Un assureur est assis sur certaines des données les plus denses de toute l’économie : chaque contrat, chaque prime, chaque sinistre et chaque provision est un enregistrement mesurable. Le hic, c’est que ces enregistrements vivent dans une dizaine d’endroits à la fois, et quand le conseil demande le ratio de sinistralité d’un produit, la réponse sort d’un tableur que quelqu’un recoud à la main pendant trois jours. L’avantage réel n’est pas de posséder les données mais de les transformer en analyses et en rapports plus vite que vos concurrents et que votre régulateur.
D’après notre expérience, le goulot d’étranglement est rarement l’idée du tableau de bord. Ce qui manque le plus souvent, ce sont des personnes capables de relier le core contrats, le système sinistres et les données actuarielles en un modèle cohérent et de le maintenir vivant pendant des années. Sur la donnée et la BI en assurance, nous travaillons donc par la compétence : nous renforçons votre équipe avec des ingénieurs data, des spécialistes BI et des architectes d’entrepôt du groupe RITS, au lieu de vous faire monter un département analytique depuis zéro.
Pourquoi les données d’un assureur sont-elles si dispersées ?
La fragmentation ne vient pas de mauvaises intentions mais de l’histoire. Un assureur exploite en général des systèmes distincts pour la vente, la gestion des contrats, l’indemnisation et la comptabilité, et chacun est né dans une décennie et une technologie différentes. S’y ajoutent les canaux partenaires, les multi-agents, les données de marché et les tableurs des actuaires qui vivent leur propre vie à côté des bases officielles.
Le résultat est toujours semblable : le même contrat apparaît différemment dans trois systèmes, un client porte quatre identifiants distincts, et le rapprochement d’un seul chiffre en fin de mois dévore justement les personnes qui devraient analyser plutôt que copier-coller. Avant de construire le moindre rapport, nous posons donc un modèle de données partagé et une clé client unique, car sans cela chaque tableau de bord n’est qu’une version plus jolie du désordre.
Comment construire un entrepôt pour les données de contrats et de sinistres ?
L’analytique repose sur un entrepôt qui collecte les données des systèmes sources et les organise autour des questions métier. Nous le construisons en couches, pour qu’il puisse grandir sans réécriture :
- des pipelines depuis les systèmes core (contrats, sinistres, finance) en approche ELT, avec chargement incrémental et contrôle de latence,
- une couche brute et une couche nettoyée, où nous imposons la déduplication, l’historique des changements et la cohérence des nomenclatures,
- un modèle dimensionnel avec des faits contrat, prime et sinistre, plus des dimensions client, produit, temps et canal,
- une couche sémantique qui transforme des tables en concepts qu’un actuaire et un contrôleur de gestion comprennent réellement.
Avec ce montage, un nouveau produit ou canal s’ajoute comme un jeu supplémentaire de dimensions et de faits, et non comme un silo de plus. Nous le concevons pour porter à la fois le reporting historique et l’analytique opérationnelle en continu.
Comment calculer le ratio de sinistralité dans une couche de métriques, et non dans Excel ?
L’indicateur clé de sinistralité peut avoir cinq définitions, parce que chaque service le compte un peu différemment. Nous ne le laissons donc pas dans des tableurs ; nous l’inscrivons dans une couche de métriques, où le ratio de sinistralité a une définition unique et convenue, et où tout le monde calcule depuis la même source.
- nous définissons les indicateurs une fois, dans le code (ratio de sinistralité brut et net, ratio de frais, ratio combiné),
- nous les relions aux dimensions, pour que le même ratio de sinistralité se ventile par produit, canal, région ou cohorte,
- nous préservons la cohérence dans le temps, pour qu’un changement de définition ne casse pas l’historique,
- nous exposons les métriques aux outils de BI (par exemple Power BI, Tableau, Looker) par une seule couche, et non par des dizaines de requêtes séparées.
Le tableau de bord sinistres cesse ainsi d’être un projet mensuel et devient quelque chose qui se rafraîchit tout seul et montre le même chiffre à quiconque le consulte.
Comment calculer la valeur client (CLV) pour un assureur ?
La valeur client en assurance dépasse la somme des primes. Il faut tenir compte de la rétention, des renouvellements, de la sinistralité de ce client, des ventes croisées et du coût de service. Nous construisons les modèles de CLV sur les données de l’entrepôt, car c’est le seul endroit où l’historique complet des contrats et des sinistres se trouve réuni.
Nous commençons par une version descriptive, fondée sur des cohortes réelles et le comportement de renouvellement, et seulement ensuite, là où cela a du sens, nous allons vers des modèles prédictifs. La CLV devient alors une dimension plutôt qu’une diapositive : vous segmentez le portefeuille avec elle, fixez les priorités de rétention et jugez la rentabilité des canaux d’acquisition. Nous branchons ce modèle sur les mêmes tableaux de bord que le ratio de sinistralité, pour que les décisions de tarification et de relation client se prennent sur une seule image.
Comment sécuriser le reporting réglementaire et actuariel ?
Les rapports pour le superviseur et pour la fonction actuarielle obéissent à d’autres règles qu’un tableau de bord commercial : ce qui compte n’est pas l’élégance mais la qualité des données et l’auditabilité. Il n’y a pas de place ici pour un chiffre que l’on ne sait pas dériver du système source.
Dans la couche de reporting, nous traitons donc le chemin de la donnée comme une écriture comptable. Chaque valeur se retrace du rapport jusqu’à l’enregistrement dans le core, les changements de logique sont versionnés, et des règles de qualité s’exécutent automatiquement et arrêtent le chargement quand quelque chose cloche. Nous préparons les données pour des exigences comme Solvabilité II et le reporting prudentiel, en veillant à ce que le même jeu de chiffres alimente le rapport réglementaire et l’analytique interne. Résultat : un actuaire travaille sur des données auxquelles il fait confiance, et un audit ne finit pas en chasse à l’origine d’une ligne.
Quelle est la place de la couche IA dans l’analytique assurance ?
Nous traitons la couche IA comme une option sur des données mûres, pas comme un point de départ. Une fois l’entrepôt et les métriques en place, nous ajoutons des modèles là où ils réduisent vraiment le travail ou attrapent ce que les règles manquent :
- des modèles prédictifs pour l’attrition, la sinistralité ou la propension au renouvellement,
- la détection d’anomalies dans les sinistres, en appui des équipes anti-fraude,
- la GenAI et le RAG sur la documentation contractuelle et sinistres, pour atteindre plus vite le contenu des contrats et des conditions.
Nos compétences IA et data au sein du groupe RITS sont réelles (y compris nos équipes IA, LLM et data ; nous avons livré des projets GenAI, RAG et LLM). Nous sommes aussi honnêtes à ce sujet : nous n’avons pas de déploiement IA chez un assureur précis, nous parlons donc de la compétence que nous apportons, pas d’une étude de cas achevée.
Quelles compétences fournissons-nous pour un projet data en assurance ?
Nous formons l’équipe autour de l’étape où vous en êtes, pas « au cas où ». Le plus souvent, nous pourvoyons les rôles qui font réellement avancer un projet analytique :
- un architecte data / entrepôt qui conçoit le modèle et les couches,
- des ingénieurs data qui construisent les pipelines depuis les systèmes core et maintiennent la qualité des données,
- des spécialistes BI qui assemblent la couche de métriques et les tableaux de bord,
- des analystes et un appui actuariel du côté de la modélisation et du reporting.
Nous branchons une telle équipe sur vos processus, vos outils et votre calendrier, sous votre direction ou en équipe dédiée. Nous avons exposé les différences entre ces montages dans notre article sur les modèles de collaboration IT.
Comment procédons-nous chez RITS ?
Nous travaillons comme partenaire nearshore depuis la Pologne qui conjugue l’ingénierie de la donnée avec la compréhension de ce qu’est réellement l’assurance. Nous puisons dans les compétences du groupe RITS en Big Data et en analytique (y compris nos équipes IA, LLM et data) et dans l’expérience de la construction de logiciels pour des secteurs exigeants et réglementés.
En pratique, nous partons d’une image des données dont vous disposez, concevons l’entrepôt et la couche de métriques, puis les faisons grandir de façon itérative avec votre équipe. Nous vérifions les compétences avant le démarrage et dimensionnons l’équipe au rythme du projet, du renfort de rôles isolés à une équipe dédiée. Le plus souvent, nous le faisons sous forme de logiciel sur mesure construit par notre équipe et, quand une compétence précise manque, en renfort d’équipe.
Par où commencer avec l’analytique assurance ?
Commencez par une décision qui se prend aujourd’hui trop lentement (par exemple la rentabilité d’un produit ou l’attrition du portefeuille) et par la question des données nécessaires pour qu’elle se calcule d’elle-même. Cela définit le périmètre de l’entrepôt, les premières métriques et les rôles dont vous avez besoin avant de tout construire. Au lieu d’un programme de deux ans, nous mettons en route une tranche étroite et fonctionnelle, puis l’étendons à d’autres produits et indicateurs.
Vous voulez transformer vos données de contrats et de sinistres en analyses et en rapports qui se calculent seuls ? Parlons-en - nous adapterons une équipe et une architecture à votre portefeuille.
Transformez les données de votre assurance en analytique avec nous