Révolutionner la tarification de l'assurance auto avec la télématique

Les prix des assurances auto se basent généralement sur des infos fournies par les conducteurs, comme l'âge, le sexe et les sinistres passés. Ce système aide les assureurs à comprendre le risque associé à chaque contrat d'assurance et à décider combien facturer. Mais avec la montée de la technologie télématique, les assureurs peuvent maintenant collecter des données de conduite détaillées grâce à des dispositifs installés dans les voitures ou via des applis mobiles. Ça inclut des infos sur la vitesse, le freinage et les patterns de conduite, ce qui donne aux assureurs de meilleures idées sur les habitudes de chaque conducteur. Du coup, le tarif des assurances peut devenir plus personnalisé et équitable.

#La Nouvelle Approche de l'Assurance Auto

Ce changement vers l'utilisation des données de conduite réelles s'appelle l'Assurance basée sur l'usage (ABU). Ça aide les assureurs à évaluer le risque plus précisément, ce qui peut conduire à des primes plus basses pour les conducteurs prudents. En récompensant la conduite sécuritaire, l'ABU peut aussi améliorer la sécurité routière et réduire le nombre d'accidents, ce qui fait baisser les coûts pour tout le monde. Cette méthode peut également réduire la discrimination injuste en permettant à une plus grande variété de facteurs d'influencer les décisions.

#Problèmes avec les Méthodes Actuelles

Un gros défi de l'ABU est de savoir comment utiliser efficacement les données de conduite collectées. Bien que plusieurs études aient souligné le rôle du kilométrage dans l'évaluation du risque, ça ne raconte pas toute l'histoire des habitudes d'un conducteur. Les chercheurs créent souvent des caractéristiques supplémentaires à partir des données brutes pour capturer des aspects essentiels du comportement de conduite, comme les freinages brusques ou les excès de vitesse. Mais ce processus de création de caractéristiques dépend beaucoup du jugement humain, ce qui peut introduire des biais et n'est pas toujours simple.

#Se Tourner vers des Techniques Avancées

Pour surmonter ces limites, les chercheurs explorent maintenant des méthodes avancées pour extraire automatiquement des insights significatifs d'énormes quantités de données. Les réseaux neuronaux, connus pour leur capacité à apprendre et identifier des patterns, sont devenus un outil populaire pour analyser les données Télématiques et autres types de données non structurées. Ils peuvent apprendre des caractéristiques automatiquement sans nécessiter beaucoup d'intervention manuelle, ce qui les rend attrayants pour le modélisation des assurances.

#Présentation du Réseau Neuronal Actuariel Combiné (CANN)

Cet article discute d'une nouvelle approche pour modéliser les réclamations d'assurance basée sur le Réseau Neuronal Actuariel Combiné (CANN). Le CANN mélange des modèles statistiques traditionnels avec des réseaux neuronaux, créant un système qui allie la fiabilité des méthodes classiques avec la flexibilité des réseaux neuronaux. Ce nouveau modèle vise à améliorer les prédictions liées aux réclamations d'assurance auto en utilisant à la fois des facteurs de risque traditionnels et les riches données obtenues grâce à la télématique.

#Composants du CANN

Le CANN a deux parties principales : un modèle de régression classique et un réseau neuronal. Le modèle classique fournit une base stable et des résultats interprétables, tandis que le réseau neuronal peut capturer des relations complexes dans les données. Le modèle classique travaille sur des facteurs de risque connus, tandis que le réseau neuronal traite les données télématiques, permettant une compréhension plus nuancée du comportement de chaque conducteur.

#Jeux de Données Existant

Cette étude utilise des jeux de données d'une compagnie d'assurance canadienne, comprenant des infos de contrats et des données télématiques liées aux trajets en voiture. Chaque ligne du jeu de données de contrats correspond à un contrat d'assurance, tandis que le jeu de données télématiques enregistre des détails sur les trajets effectués par les assurés.

#Modèles de Comptage de Réclamations

Le but des modèles de régression de comptage de réclamations est d'estimer la probabilité qu'un conducteur fasse une réclamation en fonction de ses comportements de conduite et d'autres facteurs de risque. Pour analyser correctement les données, l'étude prend en compte des modèles transversaux et longitudinaux. Les modèles transversaux traitent tous les contrats de manière indépendante, tandis que les modèles longitudinaux reconnaissent que les contrats liés à un même véhicule peuvent avoir une relation, permettant des prédictions plus précises en utilisant les comportements passés pour informer le risque futur.

#Exploration des Modèles Transversaux

Pour la modélisation transversale, l'étude examine les comptages de réclamations en utilisant la distribution de Poisson, qui est simple et largement utilisée. Un aspect clé est d'estimer combien de réclamations un véhicule pourrait subir en fonction de ses variables prédictives. L'étude analyse aussi la distribution binomiale négative comme alternative, particulièrement quand les données montrent plus de variabilité que ce que le modèle de Poisson peut gérer.

#Incorporation des Télécommunications dans les Modèles

Pour les modèles de Poisson et binomiaux négatifs, les données télématiques sont intégrées dans les analyses de régression. Ça inclut non seulement des variables traditionnelles mais aussi des caractéristiques dérivées des comportements de conduite capturés par la télématique. L'étude souligne l'importance de ces caractéristiques pour améliorer la précision des modèles.

#Mise en Œuvre des Modèles de Réseaux Neuronaux

Dans les applications de modèles avancés, l'étude introduit l'architecture du réseau neuronal utilisant le perceptron multicouche (MLP). Ce réseau apprend à partir des données télématiques brutes, capturant des relations plus complexes que les méthodes statistiques traditionnelles. La flexibilité des réseaux neuronaux permet de mieux gérer les patterns de données compliqués qui pourraient passer inaperçus dans des analyses classiques.

#Entraînement des Modèles

Une fois que l'architecture du modèle est mise en place, le processus d'entraînement commence. Les modèles nécessitent un ensemble d'entraînement pour ajuster leurs paramètres, un ensemble de validation pour peaufiner, et un ensemble de test pour évaluer la performance. L'étude souligne la nécessité de diviser les données soigneusement pour éviter le surapprentissage et s'assurer que les modèles se généralisent bien sur de nouvelles données.

#Évaluation de la Performance des Modèles

L'évaluation de la performance implique de mesurer à quel point les modèles prédisent les réclamations en fonction de données non vues. En utilisant plusieurs métriques de scoring, l'étude compare les modèles CANN aux modèles log-linéaires traditionnels qui s'appuient uniquement sur des caractéristiques créées. Les résultats montrent que les modèles CANN surpassent systématiquement leurs homologues, démontrant les avantages d'intégrer les données télématiques et des méthodes statistiques avancées.

#Insights sur l'Importance des Caractéristiques et la Dépendance Partielle

Pour améliorer la compréhension des modèles, l'étude utilise des techniques comme l'importance des caractéristiques par permutation et les graphiques de dépendance partielle. Cela aide à identifier quelles variables ont le plus grand impact sur la prévision des réclamations et comment ces variables se rapportent aux résultats des prédictions. Les insights de ces analyses révèlent que certaines entrées télématiques, en particulier celles liées aux vitesses maximales, sont cruciales pour déterminer la fréquence des réclamations.

#Conclusions et Perspectives Futures

La recherche indique que l'utilisation des données télématiques dans un cadre de Réseau Neuronal Actuariel Combiné peut significativement améliorer la modélisation des réclamations d'assurance. Bien que l'étude actuelle donne des résultats prometteurs, elle laisse place à d'autres explorations. Accéder à des jeux de données plus riches, comme des données capturées à des niveaux plus granulaires, pourrait potentiellement améliorer encore la performance des modèles. Les recherches futures devraient envisager d'appliquer des méthodes statistiques alternatives et d'explorer différentes architectures de réseaux neuronaux pour continuer à améliorer les prédictions dans l'évaluation des risques d'assurance.

En affinant ces méthodes et en cherchant constamment de meilleures données, les assureurs peuvent ouvrir la voie à des primes d'assurance plus adaptées et équitables, profitant finalement à la fois aux entreprises et aux assurés.