Modèles du monde en assurance : la fin du cat-modelling traditionnel ?

Une inondation ne dépend pas seulement de la pluie : elle dépend aussi du relief, des bâtiments et des décisions prises avant l’événement. Les Modèles du monde en assurance pourraient aider à simuler ces interactions, alors que les assureurs cherchent à mieux anticiper les risques complexes et les événements rares.

Le cat-modelling, ou modélisation des catastrophes, est une chaîne de modèles qui combine le danger, l’exposition, la vulnérabilité et les conditions financières d’une couverture pour estimer les pertes liées aux catastrophes. Cette méthode reste utile, même si l’intelligence artificielle et de nouvelles données ouvrent d’autres pistes.

Une piste de modélisation ne signifie pas qu’une technologie est déjà généralisée. Rien ne permet aujourd’hui d’annoncer la disparition des approches traditionnelles. Vous découvrirez ce que ces simulations pourraient apporter, leurs limites et les conditions nécessaires pour les valider. La question de départ est simple : que simule réellement un modèle du monde, avant de le comparer aux outils connus des assureurs ?

À retenir

• Ces modèles cherchent à simuler l’évolution d’un environnement et ses interactions.
• Ils pourraient compléter, plutôt que remplacer, les calculs actuariels et la modélisation des catastrophes.
• La qualité des données et des hypothèses influe directement sur les résultats.
• Une simulation compare des scénarios, elle ne garantit pas qu’un événement précis se produira.
• Un assureur doit tester les résultats avant de s’en servir pour éclairer une décision.

Que désignent les Modèles du monde en assurance ?

Un modèle du monde cherche à simuler ce qui pourrait arriver dans un environnement, plutôt qu’à prédire seulement le prochain mot ou une fréquence moyenne. Il représente des états, des variables et leurs liens, puis calcule comment la situation peut évoluer. Cette logique de simulation distingue ces outils des systèmes conçus seulement pour produire une réponse.

Un modèle du monde n’est pas encore une méthode d’assurance unique, mais une famille d’approches diverses. Dans le monde de l’assurance, l’expression peut désigner des outils qui représentent un territoire, un réseau ou un système physique. Leur résultat dépend de ce qu’ils représentent et des règles qui relient les éléments.

Un modèle du monde simule des évolutions possibles d’un environnement; il ne fournit pas, à lui seul, une prévision certaine.

Un grand modèle de langage, ou LLM, traite surtout des textes et produit des réponses, des résumés ou des classements. Un modèle actuariel estime notamment des fréquences et des coûts à partir de données et d’hypothèses statistiques. Les trois familles peuvent mobiliser de l’intelligence artificielle, mais elles ne cherchent pas le même résultat.

Une simulation peut ainsi comparer plusieurs trajectoires possibles, par exemple avec ou sans intervention. Elle peut également représenter des relations qui changent au fil du temps. En 2025, 66 % des fonds levés par les assurtech ont été destinés à des sociétés dites « IA-first ». Ce chiffre décrit les jeunes entreprises d’assurance, pas la part des modèles du monde.

Les modèles langage génératifs, les calculs actuariels et les simulations peuvent aussi se compléter, à condition de garder leurs rôles distincts. Une réponse fluide n’est pas une preuve, pas plus qu’une fréquence moyenne ne décrit chaque événement. La différence tient autant aux données qu’à la représentation du réel; reste à voir quelles données une telle simulation doit réunir.

Quelles données permettent de représenter un risque réel ?

Pour simuler une crue à l’échelle d’un quartier, une carte seule ne suffit pas : il faut aussi décrire les bâtiments, les sols et les conditions qui font varier l’eau. L’état du terrain se construit avec des données géographiques, météorologiques et matérielles, puis avec les liens entre ces éléments.

La cohérence des données compte autant que leur volume. Une carte d’altitude peut décrire le relief; des relevés météo indiquent la pluie; un inventaire précise la position, la hauteur et le type des bâtiments. Des mesures de capteurs ou des vidéos peuvent compléter ces informations, selon le risque et le lieu étudiés.

Ensemble, ces données décrivent un état initial, puis les facteurs qui le font évoluer. Un modèle peut, par exemple, relier l’intensité des précipitations à la pente du sol, à l’écoulement de l’eau et à la présence d’obstacles. Les historiques de sinistres aident ensuite à confronter les résultats à des événements déjà observés.

Les formats doivent pouvoir être rapprochés, et les périodes couvertes doivent correspondre. Une mesure prise à une échelle trop large peut manquer une rue ou un bâtiment; un inventaire ancien peut ne pas refléter les constructions récentes. La qualité des données ne se résume donc pas à leur quantité.

Une information manquante ou décalée peut produire une simulation cohérente en apparence, mais fragile. Un système peut calculer une évolution régulière à partir d’un état initial inexact, comme une carte qui omet une digue. L’intelligence artificielle ne corrige pas automatiquement les lacunes des données qui l’alimentent.

France Assureurs a interrogé près de 600 personnes des équipes dirigeantes, représentant 97 % des placements et 95 % du chiffre d’affaires de l’assurance en France, pour sa cartographie des risques émergents. À cinq ans, l’enquête faisait ressortir les cyberattaques, le dérèglement climatique et l’environnement économique dégradé. Elle signalait aussi la qualité des données comme un axe de travail majeur.

Ces données donnent une représentation plus riche du risque, sans effacer les limites des modèles qui s’appuient sur l’historique.

Le cat-modelling traditionnel peut-il encore répondre aux risques émergents ?

Un cat-modelling ne se résume pas à une carte de zones dangereuses : il relie un aléa à des biens exposés, à leur vulnérabilité et aux pertes possibles. Cette chaîne de calcul sert à estimer les sinistres selon plusieurs événements et les conditions de la couverture.

La modélisation des catastrophes reste utile pour quantifier des risques connus. Elle aide un assureur à comparer des pertes possibles et à prendre en compte les garanties, les franchises ou les plafonds prévus au contrat.

Dans cette démarche, quatre éléments sont suivis :

• Aléa : intensité et probabilité d’un événement, comme une crue ou une tempête.
• Exposition : biens, personnes ou activités présents dans la zone concernée.
• Vulnérabilité : sensibilité des biens aux effets de l’événement.
• Conséquences financières : pertes estimées selon les dommages et les conditions contractuelles.

Ces calculs reposent sur des historiques, des hypothèses et des inventaires de biens. Si un bâtiment manque de l’inventaire ou si sa valeur est mal estimée, les pertes calculées peuvent s’éloigner de la réalité. Le résultat dépend aussi de la façon dont le modèle représente l’aléa.

Les événements rares posent une difficulté particulière : ils laissent peu d’observations pour ajuster les calculs. Les changements climatiques peuvent aussi rendre moins représentatives des fréquences tirées du passé. Dans le marché de l’assurance, ces évolutions poussent à adapter les outils sans écarter ceux qui servent déjà à quantifier les risques connus.

Les interdépendances compliquent encore certains scénarios. Une inondation peut perturber des routes, des réseaux ou des activités qui ne se trouvent pas directement dans la zone touchée. Une simulation d’environnement peut compléter ces calculs, notamment quand le risque dépend d’interactions qui évoluent.

Comment simuler les catastrophes naturelles et tester la prévention ?

Un modèle peut comparer une même zone inondable avec et sans protection renforcée, à condition que ses données décrivent correctement le terrain et les bâtiments. La comparaison de scénarios peut aider à examiner des dommages possibles, sans transformer une simulation en résultat garanti.

Chaque sortie dépend des hypothèses injectées dans le modèle. Une représentation peut relier topographie, météo, bâtiments et trajectoire d’une inondation. Elle peut aussi montrer quelles zones ou quels biens seraient touchés selon différents niveaux d’eau.

Cartographier l’exposition et la vulnérabilité

La topographie aide à représenter les pentes et les points bas; les données météo décrivent la pluie et sa durée. Les informations sur les bâtiments précisent leur emplacement et certaines caractéristiques utiles. Le modèle peut alors simuler une évolution de l’eau, puis estimer quels biens seraient exposés.

Les mêmes principes peuvent s’appliquer à d’autres aléas, mais les variables changent. Pour une tempête, le vent et l’exposition des bâtiments comptent; pour un incendie, la végétation et les conditions météo influencent la propagation. Un outil de prévision météo ou climatique n’est pas automatiquement un modèle du monde : il peut prévoir certaines conditions sans simuler toutes les interactions d’un environnement assuré.

Comparer des scénarios de prévention

Un assureur pourrait demander : que se passerait-il si une digue était renforcée ? La simulation comparerait alors les pertes estimées dans deux configurations. Les résultats ne prouveraient pas, à eux seuls, l’efficacité réelle de l’ouvrage; ils dépendraient des données et des hypothèses retenues.

À Montpellier, une jeune entreprise développe des outils capables de produire des prévisions météorologiques et climatiques d’environ deux semaines à six mois. Cette capacité de prévision constitue un exemple distinct des modèles du monde décrits ici. Elle ne signifie pas automatiquement que l’outil simule les interactions entre bâtiments, infrastructures et contrats d’assurance.

Pour un assureur, la valeur d’un scénario tient aussi à son usage : mieux cibler une inspection, comparer une protection ou éclairer une estimation de pertes. Les résultats demandent une lecture attentive, surtout lorsque les données locales sont incomplètes. La même logique de reconstitution peut s’appliquer à un accident, mais avec des données et des questions différentes.

Que pourrait apporter une simulation à l’analyse des accidents automobiles ?

Deux véhicules peuvent laisser des traces qui semblent raconter une histoire simple, alors que leur vitesse, leur trajectoire et le moment du freinage changent l’interprétation. Une reconstitution plausible pourrait rapprocher plusieurs indices afin de mieux comprendre la dynamique d’un accident.

Une simulation ne peut pas établir seule la responsabilité d’un conducteur. Elle pourrait aider à comparer des déclarations ou à orienter une expertise, mais ses résultats doivent rester des éléments d’analyse parmi d’autres.

Reconstituer la dynamique d’un accident

Une approche expérimentale pourrait associer des vidéos, des capteurs, des positions et des lois physiques. Le modèle testerait plusieurs trajectoires plausibles à partir de ces informations. La vitesse estimée, le freinage et le déplacement des véhicules peuvent modifier le scénario retenu.

Cette piste n’est pas une pratique généralisée chez les assureurs. Une vidéo peut ne montrer qu’une partie de la scène; un capteur peut fournir une mesure imprécise; certains paramètres du véhicule peuvent rester inconnus. Une simulation précise en apparence peut donc reposer sur un détail incertain.

Relier simulation et indemnisation

Pour l’indemnisation, les sorties pourraient aider à repérer des éléments qui concordent ou divergent entre plusieurs récits. Elles pourraient aussi guider le travail d’un expert vers les points à examiner. Les algorithmes ne remplacent ni l’examen des pièces ni les règles de décision applicables au dossier.

Les modèles statistiques d’accidents routiers ont d’autres objectifs. Une étude de l’état de l’art examine 155 années de données françaises sur les victimes de la route, et distingue les modèles individuels des modèles agrégés. Elle décrit une décomposition des pertes en exposition, fréquence des accidents et gravité; elle ne porte pas sur la reconstitution dynamique d’un accident particulier.

L’expertise humaine reste nécessaire pour interpréter les données, examiner les limites du modèle et replacer les résultats dans leur contexte. Le processus d’indemnisation doit tenir compte de plusieurs éléments, pas seulement d’une trajectoire calculée. Les interactions entre systèmes sont encore plus déterminantes dans un risque cyber, où une panne peut se propager d’une entreprise à d’autres.

Pourquoi le risque cyber se prête-t-il à la simulation systémique ?

Une panne chez un prestataire informatique peut toucher plusieurs entreprises à la fois, même si elles n’ont pas le même contrat ni la même activité. Le risque se propage par des dépendances partagées, ce qui invite à examiner un réseau plutôt qu’un assuré isolé.

Une simulation de propagation compare des scénarios, elle ne prédit pas avec certitude la prochaine panne. Elle peut représenter les liens entre organisations et estimer comment une perturbation pourrait se diffuser.

Imaginons une faille chez un prestataire qui héberge des services utilisés par plusieurs entreprises. Une interruption pourrait retarder leurs opérations, puis affecter des fournisseurs ou des clients à leur tour. La chaîne exacte dépendrait des services concernés et des moyens de réaction de chaque acteur.

Le modèle devrait représenter les dépendances numériques, les services partagés, les délais de réaction et les effets en chaîne. Un assureur pourrait tester si plusieurs contrats d’un portefeuille reposent sur le même fournisseur ou la même infrastructure. Cette analyse aiderait à comprendre une concentration de risques qui ne saute pas aux yeux quand chaque entreprise est étudiée séparément.

La cartographie des fournisseurs reste souvent incomplète, surtout lorsque les relations passent par plusieurs prestataires. Une dépendance oubliée fragilise le scénario et peut donner une vision trop rassurante du réseau. Les modèles peuvent éclairer ces angles morts, sans garantir que chaque lien a été identifié.

En France, les cyberattaques figuraient parmi les principales menaces à cinq ans relevées par France Assureurs dans sa cartographie des risques émergents. Cette préoccupation concerne aussi les entreprises assurées et les acteurs qui partagent leurs services. Les mêmes questions de responsabilité et d’interdépendance apparaissent lorsque des machines autonomes agissent dans le monde physique.

Quels risques poseront les robots autonomes et les systèmes physiques ?

Un robot qui fonctionne sans incident dans une usine ne révèle pas, à lui seul, ce qui se produira face à une panne, à un obstacle ou à une intervention humaine. Les interactions imprévues peuvent modifier le déroulement d’un événement et les dommages qui en résultent.

Une simulation pourrait aider à explorer des défaillances et des responsabilités, sans garantir qu’elle couvre toutes les situations réelles. Les robots industriels et les véhicules autonomes sont des exemples de risques à évaluer, pas la preuve d’une pratique déjà installée chez les assureurs.

Un modèle pourrait représenter les interactions entre une machine, son environnement et les personnes présentes. Il permettrait d’examiner des situations inhabituelles, comme un capteur qui ne détecte pas un obstacle ou une intervention humaine au mauvais moment. Les scénarios aideraient à repérer des dommages possibles et les points à sécuriser.

Les contrats de responsabilité civile doivent tenir compte des dommages possibles et de la répartition des responsabilités. Selon les circonstances, plusieurs acteurs peuvent intervenir dans la conception, l’installation ou l’utilisation du système. Pour un exemple de garanties liées à la construction, vous pouvez consulter cette comparaison entre dommages-ouvrage et responsabilité civile.

Les mêmes questions peuvent se poser dans le sport. Une « assurance IA dans le sport » pourrait désigner une piste d’étude : des simulations aideraient à examiner les expositions propres à une activité, sans annoncer un produit ou une pratique existants. Le terrain, les règles et les équipements influencent les risques; ils ne se résument pas à la présence d’un algorithme.

Une machine autonome peut aussi dépendre d’un réseau, d’un opérateur et de composants fabriqués par différentes entreprises. La simulation peut rendre ces relations visibles, mais elle ne tranche pas automatiquement une question juridique ou contractuelle. Pour transformer ces pistes en outil utile, il faut ensuite choisir un cas concret et vérifier ce que le modèle sait réellement représenter.

Comment un assureur peut-il tester un modèle du monde ?

Un pilote utile commence par une décision précise à éclairer, pas par le choix d’un modèle spectaculaire. Le besoin métier détermine le périmètre, les données et les sorties à examiner.

Une démonstration convaincante ne suffit pas à établir la fiabilité d’un modèle. L’assureur doit comparer les résultats à des événements connus, tester des scénarios extrêmes et mesurer les erreurs avant d’envisager une intégration dans ses outils.

Définir le système et préparer les données

Il faut d’abord fixer les limites du système : quels événements seront simulés, quels éléments sont inclus et quelles dépendances comptent ? L’équipe précise ensuite les données nécessaires et la décision que les résultats doivent éclairer. Une question concrète évite de construire une simulation séduisante, mais inutile au processus d’assurance.

Les équipes peuvent suivre cinq étapes :

• Choisir une décision métier.
• Cartographier les données et les dépendances.
• Définir les scénarios et hypothèses.
• Confronter les sorties à des cas observés.
• Suivre les erreurs et réviser le modèle.

Un livre blanc assurance peut servir de document de cadrage, avec le périmètre, les hypothèses et les critères de suivi. Ce document ne constitue pas une validation en soi. Il rend le travail plus lisible pour les équipes métier, les spécialistes du risque et les personnes chargées des données.

Valider un pilote avant son déploiement

Les sorties doivent être comparées à des événements observés, puis testées sur des scénarios extrêmes. Les équipes mesurent les erreurs et documentent les cas où le résultat devient moins fiable. Le suivi après le pilote permet de repérer une dérive lorsque les conditions ou les données évoluent.

Un pilote doit aussi prévoir qui peut contester un résultat et qui décide de réviser le modèle. Sans rôle clairement attribué, une erreur peut circuler entre équipes sans être traitée. Même bien testé, un modèle doit être encadré par des règles de responsabilité, de contrôle et de protection des données.

Quelles limites éthiques, techniques et réglementaires faut-il anticiper ?

Une simulation précise en apparence peut conduire à une décision injuste si les données excluent certains profils ou si les hypothèses ne sont pas contrôlées. La confiance affichée par un résultat ne garantit ni sa justesse ni son équité.

Avant qu’une simulation influence une décision concernant un assuré, ses biais, ses erreurs et ses limites doivent être examinés. Des données incomplètes peuvent désavantager certains clients; une dérive dans le temps peut rendre un résultat moins fiable qu’au lancement.

Un résultat détaillé n’est pas nécessairement équitable ou exact. Les données et les hypothèses doivent rester examinables.

L’opacité complique l’explication d’une décision, tandis que des données sensibles posent des questions de confidentialité. La cybersécurité compte aussi : un outil qui manipule des informations sur des assurés peut devenir une cible. Les assureurs doivent prévoir des contrôles adaptés au rôle réel de la simulation.

Quatre vérifications peuvent structurer ce travail :

• Qualité et traçabilité des données.
• Tests de biais et d’erreurs.
• Supervision humaine des décisions sensibles.
• Suivi des performances et procédure d’incident.

Le RGPD et l’AI Act font partie du cadre européen à examiner selon l’usage et le système concernés. Leur application dépend du contexte; une revue des assurances peut aussi servir à examiner régulièrement les couvertures et les scénarios de risque. Un blog assurance aide à vulgariser ces questions, mais ne remplace ni une expertise technique ni un avis juridique.

La question n’est donc pas seulement de savoir si ces modèles sont puissants, mais dans quelles limites ils peuvent éclairer une décision.

Conclusion

Le cat-modelling traditionnel n’a pas disparu : il pourrait être enrichi là où les interactions et les scénarios inédits comptent davantage. Les modèles du monde peuvent apporter une valeur ajoutée au secteur en simulant des évolutions, mais ils ne suppriment ni l’incertitude ni le besoin de validation.

Pour avancer, choisissez un risque précis et vérifiez les données disponibles, les hypothèses et la décision que le modèle doit éclairer. Cette démarche aide les assureurs à éviter les promesses trop larges et à juger la valeur réelle de l’outil pour les clients, dans le temps.

Commencez par une question simple et vérifiable : quels dommages une mesure de prévention modifierait-elle réellement dans un scénario donné ?