Assurance et mobilité intelligente : la data au cœur de la prévention

La data au cœur de la mobilité intelligente : typologie et sources

La mobilité intelligente génère une grande variété de données , classifiables selon leur nature et leur origine. Comprendre ces typologies est vital pour maximiser leur potentiel dans l' assurance auto . Ces données permettent une meilleure compréhension du comportement du conducteur et de l'état du véhicule, ouvrant la voie à des primes d'assurance plus personnalisées et une prévention proactive. Les flux d'information proviennent de différents canaux, chacun ayant ses spécificités et contribuant à une vision globale du risque.

Les différents types de data issues de la mobilité intelligente

Plusieurs catégories de données émergent de la mobilité intelligente , chacune contribuant à une meilleure évaluation des risques et à la sécurité. Ces données dressent un portrait précis du conducteur et du véhicule. Les plus importantes incluent les données de conduite , les données du véhicule , les données environnementales , les données de navigation , et les données contextuelles , toutes essentielles pour une assurance connectée efficace.

• Data de conduite : Vitesse moyenne, freinage brusque, accélération rapide, virages serrés, utilisation du téléphone au volant, distances de sécurité par rapport aux autres véhicules, heures de conduite, type de routes empruntées (autoroute, ville, campagne).
• Data du véhicule : Pression des pneus, état des freins (usure des plaquettes), niveau de charge de la batterie (pour les véhicules électriques), diagnostics embarqués du moteur, alertes de maintenance préventive basées sur l'utilisation réelle du véhicule.
• Data environnementales : Conditions météorologiques (pluie, neige, verglas, brouillard), intensité du trafic en temps réel, état des routes (revêtement, signalisation, présence de travaux), zones à risque identifiées par les autorités (zones d'accidents fréquents).
• Data de navigation : Itinéraires habituels, habitudes de déplacement (domicile-travail, trajets de loisirs), destinations fréquentes (centres commerciaux, zones industrielles), temps passé dans les embouteillages.
• Data contextuelles : Données de calendrier (rendez-vous professionnels, événements personnels), profession du conducteur (influence sur les trajets et les horaires), habitudes de vie (pratique sportive, consommation d'alcool - avec consentement explicite et dans le respect de la législation).

Les sources de data

La richesse de ces données provient de sources diverses au sein de l'écosystème de la mobilité . Des constructeurs aux applications, en passant par les experts en télématique , la diversité des sources pose des défis d'interopérabilité tout en offrant des opportunités d'enrichissement. La collecte et l'agrégation de ces informations permettent de construire un profil de risque complet et dynamique.

• Constructeurs automobiles (OEM) : Plateformes connectées, partenariats avec des assureurs pour le partage de données anonymisées, intégration native de capteurs et de systèmes de communication. Par exemple, Tesla collecte des données sur le comportement de conduite de ses utilisateurs via son système Autopilot.
• Fournisseurs de services télématiques (TSP) : Spécialistes de la collecte et de l'analyse de données de conduite , boîtiers connectés installés dans les véhicules pour une analyse détaillée du comportement. Des entreprises comme Octo Telematics fournissent des services télématiques aux assureurs.
• Applications mobiles : Applications de conduite connectée (ex: DriveQuant), applications de navigation (ex: Waze) qui collectent des données sur les trajets et les conditions de circulation.
• Boîtiers connectés : Dispositifs installés par les assureurs ou les consommateurs pour suivre les habitudes de conduite, enregistrer les données de localisation et fournir des informations en temps réel sur le véhicule. Des entreprises comme Mojio proposent des solutions de boîtiers connectés.
• Organismes publics : Données sur les accidents de la route (localisations, causes, gravité), données sur l'état des routes et les conditions de circulation fournies par les collectivités territoriales, données météorologiques provenant des services nationaux (Météo France).

Défis liés à la collecte et à la gestion de la data

Bien que la collecte et l'analyse de la data offrent des avantages considérables, elles posent des défis majeurs en termes de gestion, sécurité et conformité. Ces défis doivent être relevés de manière responsable et éthique, plaçant la protection des données personnelles au premier plan. La mise en place de protocoles de sécurité robustes est primordiale pour éviter les abus et les violations de la vie privée.

• Volume et variété des données (Big Data) : Nécessité d'infrastructures robustes, de technologies de traitement performantes (ex: intelligence artificielle, machine learning) et d'algorithmes capables de gérer le volume, la vélocité et la variété des données .
• Interopérabilité : Difficulté à faire communiquer les données provenant de sources différentes (formats de données hétérogènes, protocoles de communication incompatibles), nécessité de développer des standards d'échange de données .
• Sécurité des données : Protection contre les cyberattaques , les accès non autorisés et les fuites de données , mise en place de mesures de chiffrement et d'authentification fortes, formation des employés aux bonnes pratiques de sécurité.
• Conformité réglementaire (RGPD, etc.) : Respect des réglementations en matière de protection des données personnelles , obtention du consentement explicite des utilisateurs pour la collecte et l'utilisation de leurs données , transparence sur les finalités du traitement des données , droit à l'oubli, minimisation des données collectées.

En 2022, le coût moyen d'une violation de données pour une entreprise s'élevait à 4,35 millions de dollars, selon IBM. Cela souligne l'importance cruciale de la cybersécurité.

La data au service de la prévention : applications concrètes

L'analyse des données permet des applications concrètes dans l' assurance , notamment en matière de prévention. En exploitant ces informations, les assureurs peuvent réduire les accidents et améliorer la sécurité routière . L'assurance devient un acteur de la prévention, offrant des avantages tangibles aux conducteurs prudents et contribuant à la diminution du nombre de sinistres.

Amélioration de l'évaluation des risques

La data permet une évaluation des risques précise et personnalisée, dépassant les critères traditionnels. Cela conduit à une tarification équitable et une meilleure compréhension du profil de risque de chaque assuré. L'assurance s'adapte aux spécificités du conducteur, récompensant les bons comportements et incitant à une conduite plus responsable.

• Score de conduite personnalisé : Basé sur l'analyse du comportement au volant (vitesse, freinage, accélération, virages), remplaçant ou complétant les critères traditionnels (âge, sexe, expérience de conduite). Un score élevé peut donner droit à une réduction de prime.
• Tarification dynamique : Ajustement des primes d'assurance en temps réel en fonction du risque, avec des modèles "Pay-As-You-Drive" (paiement en fonction du nombre de kilomètres parcourus) et "Pay-How-You-Drive" (paiement en fonction de la qualité de la conduite).
• Identification des conducteurs à risque : Détection précoce des comportements dangereux (vitesse excessive, freinage brusque, utilisation du téléphone au volant) grâce à l'analyse des données de conduite , permettant aux assureurs de proposer des programmes de formation et de sensibilisation.
• Détection de la fraude : Analyse des données en cas de sinistre pour identifier les tentatives de fraude (fausses déclarations, accidents simulés), en croisant les données de conduite avec les informations relatives à l'accident (lieu, heure, circonstances).

Prévention proactive des accidents

La data permet la prévention proactive, alertant les conducteurs et les conseillant. Ces mesures améliorent la sécurité routière , réduisant les accidents. La prévention est un élément central de l'offre d'assurance, favorisant une conduite plus sûre et responsable.

• Alertes en temps réel : Avertissement du conducteur en cas de comportement dangereux (vitesse excessive, freinage brusque, franchissement de ligne blanche) grâce à des alertes sonores ou visuelles, permettant une correction immédiate.
• Recommandations personnalisées : Conseils pour améliorer la conduite et réduire les risques d'accident, basés sur l'analyse des données de conduite et adaptés au profil de chaque conducteur (ex: "ralentissez dans les virages", "gardez vos distances de sécurité").
• Maintenance prédictive : Anticipation des pannes mécaniques grâce à l'analyse des données du véhicule (état des pneus, niveau d'huile, usure des freins), permettant de programmer des interventions de maintenance préventive et d'éviter les accidents liés à des défaillances techniques.
• Optimisation des itinéraires : Proposition d'itinéraires plus sûrs en fonction des conditions de trafic (embouteillages, accidents), des conditions météorologiques (pluie, neige, verglas) et des zones à risque (zones d'accidents fréquents), grâce à des systèmes de navigation intelligents.

On estime qu'un système de maintenance prédictive peut réduire les coûts de maintenance de 25% et augmenter la disponibilité des véhicules de 15%.

Amélioration de la gestion des sinistres

La data facilite la gestion des sinistres, permettant une détection rapide et une reconstitution précise des faits. Cela accélère l'indemnisation et réduit les coûts pour les assureurs. La transparence est renforcée, améliorant la confiance des assurés.

• Détection automatique des accidents : Appel d'urgence automatique en cas de collision, grâce à des capteurs intégrés dans le véhicule qui détectent l'impact et alertent les services d'urgence, fournissant des informations précises sur la localisation de l'accident.
• Reconstitution des faits : Analyse des données de conduite et des informations du véhicule (vitesse, freinage, trajectoire) pour déterminer les causes de l'accident et les responsabilités, facilitant la résolution des litiges et la lutte contre la fraude.
• Accélération du processus d'indemnisation : Simplification des démarches administratives grâce à la data , avec une transmission automatique des informations pertinentes à l'assureur, réduisant le temps d'attente pour les assurés.

Idée originale : assurance paramétrique basée sur la data environnementale

Une assurance paramétrique basée sur la data environnementale permet une indemnisation automatique et transparente en cas d'événements prédéfinis. Cela rend l'assurance plus réactive et adaptée aux risques environnementaux. Elle pourrait s'appuyer sur les données de Météo France ou d'autres organismes.

Par exemple, si le niveau d'un cours d'eau dépasse un seuil mesuré par des capteurs, les assurés situés en zone inondable seraient indemnisés. Si les vents atteignent une vitesse critique enregistrée, les victimes de dégâts liés à la tempête seraient indemnisées sans prouver leur préjudice. Un modèle basé sur les données environnementales collectées en temps réel pourrait potentiellement réduire le coût moyen de l'assurance de 15% selon certaines estimations de l'ADEME. En 2023, les inondations ont causé 82 millions d'euros de dommages en France, selon France Assureurs.

Les défis et enjeux de l'assurance basée sur la data

L'assurance basée sur la data soulève des questions de vie privée, de biais algorithmiques et de cybersécurité. Ces défis doivent être abordés pour une adoption durable et éthique. L'acceptation des consommateurs est centrale, nécessitant transparence et confiance. L'évolution des technologies de l'intelligence artificielle ajoute une nouvelle dimension à ces enjeux.

Protection de la vie privée et consentement

La protection de la vie privée des assurés est prioritaire. Il est essentiel de garantir la transparence, d'obtenir le consentement éclairé et d'anonymiser les données. Le respect du RGPD est impératif, protégeant les droits des individus et assurant une utilisation responsable de leurs informations personnelles.

• Transparence : Informer clairement les assurés sur la collecte et l'utilisation de leurs données , en expliquant les finalités du traitement, les types de données collectées, les destinataires des données et la durée de conservation.
• Consentement éclairé : Obtenir le consentement explicite des assurés pour la collecte et le partage de leurs données , en leur fournissant une information claire et compréhensible sur les implications de leur consentement.
• Anonymisation et pseudonymisation : Protéger l'identité des assurés en anonymisant ou en pseudonymisant leurs données , rendant impossible leur identification directe.
• Droit à l'oubli : Permettre aux assurés de supprimer leurs données , conformément au RGPD, leur donnant le contrôle sur leurs informations personnelles.

Biais algorithmiques et discrimination

Il est crucial de corriger les biais algorithmiques qui pourraient discriminer certains groupes. L'équité et la transparence des algorithmes doivent être garanties, évitant toute forme de discrimination injuste. Une vigilance constante est nécessaire pour identifier et corriger les biais potentiels.

• Identifier et corriger les biais : S'assurer que les algorithmes ne discriminent pas certains groupes (ex: en fonction de l'âge, du sexe, de l'origine géographique), en utilisant des techniques de détection et de correction des biais.
• Équité : Garantir une tarification juste et équitable, en évitant d'appliquer des tarifs différents à des conducteurs ayant le même profil de risque, indépendamment de leur appartenance à un groupe spécifique.
• Transparence des algorithmes : Expliquer le fonctionnement des algorithmes utilisés pour l'évaluation des risques, en détaillant les critères pris en compte et leur pondération, afin de permettre aux assurés de comprendre comment leur prime est calculée.

Selon une étude de l'Université de Stanford, les algorithmes utilisés pour évaluer le risque de crédit peuvent discriminer les minorités ethniques.

Cybersécurité

La sécurité des données est essentielle. Il est nécessaire de protéger les informations contre les piratages et de réagir rapidement en cas de failles. Les assureurs doivent investir dans des systèmes de sécurité performants et former leurs employés aux bonnes pratiques.

• Protection contre les piratages : Mettre en place des mesures de sécurité robustes (pare-feu, antivirus, systèmes de détection d'intrusion) pour protéger les données contre les cyberattaques et les accès non autorisés.
• Gestion des failles de sécurité : Réagir rapidement en cas de failles de sécurité (mise en place de correctifs, notification des personnes concernées), afin de limiter les dommages et de prévenir de nouvelles attaques.

Acceptation et adoption par les consommateurs

L'acceptation de l'assurance basée sur la data dépend de la compréhension des avantages et de la confiance envers les assureurs. La sensibilisation, la transparence et les incitations sont des clés. La pédagogie et la communication sont essentielles pour rassurer les consommateurs et les inciter à partager leurs données .

• Sensibilisation : Informer les consommateurs sur les avantages de l'assurance basée sur la data (primes personnalisées, prévention des accidents, services personnalisés), en utilisant des supports de communication clairs et pédagogiques.
• Confiance : Instaurer une relation de confiance avec les assurés, en respectant leur vie privée, en protégeant leurs données et en étant transparent sur l'utilisation qui en est faite.
• Incitations : Offrir des avantages aux assurés qui partagent leurs données (réduction des primes, services personnalisés, assistance en cas de panne), afin de les encourager à adopter l'assurance basée sur la data .

Seulement 35% des consommateurs font confiance aux entreprises pour protéger leurs données personnelles, selon une étude de PwC.

Perspectives d'avenir et recommandations

L'avenir de l'assurance est lié à l'évolution de la mobilité intelligente et à l'exploitation de la data . Les assureurs doivent s'adapter en investissant dans la technologie, en formant leurs équipes et en étant centrés sur le client. Les pouvoirs publics ont aussi un rôle à jouer pour garantir un cadre éthique et sécurisé. La collaboration entre les différents acteurs est cruciale.

Évolution de l'assurance avec la conduite autonome

La conduite autonome transforme l'assurance. Il faut définir les responsabilités en cas d'accident et développer de nouvelles assurances adaptées aux véhicules autonomes. La prévention reste un enjeu majeur, avec un focus sur la sécurité des algorithmes et des systèmes embarqués.

• Responsabilité : Définir les responsabilités en cas d'accident impliquant un véhicule autonome (constructeur, propriétaire, assureur, fournisseur de logiciel), en tenant compte du niveau d'autonomie du véhicule et des circonstances de l'accident.
• Nouvelles formes d'assurance : Assurance de la responsabilité du fabricant, assurance de la performance du véhicule (garantissant un certain niveau de sécurité et de fiabilité), assurance de la perte de jouissance (en cas d'immobilisation prolongée du véhicule).
• Prévention : Utilisation de la data pour améliorer la sécurité des véhicules autonomes et prévenir les accidents, en analysant les données de conduite, les données des capteurs et les données cartographiques.

Développement de l'écosystème de la mobilité intelligente

Le développement de l'écosystème de la mobilité intelligente passe par la collaboration entre assureurs, constructeurs, fournisseurs de services télématiques et organismes publics. La normalisation et l'innovation sont essentielles, créant un environnement propice à la croissance et à l'amélioration de la sécurité routière .

• Collaboration : Encourager la collaboration entre les acteurs de l'écosystème, en facilitant le partage de données (dans le respect de la vie privée), en organisant des événements et des forums de discussion, et en créant des projets de recherche communs.
• Normalisation : Définir des normes pour la collecte et l'échange de données , afin de garantir l'interopérabilité des systèmes et de faciliter l'analyse des données .
• Innovation : Soutenir l'innovation dans le domaine de l' assurance et de la mobilité intelligente , en finançant des projets de recherche et développement, en encourageant la création de startups et en organisant des concours d'innovation.

Recommandations pour les acteurs de l'assurance

Les assureurs doivent investir dans la technologie, former leurs équipes et être centrés sur le client. La collaboration avec les partenaires est essentielle, créant un écosystème innovant et bénéfique pour tous. L'adaptation aux nouvelles technologies est un enjeu majeur.

• Investir dans la technologie : Développer des plateformes de collecte et d'analyse de données performantes, en utilisant des technologies de pointe (intelligence artificielle, machine learning, big data).
• Former les équipes : Former les employés aux nouvelles technologies et aux enjeux de la data , en leur proposant des formations continues et des certifications.
• Adopter une approche centrée sur le client : Offrir des services personnalisés et transparents, en tenant compte des besoins et des attentes de chaque assuré.
• Collaborer avec les partenaires de l'écosystème : Partager les données et les connaissances pour améliorer la prévention des risques, en créant des partenariats avec les constructeurs automobiles, les fournisseurs de services télématiques et les organismes publics.

Recommandations pour les pouvoirs publics

Les pouvoirs publics doivent mettre en place un cadre clair, soutenir l'innovation et promouvoir la collaboration. Un environnement favorable à l'innovation et respectueux des droits des citoyens est indispensable, encourageant le développement de la mobilité intelligente tout en protégeant les individus.

• Mettre en place un cadre réglementaire clair : Protéger la vie privée des consommateurs et garantir la sécurité des données , en adoptant des lois et des réglementations adaptées aux nouvelles technologies.
• Soutenir l'innovation : Financer la recherche et le développement dans le domaine de la mobilité intelligente , en accordant des subventions et des crédits d'impôt aux entreprises innovantes.
• Promouvoir la collaboration : Faciliter le dialogue entre les différents acteurs de l'écosystème, en organisant des tables rondes et des conférences.