Analyse comportementale

Comment anticiper l'évolution des comportements?

Riche de son histoire et de sa parfaite intégration dans les mœurs et habitudes, la protection sociale française est en perpétuelle mutation. Tiraillée entre intérêts d’ordre social, sanitaire, économique et politique, elle fait partie intégrante des préoccupations de l’Etat, qui s’appuie de plus en plus sur les compétences des organismes d’assurances et leur implication pour continuer à pérenniser ce système.

Face au projet de réforme « 100% Santé » qui tend encore un peu plus vers une protection totale des français, les assureurs sont confrontés à plusieurs dilemmes dont le principal concerne l’anticipation des coûts générés par les changements de comportement provoqués par la réforme.

Nous avons alors souhaité apporter un éclaircissement sur ces impacts, ainsi que sur l’utilisation d’outils de type machine learning qui peuvent, nous le verrons, affiner la vision prospective des assureurs. Les techniques actuarielles de tarification pratiquées par la majorité des acteurs de la place montrent en effet leurs limites dans cet exercice car elles sont basées sur des liens linéaires entre variables alors que les effets comportementaux (liés aux évolution du reste à charge par exemple) peuvent se montrer plus complexes.

Nous vous proposons ainsi dans ce document les conclusions de notre étude, tant en termes d’impacts que de méthodologies dans la prise en compte d’éléments non linéaires traduisant les comportements de consommation.

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