A la conquête de l’or noir du XXIème siècle

Les données ont toujours été la matière première du métier de l’assurance. Qui depuis toujours les consomme, les analyse et les évalue. Depuis une quinzaine d’années, ces données sont également considérées comme un relais de croissance pour toutes les industries : on parle de l’or noir du 21^ème siècle ! L’assurance n’est pas étrangère à ce mouvement, et nous allons voir pourquoi, et comment elles supposent une transformation en profondeur du métier et des processus.

La donnée est une matière première disponible partout dans le secteur de l’assurance. Il en existe de différentes natures, qu’elles concernent, par exemple, les clients, les risques, la fréquentation des sites web, la sinistralité, etc , … . La donnée est désormais partout et “dans tout”, et nous sommes tous devenus producteurs et consommateurs de données. Chacun de nos gestes, chacune de nos actions génère des données ! Ceci est valable en ligne bien sûr, mais également hors ligne.

Depuis quelques années, nous voyons également la montée en puissance des objets connectés, et le premier d’entre eux, que chacun d’entre nous a dans sa poche : le smartphone. Ces objets captent un ensemble de données (localisation, mouvement, vitesse, température, poids, données biométriques, etc.), et ce en permanence, c’est-à-dire avec une fréquence extrêmement forte. Cela concerne les véhicules, les habitations (smart homes et smart cities), et pour notre périmètre d’activité chez Cegedim, les wearables, ces capteurs de données autour du corps humain et de la santé.

De data, nous avons évolué vers le big data, mais aussi vers une notion de smart data ! En effet, pour bien comprendre pourquoi les données peuvent avoir de la valeur, il convient de s’intéresser aux cas d’usage dans le monde de l’assurance.

Depuis plus de 5 ans, nous avons constitué notre première équipe autour de la data afin de travailler sur les prix du marché en optique,  pour proposer des services nouveaux à nos clients, parmi lesquels la détection de terrains de fraude. Nous avons aussi constitué le premier observatoire tarifaire du marché des verres, au niveau national, et avons progressivement appliqué les premiers algorithmes contrôlant a priori la cohérence des demandes de remboursement : du big data avant le big data !

Plus généralement, le terrain de la détection de la fraude est une source de leviers particulièrement intéressants car le retour sur investissement pour nos clients est très rapide ! Et au final c’est l’assuré qui en sera bénéficiaire, par le biais de la mutualisation des risques. C’est donc naturellement un axe sur lequel nous travaillons activement. Nous avons également structuré des travaux autour des parcours des assurés, notamment autour des moments de vie, en vue de permettre à nos clients de détecter des terrains d’opportunités de nouveaux produits ou services, adaptés à la demande de leurs assurés, explicite ou pas.

Cela suppose de notre côté des investissements conséquents et récurrents, pour développer et  structurer nos infrastructures, notamment techniques, au service de nos clients.

Cette montée en puissance technologique est nécessaire chez nous, en tant qu’éditeur parmi les leaders du marché, mais s’accompagne aussi de la mise en place d’outils et de méthodes chez nos clients et partenaires.

En effet, hier, la data était majoritairement analysée a posteriori, en bout de chaîne, “après les traitements”. Elle était donc stockée dans des entrepôts de données, parfois de manière agrégée, en vue de permettre la production de rapports très globaux. Les data lakes sont devenus la norme, et ils sont utilisés par des équipes disposant de compétences particulières, travaillant sur des modélisations (construites de manière inductive ou déductive, et avec des équipes métiers). Aujourd’hui et de plus en plus, nous remontons la chaîne de valeur, la donnée devenant accessible et analysée en temps réel dans les processus métiers, rapprochée de référentiels, internes ou non, et avec le plus fin niveau de détail. Les méthodes de travail ont dû s’adapter également pour être en mesure de proposer des solutions issues du simple traitement statistique de big data, jusqu’aux solutions avancées d’intelligence artificielle, machine learning et autre deep learning qui nous entourent de plus en plus.

Cette transformation des pratiques est en train de se diffuser progressivement chez les acteurs du monde de l’assurance. Toutes les équipes, quelle que soit leur fonction, sont désormais invitées à “penser la data comme un levier” ou un relais de croissance et donc à travailler à la fois à une production de données de qualité, mais aussi à des besoins qui pourraient être résolus grâce à elles.

Ainsi, c’est au cœur même des processus que se joue la transformation de la donnée aujourd’hui. Cela suppose l’usage de référentiels internes ou externes, afin de normaliser cette donnée. Tous ces processus, souvent imbriqués les uns avec les autres, imposent dorénavant un pré-requis essentiel : la capacité de communication, notamment par le biais d’API.

Au-delà de ces méthodes, ce sont donc bien de nouveaux concepts qui naissent et parmi eux, l’open insurance, qui ouvre ce marché à la connectivité et l’interopérabilité des systèmes et des acteurs du monde de l’assurance. Cegedim Insurance Solutions  a ainsi investi significativement sur cet axe, qui est l’un des piliers fondateurs de notre offre BEYOND by Cegedim, offre SaaS qui complète progressivement nos outils actuels.

Nous avons la conviction forte que le monde de demain sera de plus en plus gouverné par les données, et c’est ce qui sous-tend nombre de nos actions. Nous sommes bien plus qu’un éditeur d'outils pensés pour bien savoir gérer les données de nos clients, nous souhaitons leur apporter également notre expertise et des algorithmes d’analyse déjà éprouvés ainsi qu’un ensemble de services additionnels packagés et pertinents pour leurs clients.