de suffire, leur détection précoce est devenue indispensable, mais la capacité à y répondre rapidement l'est tout autant. Les assureurs doivent être en mesure d'adapter leurs décisions à mesure que les conditions de marché évoluent, tout en garantissant une tarification juste et en préservant leur rentabilité.

Pour les clients aussi, leur vision de l’assureur évolue. Selon une étude menée auprès de 368 professionnels de l’assurance en France sur l'impact des décisions de tarification et de souscription sur la relation client :

• 57,2 % citent la transparence et la compréhension ;

• 43,2 % mettent en avant l'adéquation entre le niveau de prix et la promesse d'indemnisation ;

• 42 % privilégient la compétitivité tarifaire ;

Ces résultats illustrent une évolution plus profonde des attentes des assurés. L'équité n'est plus seulement évaluée à travers le niveau de la prime, mais également à travers la cohérence entre le prix payé, le niveau de couverture proposé et l'expérience globale offerte au client.

Dans ce contexte, les modèles de tarification et de souscription doivent gagner en flexibilité et en agilité. Mais les organisations doivent également disposer de l'agilité opérationnelle nécessaire pour transformer rapidement et de manière cohérente ces nouvelles connaissances en actions concrètes.

La capacité à prendre des décisions rapides, cohérentes et connectées devient ainsi un avantage stratégique. Elle permet aux assureurs de réagir plus rapidement aux évolutions du marché tout en conservant un haut niveau de gouvernance de maîtrise et d'alignement à l'échelle de l'organisation.

Transformer les analyses en actions

Le véritable défi, au-delà de produire des analyses, consiste désormais à s'assurer que ces connaissances puissent être mises en œuvre de manière cohérente à l'échelle de l'organisation.

La donnée devient une infrastructure critique. Sa valeur ne réside plus uniquement dans sa collecte ou son analyse, mais dans sa capacité à permettre aux organisations de prendre des décisions fiables à mesure que leur environnement évolue.

Pourtant, notre dernière étude sur les tendances du secteur montre que de nombreuses organisations peinent encore à en exploiter pleinement le potentiel. En effet, 66 % des dirigeants déclarent que la mauvaise qualité des données ralentit leur prise de décision.

Plus les risques deviennent complexes, plus la qualité des données devient déterminante.

C'est aussi pour cette raison que les enjeux liés à la gouvernance des données, à la conformité des processus IT, à la souveraineté numérique et à la qualité de l'information occupent une place croissante dans les priorités du secteur.

Car derrière chaque avancée technologique se cache une question fondamentale :

Comment les assureurs peuvent-ils continuer à prendre des décisions fiables dans des environnements toujours plus exigeants et imprévisibles ?

Au fond, les risques émergents sont le reflet d'une transformation beaucoup plus profonde de nos sociétés. Ils mettent également en lumière la responsabilité des assureurs de développer les capacités nécessaires pour s'adapter durablement à cette évolution.

Nos économies deviennent :

• plus numériques ;

• plus interconnectées ;

• plus dépendantes de systèmes technologiques complexes ;

• plus vulnérables aux effets de propagation.

Dans cet environnement, le rôle de l'assurance dépasse largement la simple indemnisation.

Comme le rappelle François-Xavier Enderlé, Directeur de la Transformation SI du Groupe Matmut :

« Un monde sans assurance est un monde profondément inégalitaire. »

Un système assurantiel capable de fonctionner demeure un pilier essentiel de la stabilité économique et sociale. Il permet aux particuliers de protéger ce qui compte le plus pour eux, aux entreprises d'investir avec confiance, aux territoires de se reconstruire après une crise et, plus largement, à l'économie de continuer à absorber l'incertitude.

À mesure que les risques émergents continuent d'évoluer, le principal défi du secteur est d’accompagner cette évolution. Pour y parvenir, les assureurs devront être capables de transformer rapidement, de manière cohérente et à grande échelle, les nouvelles connaissances en décisions opérationnelles.

Des modèles toujours plus performants resteront indispensables, mais ils ne constituent qu'une partie de l'équation. L'avantage concurrentiel viendra de plus en plus de la capacité des assureurs à transformer leurs analyses en actions, en adaptant leurs décisions aussi rapidement que les risques évoluent, tout en garantissant une coordination fluide entre la tarification, la souscription, la gestion des sinistres et la relation client.

Pour approfondir ces enjeux, visionnez la session d'Earnix E^xcelerate Paris.