EIOPA & EUSPA : L'observation de la Terre en assurance

Focus — EIOPA & EUSPA : L'observation de la Terre, nouvel outil stratégique pour l'assurance

Le 25 mars 2024, l'Autorité européenne des assurances et des pensions professionnelles (EIOPA) et l'Agence de l'Union européenne pour le programme spatial (EUSPA) ont publié un livre blanc conjoint. Ce document stratégique analyse en profondeur les opportunités et les défis liés à l'utilisation des données d'observation de la Terre (OT), notamment celles issues du programme Copernicus, par le secteur de l'assurance.

Face à l'accélération des risques climatiques, cette publication marque un tournant. Elle signale aux assureurs, réassureurs et à leurs fonctions de contrôle que l'exploitation des données satellitaires n'est plus une simple innovation technologique, mais un enjeu majeur de gouvernance des risques, de conformité réglementaire et de protection des assurés. L'enjeu principal est de savoir comment intégrer cette manne de données pour affiner la modélisation des risques sans créer de nouvelles vulnérabilités ou d'exclusions.

💡 Sujet/Concept clé : de quoi parle-t-on ?

L'Observation de la Terre (OT) désigne l'ensemble des techniques permettant d'acquérir des informations sur l'environnement physique, chimique et biologique de la planète grâce à des capteurs, principalement installés sur des satellites. Au cœur de cette révolution se trouve Copernicus, le programme phare de l'Union européenne. Il fournit un accès libre, complet et gratuit à des volumes massifs de données et d'informations sur l'état de la planète, générant plus de 20 téraoctets de données par jour via sa constellation de satellites 'Sentinels'.

Ces données ne se limitent pas à de simples images. Elles couvrent un large spectre d'informations : imagerie optique à haute résolution, données radar capables de 'voir' à travers les nuages, mesures atmosphériques, surveillance des océans et des terres... Pour le secteur de l'assurance, principalement non-vie (IARD), agricole et paramétrique, ces informations permettent de passer d'une vision historique et statistique des risques à une analyse dynamique et quasi-instantanée des expositions, notamment face aux périls naturels (inondations, sécheresses, incendies de forêt, tempêtes).

La base légale et réglementaire

Ce livre blanc n'introduit pas de nouvelle réglementation, mais il met en lumière l'interaction entre cette technologie et le cadre prudentiel et de conduite existant. Les implications pour les assureurs sont multiples et touchent le cœur de leurs obligations.

Sous Solvabilité II, l'utilisation des données d'OT impacte directement les trois piliers. Au titre du Pilier 1, elle permet d'affiner le calcul des provisions techniques et du capital de solvabilité requis (SCR), notamment pour les modèles internes de catastrophes naturelles. Pour le Pilier 2, elle doit être intégrée dans la gouvernance des risques et l'ORSA (Own Risk and Solvency Assessment), en évaluant à la fois les opportunités stratégiques et les risques associés (qualité des données, robustesse des modèles). Le Pilier 3 exigera une transparence accrue sur l'usage de ces modèles dans les rapports publics (SFCR).

D'autres textes sont également concernés. La Directive sur la Distribution d'Assurances (DDA) et ses exigences en matière de gouvernance et de surveillance des produits (POG) sont en première ligne. Les produits tarifés ou conçus via des données d'OT doivent démontrer leur juste valeur pour le client et éviter toute complexité excessive ou discrimination. Par ailleurs, dans le contexte de la SFDR et de la CSRD, ces données constituent une source d'information précieuse pour quantifier et rapporter les risques physiques liés au climat, un élément désormais central de la communication extra-financière. Enfin, l'utilisation de modèles d'IA pour traiter ces données pourrait à terme tomber sous le coup de l'AI Act, imposant des contraintes de transparence, de robustesse et de surveillance humaine.

Analyse : Les satellites au service de la conformité et de la performance assurantielle

Le message central du rapport EIOPA/EUSPA est clair : face à un environnement de risques climatiques de plus en plus volatile, les données historiques ne suffisent plus. L'observation de la Terre offre une vision prospective et granulaire indispensable pour maintenir la pertinence et la soutenabilité du modèle assurantiel.

Cette technologie transforme l'ensemble de la chaîne de valeur. En souscription, elle permet une tarification ultra-personnalisée basée sur l'exposition réelle d'un bien (ex: altitude précise, proximité d'un cours d'eau, type de végétation environnante) plutôt que sur des moyennes statistiques par zone géographique. En gestion de sinistres, l'analyse d'images satellites avant/après un événement catastrophique permet d'évaluer l'étendue des dégâts quasi instantanément, d'accélérer les indemnisations et de lutter plus efficacement contre la fraude. C'est aussi un catalyseur d'innovation, notamment pour l'assurance paramétrique, où le déclenchement d'un paiement est lié à la mesure objective d'un indice (ex: vitesse du vent, niveau de précipitations) par un satellite, rendant le processus plus rapide et transparent.

Cependant, le livre blanc met en garde contre plusieurs écueils majeurs. Le premier est le risque de modèle. L'abondance de données ne garantit pas la qualité des prédictions. Les modèles d'IA qui les exploitent peuvent être des 'boîtes noires', complexes à valider et à expliquer, posant un défi de gouvernance majeur. Le second risque est d'ordre éthique et social. Une segmentation trop fine pourrait conduire à rendre certains risques inassurables ou à des primes prohibitives pour les populations les plus vulnérables, créant une fracture assurantielle. Ce risque de 'désertification' de l'assurance dans certaines zones est une préoccupation majeure pour le régulateur.

La posture de l'EIOPA est donc celle d'un encouragement vigilant. L'autorité reconnaît le potentiel immense de l'OT pour une meilleure gestion des risques, mais elle prévient qu'elle surveillera de près les impacts sur la protection des consommateurs, l'équité et la stabilité financière. Ce livre blanc est une invitation au dialogue avec l'industrie, mais aussi un avertissement : l'innovation doit être maîtrisée et responsable.

Ce que ça change opérationnellement (Plan d'action)

Pour un Compliance Officer ou un Risk Manager, l'heure est à l'action. Voici une feuille de route pragmatique :

1. Mettre à jour la cartographie des risques et l'ORSA : Intégrez formellement les opportunités et les menaces liées à l'usage (ou au non-usage) des données d'OT. Évaluez l'impact sur les modèles de catastrophes naturelles et la stratégie de souscription à long terme.

2. Bâtir une gouvernance des données et des modèles : Définissez un cadre strict pour la validation des sources de données d'OT, la qualité des données, et surtout, pour la validation, le back-testing et la surveillance continue des modèles d'IA qui les utilisent. La traçabilité et l'explicabilité des décisions algorithmiques sont non négociables.

3. Évaluer les compétences internes : Lancez une analyse des écarts de compétences. L'entreprise dispose-t-elle des data scientists, analystes géospatiaux et de l'infrastructure IT nécessaires ? Élaborez un plan de formation, de recrutement ou de partenariat avec des InsurTechs spécialisées.

4. Renforcer le processus POG : Pour tout nouveau produit s'appuyant sur ces technologies, le dossier POG doit être particulièrement robuste. Démontrez que le produit apporte une valeur équitable au client cible et que les informations fournies sont claires, notamment sur le fonctionnement des déclencheurs paramétriques.

5. Anticiper les exigences de reporting ESG : Utilisez les données d'OT pour objectiver et renforcer le reporting sur les risques physiques climatiques dans le cadre de la CSRD. Cela permet de passer de déclarations qualitatives à des métriques quantitatives et auditables.

6. Instaurer un comité d'éthique sur l'IA : Créez une instance transversale (Compliance, Risques, Actuariat, Métier) chargée d'évaluer les implications éthiques de l'utilisation de ces données, notamment en matière d'équité tarifaire et de prévention des biais discriminatoires.

Sources

• 📎 EIOPA — EUSPA-EIOPA White Paper: Earth Observation and Copernicus applications in insurance