Pourquoi assureurs et mutuelles devraient s’intéresser de très près à l’internet de demain ? Episode 5 : Exemples d’offres nouvelles.

Comme je l’indiquais dans le précédent article, l’internet de demain, et notamment les objets connectés, peuvent permettre aux assurances et aux mutuelles de faire évoluer leur offre et leur business model. Certaines ont déjà commencé. Aussi, j’aimerai dans cet article passer en revue certains exemples, en les organisant selon les 4 directions clés que j’ai évoquées dans le précédent article.

1. Proposer des offres d’assurance avec tarification ou avantages personnalisés selon l’usage (usage-based insurance)

L’assurance à l’usage (usage-based insurance) repose sur un principe de personnalisation qui consiste à adapter la prime d’assurance à l’usage et au comportement de l’assuré, c’est à dire au risque qu’il représente. Au-delà de la prime elle-même, la personnalisation porte parfois sur l’obtention d’avantages en parallèle.

L’assurance auto a été la première à proposer ce type d’offre sous l’appellation “Pay-as-you-drive”. Le fonctionnement repose sur un boîtier, fixé sur le véhicule, qui transmet les données de comportement de conduite et de consommation au système d’information de l’assureur, lequel adapte ensuite le paiement de la prime au comportement plus ou moins “risqué” du conducteur.

Les offres pay-as-you-drive

Les offres « Pay-as-you-drive » propose une tarification personnalisée selon le kilométrage parcouru.

En France, en vertu des principes de protection de la vie privée, la CNIL limite les données qui peuvent être récupérées par les assureurs. Ceux qui proposent ce service, tels Amaguiz (Groupama) ou IDMacif (Macif), ne prennent donc en compte que le kilométrage parcouru. Aux Etats-Unis en revanche, Progressive et Allstate vont plus loin et prennent en compte également le comportement de conduite (nombre de freinages brusques, vitesse, nombre d’accélérations rapides…).

De ce fait, les assureurs américains peuvent également aller plus loin dans les services digitaux qu’ils proposent de manière complémentaire à l’assurance personnalisée. On touche là le deuxième axe que j’évoquais dans mon précédent article.

2. Proposer des services digitaux complémentaires à l’assurance personnalisée

Dans la continuité de leur offre pay-as-you-drive, Progressive et Allstate proposent en effet des services en ligne d’information et de prévention fondés sur la restitution à l’assuré des données collectées sur son comportement de conduite.

Le programme "Drivewise" d'Allstate

Le programme « Drivewise » d’Allstate

L’objectif de ce dispositif d’accès et de monitoring de l’information consiste à inciter l’assuré à améliorer son comportement de conduite pour le rendre de plus en plus sûr (ou économe en énergie) et ainsi diminuer le risque d’accident. Le principe a donc des vertus pédagogiques en lui-même. Mais on pourrait aussi utilement imaginer inclure des principes de gamification dans un tel dispositif pour le rendre plus incitatif, voire construire explicitement un dispositif pédagogique d’apprentissage à une conduite plus sûre et/ou plus économe, comme le propose Fiat depuis plusieurs années avec son programme eco:Drive, qui permet aux conducteurs équipés du système Blue&Me (développé avec Microsoft) de recueillir toutes leurs données de conduite sur une clé USB et de les analyser via le programme eco:Drive.

Le programme EcoDrive de Fiat

L’interface de monitoring de sa conduite du programme EcoDrive de Fiat.

Aux USA, Aetna a adopté la même approche pédagogique en développant avec la société Mindbloom, un jeu en ligne, Life Game, destiné à aider les assurés à adopter un comportement sain. Sur le sujet, lire “Aetna Hopes Games Will Make People Healthier”.

Après ce détour par le point 2, revenons au 1er point, avec lequel je n’en avais pas fini… ;-)) !!

1 (le retour). Proposer des offres d’assurance avec tarification ou avantages personnalisés selon l’usage (usage-based insurance) (vous vous souvenez ?)

En Angleterre, Motaquote propose également une assurance auto personnalisée, en partenariat avec les systèmes de cartographie et d’assistance à la conduite Tom-Tom.

Mais l’assurance auto n’est pas la seule à proposer des offres personnalisées. Celles-ci existent aussi pour l’assurance santé, comme en témoigne l’assureur sud-africain Discovery. Ce dernier a créé une offre d’assurance santé nommée Vitality, qui permet aux assurés de bénéficier en parallèle d’avantages commerciaux en contrepartie de comportements de prévention, et notamment via l’usage d’objets connectés de fitness tels que Adidas micoach, Polar, Garmin ou Fitbug.

Discovery Vitality

L’offre Vitality de l’assureur sud-africain Discovery

Ici, la personnalisation ne repose pas sur le montant de la prime mais sur l’obtention de bénéfices en parallèle (coupons de réduction, etc.). Le principe qui préside à cette offre est toutefois celui que je défends depuis le début de cette série d’articles : l’internet de demain (ici à travers les objets connectés), ouvre le champ à de nouveaux usages (ici le Quantified Self), porteurs de nouvelles opportunités en termes de marketing, d’offres et de business model, reposant sur les principes suivants :

  • les objets connectés s’inscrivent dans une logique de prévention qui vise à réduire les risques, créant ainsi une opportunité gagnant-gagnant pour les assurés comme pour les assureurs.
  • les objets connectés reposent sur la génération-captation, l’analyse et l’utilisation de données qui peuvent ensuite être utilisées :
    • par les utilisateurs eux-mêmes, afin de réduire leurs risques en “monitorant” ces données et leur comportement de manière préventive
    • par les assureurs, afin d’adapter leur offre : sur le plan tarifaire par l’usage de l’analytique et de l’analyse prédictive, comme sur le plan préventif par l’usage de mécanismes de personnalisation, de gamification et de socialisation.
    • par les acteurs publics, scientifiques et médicaux, qui peuvent exploiter ces données

Pour revenir à notre propos initial, signalons que Discovery propose également une offre similaire pour l’assurance auto. Nommée VitalityDrive, elle repose sur l’usage d’un capteur automobile (DQ Track) qui permet de calculer un Quotient de conduite (Driver Quotient – DQ) lequel permet lui aussi de bénéficier d’avantages.

Enfin, pour clore le sujet des offres personnalisées et montrer à quel point elles peuvent être étendues, je trouve intéressant de noter qu’on les voit également apparaître dans le secteur bancaire, un secteur évidemment proche de celui des assurances. L’exemple en est fourni par Jumiya, une start-up qui propose des conditions de financement liées à l’usage des appareils de mesure de l’activité physique (lire “Jumiya, la banque se préoccupe de votre santé”).

De la même manière que j’évoquais ci-dessus les services pédagogiques qui pourraient être associés aux offres personnalisées, on pourrait également imaginer des services d’alerte et d’assistance associés à ces offres.

Je n’en ai pas repéré pour l’instant, mais il existe cependant dans ce domaine des initiatives qui relèvent selon moi du 3ème axe de développement que j’évoquais précédemment : la création par les assureurs de services digitaux innovants disctincts et autonomes de leur offre d’assurance.

3. Créer et commercialiser un dispositif ou un service digital d’information, de prévention ou de limitation des risques.

C’est ce qu’a fait Allianz en créant Allianz Helpbox, un service d’alerte et d’assistance qui repose sur un boîtier qui déclenche un appel d’urgence en cas d’accident et communique les coordonnées GPS.

Le principe d'Allianz Helpbox

Le principe d’Allianz Helpbox

 

Le boîtier d'Allianz Helpbox

Le boîtier d’Allianz Helpbox

 

Comment fonctionne Allianz Helpbox

Comment fonctionne Allianz Helpbox

On peut aussi mettre dans cette catégorie le site ComparHospit, de Malakoff-Médéric. Utilisant des données publiques OpenData, ce site permet de comparer les établissements hospitaliers pour choisir celui le plus adapté à ses besoins.

4. Proposer des offres d’assurance couplées à l’usage d’un dispositif ou service digital de prévention ou de limitation des risques.

Venons en maintenant à tous les cas où assureurs et mutuelles peuvent s’allier avec des éditeurs de solutions relevant de l’internet de demain pour faire évoluer leur offre.

Un premier exemple nous est fourni en France avec MAAF Assurances qui a initié un partenariat avec la société toulousaine Sigfox pour devenir “le premier assureur à offrir un service de protection de l’habitat des particuliers opéré par des objets communicants”. Il s’agit d’un service d’alerte en cas d’incendie ou d’intrusion connecté au réseau Sigfox. Disponible à compter de janvier 2013, il permettra aux assurés MAAF d’être avertis directement par SMS en cas de détection de mouvements ou de fumées. Selon Laurent Pigelet, directeur marketing et communication de MAAF : “la solution apportée par Sigfox répond à notre volonté de garantir la sécurité de nos sociétaires en toutes circonstances ».

Un autre exemple est fourni par SFR et Europ Assistance qui s’associent autour de l’offre de domotique Home by SFR.

Que l’internet des objets et le Quantified Self puissent être un enjeu pour les assureurs, on le voit notamment à travers le site web de certains éditeurs d’objets connectés, qui proposent parfois explicitement un partenariat avec les assureurs, comme le fait de manière très argumentée Fitbug.

Fitbug et son partenariat assureurs

La page de proposition d’offre de partenariat avec les assureurs de Fitbug.

Ils vont même jusqu’à citer un rapport qui dit que les demandes d’indemnisation d’assurance maladie sont 32% moins élevées chez les utilisateurs de Fitbug que pour les autres (voir illustration ci-dessous) !!!

Statistiques Fitbug

En bon data tracker, Fitbug utilise des arguments chiffrés pour convaincre (voir cartouche de droite) !

Aux Etats-Unis, l’assureur santé Aetna a entièrement redéfini sa mission, sa stratégie et sa communication autour de cette stratégie de fournisseur de solutions (notamment technologiques) de management de la santé. Il a investi dans l’acquisition de sociétés de monitoring des données de santé : iTriage, une plateforme web & mobile d’aide au diagnostic et de mise en relation avec les professionnels de soins; Medicity, et sa solution professionnelle iNexx; et enfin ActiveHealth Management. Au terme de ces acquisitions, il a développé la plateforme CarePass, qui permet aux utilisateurs d’appareils de mesure de santé de réunir l’ensemble de leurs données dans une même plateforme. CarePass fonctionne avec des applications telles que Fitbit, MapMyFitness, BetterLife ou SparkPeople.

La stratégie d'acquisitions technologiques d'Aetna

La stratégie d’acquisitions technologiques d’Aetna

Pour en savoir plus sur la stratégie d’Aetna, lire par exemple : Aetna to launch CarePass for mobile in 2013 et Why Aetna acquired iTriage app maker Healthagen.

Voilà, nous arrivons au terme de cette série.

Avant de la clore définitivement, je vous invite à lire :

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Pourquoi assureurs et mutuelles devraient s’intéresser de très près à l’internet de demain ? Episode 2 : Evaluation des risques et des dommages

Dans le premier article de cette série, j’ai décrit ce que j’entendais par “internet de demain” en évoquant notamment comment il va modifier la manière dont les données sont générées, partagées, puis analysées. Dans le présent article, nous allons voir le premier impact que l’internet de demain devrait avoir sur les mutuelles et les assurances. En l’occurrence, il pourrait modifier fortement la manière dont ils évaluent les risques et les dommages, que ce soit ceux qu’ils couvrent ou ceux qu’ils pourraient subir.

Précaution préalable : N’étant pas un spécialiste du métier des assurances et mutuelles, je serai ici prudent sur tout ce que je dit. J’espère ne pas dire trop de bêtises. N’hésitez surtout pas à faire vos remarques en commentaires !

Le métier des assurances & mutuelles

Le métier de l’assurance consiste à évaluer les risques et leur impact financier pour pouvoir les couvrir. “Connaître les risques pour mieux les anticiper, les maîtriser et les tarifer au plus juste, tel est, ni plus ni moins, le coeur du métier de l’assurance”, pouvait-on lire dans un article récent de l’Argus de l’Assurance consacré à l’innovation (n°7294, p.56).

Pour faire cela, les assureurs s’appuient sur différents métiers, internes ou externes à l’entreprise : statisticiens, prévisionnistes, actuaires

Sur le portail pédagogique lesmetiers.net, le métier d’actuaire est ainsi décrit : “Prévoir l’imprévisible, telle est la mission principale de l’actuaire ! Dans les banques et les sociétés d’assurance, l’actuaire analyse des données statistiques et effectue des calculs de probabilités. A partir de ces éléments, il établit le montant des versements et des taux d’intérêts pour chaque contrat (plan d’épargne retraite, assurance vie, etc.) et estime les réserves d’argent dont la banque a besoin pour faire face aux engagements financiers pris vis-à-vis des clients.” Pour l’anecdote, le métier d’actuaire est régulièrement classé parmi les 3 “meilleurs métiers” aux Etats-Unis par CarrerCast et le Wall Street Journal (voir 2010, 2011, 2012).

Ainsi donc, le métier d’actuaire consiste à analyser et modéliser le taux de risque d’un côté (de manière statistique et historique) et à construire l’équation économique de l’autre entre ce que peut et doit payer chacun pour être couvert (la prime d’assurance) et ce que peuvent et doivent recevoir les victimes. Pour cela, l’assureur doit savoir quelles situations sont à risques et doit pouvoir évaluer dans quelle situation se trouve un assuré. Si l’assuré est dans une situation à risque, sa prime d’assurance sera plus élevée que s’il ne l’est pas.

Je cite l’article “Prime d’assurance” de Wikipedia : “La partie risque constitue le coût probable de sinistre que représente le risque à assurer. Concrètement, l’assureur va modéliser le risque que représente l’objet à assurer, en comparant son profil avec l’historique qu’il possède sur d’autres profils similaires. L’évaluation du risque est donc liée à la connaissance historique de risques similaires (ou à la capacité de modélisation). C’est la raison pour laquelle, les assureurs proposent des primes d’assurance différentes, puisqu’ils n’ont pas le même historique, la même expérience, la même base de clientèle. Ils évaluent donc différemment les risques.”

Cette différence repose en partie sur le choix de ce que l’on appelle les “variables explicatives”, comme l’explique l’article “Calcul de la prime d’assurance”, de Wikipédia : “Le choix des variables explicatives obéit à de nombreux critères qui vont au-delà de la pertinence statistique des variables considérées :

  • Disponibilité et fiabilité de l’information : les variables doivent être connues de l’assureur, et récoltées de façon fiable auprès de l’assuré. Ainsi, il est interdit en France de récolter des données raciales. En assurance auto, la variable explicative la plus pertinente est le kilométrage parcouru. Cette donnée est utilisée dans certains pays du nord de l’Europe, mais n’est pas utilisable dans les pays d’Europe du sud.
  • Segmentation interdite a priori par la compagnie d’assurances : une compagnie d’assurance peut décider de ne discriminer les prix qu’en fonction de critères précis, en en excluant délibérément certains. Cependant, si des concurrents utilisent une segmentation plus fine, la compagnie d’assurance risque de ne se retrouver qu’avec les plus mauvais risques, les bons risques étant captés par la concurrence grâce à des tarifs plus avantageux.”

L’explosion du nombre de données

Or, c’est ce paysage qui, selon moi, pourrait bien être modifié en profondeur par l’internet de demain. De quelle manière ? Non pas en invalidant les actuels modes de calcul (les modèles statistiques, prédictifs, stochastiques, etc.), mais plutôt en faisant exploser le registre des données sur lesquelles se fondent les assureurs pour effectuer ces calculs. Nous aurons en effet sans cesse plus de données à disposition, sans cesse plus récentes, issues de sources sans cesse plus variées, analysées par des puissances de calcul sans cesse plus grandes pouvant travailler à la fois sur un plus grand nombre de données, d’une plus grande variété et dans un plus court laps de temps.

Cette explosion du nombre de données, c’est ce que l’on appelle le big data. Voici donc un sujet qu’il me paraît crucial de mettre au coeur des débats et des attentions dans le monde de l’assurance. Signe d’ailleurs de l’importance de cette question pour ce secteur, le 16 février prochain, le LAB (Laboratoire Assurance Banque), organise une conférence sur le thème “Big Data : quels usages pour l’assurance ?”. Ce sera notamment l’occasion d’aborder des questions telles que (je cite le programme de l’événement) : “Comment utiliser concrètement le Big Data  pour anticiper et prédire des sinistres en santé ? Pour fournir des services inédits grâce à la géolocalisation ? Pour améliorer le ciblage publicitaire sur internet ?” et également “Quel doit être le rôle des actuaires dans l’analyse de ces informations ?”

Une plus grande diversité de données exploitables

Savoir traiter le volume sans cesse croissant des données est donc clé. Mais le big data en volume n’est possible que parce qu’il s’accompagne d’une explosion de la variété des données. Pour ne citer que 2 exemples (les plus parlants en matière de digital), les médias sociaux et le nombre croissant de capteurs, comme je l’ai déjà dit dans le premier article de cette série, multiplient les données. Et toutes ces données supplémentaires sont autant de matière nouvelle à analyser par les actuaires, statisticiens et autres prévisionnistes pour rendre plus précise leur évaluation du risque. L’évaluation des risques utilise en effet le plus souvent des données statistiques et historiques de survenue des risques. Elles vont progressivement se multiplier et se diversifier avec l’internet des objets, les médias sociaux ou l’usage des smartphones, comme on peut le lire dans cet article. C’est aussi ce qu’indique l’Argus de l’assurance, quelques lignes après celles citées plus haut : “les spécialistes estiment cruciale (pour la modélisation des risques) l’exploitation des smartphones comme capteurs d’informations sociales et comportementales.” (L’Argus de l’assurance, n°7294, p.56)

Depuis quelques années déjà, le cabinet Deloitte promeut un nouveau modèle d’analyse prédictive, fondé sur l’utilisation de données comportementales par opposition à l’usage des données classiquement recueillies et utilisées par les assureurs. On trouvera une description de ce modèle dans cette étude et cette présentation. Plusieurs sociétés, dont Aviva, ont utilisé ce modèle comme en témoigne cet article du Wall Street Journal.

On peut aussi citer à ce sujet cet autre article de l’Argus de l’assurance : “Aviva, aux États-Unis, pour ouvrir son assurance décès à un plus grand nombre, cherchait à baisser les coûts de souscription (des tests médicaux qui lui coûtaient en moyenne 125 $ par dossier). En 2010, il a testé un modèle prédictif comportemental, en récupérant sur les réseaux sociaux des données pour décrire des comportements alimentaires, culturels…, et 99,3 % des prévisions du modèle ont concordé avec le résultat des tests médicaux. Le tout avec un coût unitaire bien inférieur, une fois le modèle prédictif mis en place.”

Contrairement à ce que dit cet extrait, je ne suis pas sûr qu’Aviva et Deloitte aient utilisé dès 2010 des données issues des réseaux sociaux… Par contre, comme l’indique cet article, je pense que la question de l’usage de telles données devrait se poser rapidement, qu’il s’agisse des données issues des médias sociaux, des objets connectés, des capteurs, bref de toutes ces données issues de l‘internet de demain.

Évidemment, j’ai bien conscience que de multiples règles de droit et d’éthique encadrent et encadreront longtemps le travail des assureurs, et heureusement ! Je ne me prononce pas sur ce qu’il est possible et souhaitable de faire légalement, juste sur ce que permet la technologie et les usages numériques, et sur ce qui offre des opportunités business. Ensuite, il y a évidemment un débat à avoir sur la question de la faisabilité légale de mise en oeuvre (faisabilité qui varie d’ailleurs et variera sans doute longtemps d’un pays à l’autre). Dans un article paru en Juin 2012, The economist s’inquiétait d’ailleurs des dérives possibles de telles pratiques. Forbes avait également relayé ce questionnement dans un autre article.

Open Data, API et crowdsourcing apportent de nouvelles opportunités

Quoi qu’il en soit de l’issue de ce débat, je constate que dès aujourd’hui des pratiques innovantes se mettent en place chez les assureurs qui tentent de tirer parti de ces nouvelles opportunités qu’offre l’internet de demain, aussi bien à travers l’augmentation exponentielle des données qui sont et seront disponibles, qu’à travers les nouveaux usages qu’il initie. Parmi ces usages : le partage des données, que ce soit le partage des données publiques via le principe de l’Open Data, ou l’usage des API.

L’Argus de l’assurance a récemment consacré un article à l’Open Data : “L’open data, un nouveau gisement à exploiter”. Dans cet article, le journal explique également que l’assureur américain Aetna a initié une démarche de partage de ses données aux autres assureurs et développeurs d’applications sous forme d’API via sa plateforme CarePass. On peut retrouver d’autres articles soulevant l’intérêt et les questionnements de l’Open Data et des API pour les assurances et les mutuelles ici, ici, ici ou encore ici.

C’est aussi dans ce contexte de l’Open Data qu’est né en France l’initiative transparence santé, qui est ainsi décrite sur son site web : “A l’heure de l’Open data, nous, représentants d’usagers de santé, chercheurs, assureurs, entrepreneurs, consultants et journalistes, soucieux d’une meilleure information sur le fonctionnement de notre système de soins, réclamons la possibilité pour la société civile d’accéder en toute transparence aux données publiques de santé. Notre initiative – l’Initiative transparence santé – vise à porter ce débat auprès de l’opinion et des décideurs pour qu’enfin les verrous sautent.” L’UFC-Que Choisir milite également dans ce sens.

Cette ouverture des données est sans doute attirante, mais elle n’est pas sans poser des défis, notamment en termes de qualité des données, comme le rappelle Optimind dans son dossier technique La qualité des données. Car la quantité ni même la transparence ne sont pas un gage automatique de qualité, de validité et de performance ou de pertinence dans l’exploitation. La capacité à trier, sélectionner et segmenter les données est donc fondamentale, tout autant que la capacité à les analyser ensuite.

Or, là encore, les réserves d’innovation des assureurs pour répondre à de tels défis sont énormes. La démarche la plus innovante et audacieuse en la matière dont j’ai entendu parler est celle de l’assureur américain Allstate à travers son usage de Kaggle, une plateforme de crowdsourcing spécialisée dans l’organisation de concours autour des BigData. L’assureur organise sur cette plateforme des concours d’analyse prédictive :

  • Will I stay or Will I go?” visait à prédire quels clients de l’assureur vont lui rester fidèle : “Predict which of our current customers will stay insured with us for an entire policy term.”
  • Give me some credit” est un concours visant à analyser les probabilités de défaut d’un emprunteur.
  • L’assureur a aussi lancé un concours pour prédire au mieux les coûts des sinistres (blessures et décès) en fonction des caractéristiques du véhicule de l’assuré.

Comme le formule judicieusement le blog “C’est pas mon idée !” dans un article éponyme, à travers ce projet, “Allstate teste l’actuariat en crowdsourcing !”

Pour conclure sur cette partie, je vous invite à consulter le compte-rendu de la journée de conférences organisée par l’Enass (Ecole Nationale d’Assurance) le 22 juin 2011 sur le thème « Des faits aux données ». L’ensemble des sujets évoqués dans cet article y sont débattus par des spécialistes.

L’internet de demain va également modifier l’analyse des risques et dommages que les assureurs et les mutuelles pourraient subir.

Si le métier des assurances et mutuelles consiste à couvrir les risques de leurs assurés, ils ne sont pas eux-mêmes exempts de tous risques ! Et comme charité bien ordonnée commence par soi-même, il est donc crucial qu’ils s’appliquent également à eux-mêmes leur propre évaluation !

Je comprends cette question comme celle de l’analyse des risques opérationnels, une analyse qui peut s’appliquer à n’importe quelle entreprise à travers l’ERM (Enterprise Risk Management). Je vais être très bref sur ce sujet qui est loin d’être ma spécialité si vous voyez ce que je veux dire. Pour ceux que ça intéresse, je vous suggère de lire le dossier technique d’Optimind sur le sujet. Quoi qu’il en soit, sur cette question comme pour l’analyse de n’importe quel autre risque, l’internet de demain devrait jouer un rôle aussi bien dans la nature des informations à analyser que des algorithmes capables de les analyser. Ici encore, les capacités de captation et d’analyse des big data seront mises à contribution, ainsi que les outils d’analyse prédictive. On trouvera de nombreux points d’entrée sur ce sujet (ainsi que sur tous ceux évoqués dans cet article) dans le blog Business-Analytics-Info.fr de l’éditeur SAS : Gestion du risque : anticiper l’inattendu, L’analyse prédictive pour une gestion « intelligente » du risque, etc. Et pour qu’on ne m’accuse pas de favoriser un éditeur au dépend d’un autre, je vous oriente également vers cette page de loffre d’IBM, qui intègre la gestion des risques opérationnels.

Voilà. Cet article touche enfin à sa fin. J’ai été long… et rapide à la fois tant le sujet mériterait d’être approfondi. J’espère en tous cas vous avoir convaincu que l’internet de demain pourrait offrir toute une palette d’outils et de données inédits qui pourraient intéresser au plus haut point assureurs et mutuelles dans leur travail d’évaluation des risques.

Mais l’internet de demain pourrait également modifier le marketing et la relation client des assureurs et des mutuelles. C’est ce que nous verrons dans le prochain article de cette série.

Pourquoi assureurs et mutuelles devraient s’intéresser de très près à l’internet de demain ? (Episode 1 : L’internet de demain ?)

Le moins que l’on puisse dire, c’est que les assurances et les mutuelles n’ont pas toujours été très à l’aise avec les différentes révolutions digitales, tout au moins dans leur usage marketing. La première vague d’internet, celle du “web 1.0” ou de l’internet de communication, est sans doute celle qu’ils ont su le mieux négocier car elle ne modifiait pas en profondeur leur modèle ni leur mode de relation avec les assurés. Mais dès que l’on aborde la question du e-commerce, du mobile, ou pire, des médias sociaux, c’est une toute autre affaire ! Assureurs et mutuelles avancent dans ces registres à pas comptés.

En sera-t-il toujours ainsi des relations entre ce secteur et les innovations digitales ? Je ne saurai le dire. Mais une chose me paraît évidente : à l’inverse de l’attitude qu’ils ont trop souvent eu jusqu’à présent, les assureurs devraient dès aujourd’hui s’intéresser de très près à l’Internet de demain !

L’Internet de demain, de quoi s’agit-il ?

Tout d’abord, l’internet de demain est déjà un peu l’internet d’aujourd’hui (comme nous le verrons dans la suite de cet article), mais pas encore mature ou seulement en émergence pour l’instant.

Sur le fond de la question, loin de moi l’idée de donner ici une définition “scientifique” ou de faire des prédictions. A travers cette expression d’internet de demain, je voudrai juste désigner un ensemble de nouveautés technologiques et d’usages qui devraient, selon moi, être au coeur de ce que sera internet durant les prochaines années. Ce sont des sujets qui par ailleurs concernent directement mon propos dans cet article.

Je les classerai en 2 catégories :

  • des technologies d’une part, telles que l’internet des objets (IoT), l’analytique des big data, le web prédictif, le M2M, les réseaux sans fil bas débit ou les technologies ubiquitaires (QR Codes, puces RFID, NFC, Bluetooth, geo-localisation…),
  • et des usages d’autre part, tels que le Quantified Self, le “self data management”, l’Open Data, le crowdsourcing ou les communautés privées.

Sans doute l’internet de demain sera-t-il également marqué par d’autres mouvements de fond. Mais je crois en tous cas que les tendances citées ci-dessus seront très importantes. Avec elles, on pourrait dire qu’après l’internet des contenus et de la communication (le web 1.0”), puis l’internet des conversations et de la participation (le web 2.0, les médias sociaux), apparaît l’internet des données. A moins qu’il ne s’agisse de l’internet des actions, le Fabernet, comme l’appelle Henri Verdier, ou bien tout simplement de l’internet des objets (IoT, Internet of Things), voire encore de l’internet of everything (IoE), comme le promeut Cisco ? Côté usages, François Verron parle lui d’internet compagnon. Quant à l’importance des données liée à cette tendance, Fred Cavazza en parle dans un de ses derniers articles.

Enfin, que le sujet soit à la mode et interpelle tout le monde en ce moment, c’est bien ce qu’ont montré la conférence LeWeb’12 Paris, qui était consacré à l’internet des objets, ainsi que le récent CES 2013, qui a également été marqué par la même tendance de fond (Cf. encore le même article de Fred Cavazza ou encore ceux d’Olivier Ezratty).

Bref, nous verrons bien ce qu’il en adviendra… Quoi qu’il en soit, la question que vous vous posez sans doute à cet instant est : Pourquoi diable ces sujets devraient-ils intéresser les assurances et les mutuelles ? C’est ce que j’aimerai expliquer dans cette série d’articles.

Mais pour pouvoir le faire clairement, je crois qu’il peut être utile de préciser dans un premier temps comment fonctionne cet internet des données et quels sont ses impacts en général. Je pense qu’il faut les envisager à 3 niveaux (j’irai vite, en mode liste à puces, sans volonté d’être exhaustif mais plutôt pédagogique) :

Tout d’abord, l’internet de demain modifie la manière dont les données sont et seront générées et captées :

  • Comment sont-elles générés ou captées ?
    • par des capteurs (internet des objets, objets connectés…)
    • par les médias sociaux, qui génèrent des conversations et de l’activité sociale (post, share, like, follow…; textes et photos…)
    • via l’usage des mobiles et des applications mobiles
    • Cf. schéma ci-dessous :
Source : Informatica

Source : Informatica

 

  • Par qui sont-elles générées ou captées ?
    • par les individus eux-mêmes, via leur usage des médias sociaux ou des applications mobiles utilisant des capteurs et permettant le partage social
    • par les entreprises et les collectivités, qui vont installer des capteurs et des plateformes sociales (smart grid, ville 2.0, business analytics…)
  • Quelles conséquences ?
    • multiplication des données (cf. graphique ci-dessous) = BigData = nouveau gisement de données = nouvelles opportunités = mais nécessite des outils adaptés pour le stockage et le traitement
    • plus grande fréquence de mise à jour = impact plus grand du temps réel = nouvelles opportunités = nécessite des outils adaptés pour le traitement
    • hétérogénéité des canaux et des formats = nécessité de convergence & coordination des canaux (sources des données (captation) + stockage des données (bases)) et des formats (normes)
Le digital entraîne une explosion du volume d'informations

Le digital entraîne une explosion du volume d’informations

 

Ensuite, l’internet de demain modifie la manière dont les données sont et seront stockées et partagées :

  • stockées en grande partie dans le cloud
  • partagées :
    • via Open Data, notamment par les collectivités et les services publics
    • via API et ouverture des données, notamment par les entreprises


Enfin, il modifie la manière dont les données sont et seront analysées et interprétées :

  • Comment ?
    • BigData analytics
    • Décisionnel / BI
    • Analyse prédictive
  • Pour en faire quoi ? (j’anticipe sur les articles suivants de cette série consacrée aux assurances)
    • meilleure connaissance des clients
    • meilleure connaissance des phénomènes (analyse des risques)
    • optimisation des offres & promotions en temps réel
    • personnalisation des offres & promotions
    • création de nouvelles offres avec services associés
    • utilisation de nouveaux mécanismes de gamification

Ceci étant dit (et très vite dit, je le reconnais), revenons à notre sujet sectoriel.

Selon moi, cet internet de demain est susceptible d’impacter assurances et mutuelles à trois niveaux au moins (certainement plus en fait, mais je me contenterai de ces trois là pour l’instant !) :

  1. dans leur travail d’analyse et d’évaluation des risques et des dommages (que ce soit ceux qu’ils couvrent ou ceux qu’ils pourraient subir)
  2. dans leur marketing et leur gestion de la relation client
  3. enfin, dans la création et l’adaptation de leur offre

Je consacrerai donc les prochains articles de cette série à ces sujets (suspens ! … ;-)…).