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Peut-on être trop vieux pour être assuré ?

Lors de note atelier sur l’équité et la discrimination en assurance, organisé la semaine passée à Québec, nous sommes revenus sur un passage intéressant de la Charte des droits et libertés de la personne du Québec. Son article 20.1 prévoit que :

« Dans un contrat d’assurance ou de rente, un régime d’avantages sociaux, de retraite, de rentes ou d’assurance ou un régime universel de rentes ou d’assurance, une distinction, exclusion ou préférence fondée sur l’âge, le sexe ou l’état civil est réputée non discriminatoire lorsque son utilisation est légitime et que le motif qui la fonde constitue un facteur de détermination de risque, basé sur des données actuarielles. »

Autrement dit, une distinction fondée sur l’âge peut être considérée comme non discriminatoire en assurance, à condition que son utilisation soit légitime et qu’elle repose sur des données actuarielles établissant sa pertinence pour l’évaluation du risque. La possibilité de différencier les primes en fonction de l’âge est donc explicitement reconnue, mais elle n’est pas inconditionnelle.

Cette disposition est intéressante lorsqu’on s’interroge sur l’assurance automobile des personnes âgées. Les seniors sont-ils effectivement plus dangereux au volant ? Paient-ils davantage leur assurance ? Et peuvent-ils rencontrer des difficultés à s’assurer, notamment après la résiliation d’un contrat ?

Que disent les statistiques ?

Le Groupement des assureurs automobiles (GAA) du Québec publie des statistiques détaillées sur la fréquence des sinistres selon l’âge et le sexe des conducteurs. Les résultats de 2025 montrent que, pour la garantie collision, la fréquence des sinistres diminue progressivement jusqu’à 64 ans, avant de remonter chez les conducteurs plus âgés. Chez les femmes de 75 ans et plus, elle avoisine 5 %, soit un niveau comparable à celui observé chez les femmes de 25 à 29 ans. La prime moyenne de cette garantie diminue, quant à elle, jusqu’à 74 ans, avant d’augmenter chez les 75 ans et plus.

Ces résultats illustrent une relation entre âge et sinistralité qui n’est pas monotone. Mais ils concernent une garantie particulière, et non l’ensemble des accidents responsables ou des dommages corporels.

En France, les données de l’Observatoire national interministériel de la sécurité routière (ONISR) apportent un autre éclairage. Dans son bilan 2024, l’ONISR indique que, parmi les conducteurs de voitures de tourisme impliqués dans un accident mortel, ceux de 50 à 64 ans présentent la plus faible proportion de responsabilité présumée (57 %). À l’inverse, chez les 18–24 ans comme chez les 75 ans et plus, cette proportion dépasse 78 %.

Il faut toutefois être prudent avec ces chiffres. La proportion de conducteurs présumés responsables parmi ceux impliqués dans un accident mortel n’est pas une fréquence annuelle d’accidents. Elle ne tient compte ni du nombre de conducteurs dans chaque classe d’âge, ni du kilométrage parcouru. Par ailleurs, les personnes âgées sont plus vulnérables aux conséquences physiques d’un accident.

En matière d’assurance, il faudrait idéalement disposer, par tranche d’âge, de la fréquence des sinistres, de leur coût moyen et de l’exposition au risque, notamment du kilométrage parcouru. Les statistiques de mortalité routière ne suffisent pas à établir une prime pure actuarielle. Les données britanniques permettent d’aller un peu plus loin. Dans une étude publiée en 2022, le Department for Transport rapporte les accidents corporels en fonction de l’âge des conducteurs, en distinguant le nombre de conducteurs impliqués dans un accident, le taux d’implication rapporté à la distance parcourue et le kilométrage moyen annuel. En Angleterre, en 2020, le taux d’implication dans un accident corporel passe ainsi de 1 384 conducteurs par milliard de miles parcourus chez les 17–24 ans à 211 chez les 71–75 ans, avant de remonter fortement, jusqu’à 2 014 chez les 86 ans et plus.

Cette augmentation aux âges les plus élevés doit cependant être interprétée avec prudence. Le nombre absolu de conducteurs impliqués dans des accidents diminue avec l’âge, mais le kilométrage parcouru diminue également fortement. Les conducteurs les plus âgés ont donc relativement peu d’accidents en nombre, mais peuvent présenter une fréquence élevée lorsqu’on rapporte ces accidents aux distances parcourues. Plusieurs études ont par ailleurs mis en évidence un phénomène de low-mileage bias : les conducteurs qui parcourent peu de kilomètres présentent généralement davantage d’accidents par kilomètre, notamment parce qu’ils effectuent proportionnellement plus de trajets urbains. Comparer des automobilistes de différents âges sans tenir compte de leurs habitudes de déplacement peut donc conduire à attribuer à l’âge des différences qui reflètent, au moins en partie, les conditions de conduite.

Quand l’âge devient un obstacle à l’assurance

La question ne se limite cependant pas au montant des primes. Dans plusieurs pays européens, des difficultés d’accès à l’assurance automobile ont été signalées chez les conducteurs âgés.

En Belgique, l’organisme public de lutte contre les discriminations, Unia, a publié en 2018 une recommandation spécifiquement consacrée aux limites d’âge en assurance automobile. Il rapportait des situations dans lesquelles des automobilistes de plus de 70 ans se voyaient refuser une assurance en raison de leur âge, ou se trouvaient dissuadés de changer de compagnie. Après examen de différentes études, Unia estimait que l’âge, pris isolément, ne permettait pas de justifier de telles exclusions. L’organisme soulignait notamment l’importance de l’état de santé, des antécédents de conduite et du kilométrage.

En France, le sujet a été porté récemment devant l’Assemblée nationale. Dans une question écrite publiée le 28 avril 2026, le député Gérard Leseul signalait des situations dans lesquelles des conducteurs âgés voyaient leur contrat résilié après un accrochage ou subissaient des augmentations importantes de leur prime.

Dans sa réponse du 21 juillet 2026, le gouvernement rappelait qu’un assureur peut résilier un contrat automobile à son échéance annuelle, sans avoir à motiver sa décision, sous réserve d’un préavis de deux mois. Il soulignait également que l’Autorité de contrôle prudentiel et de résolution (ACPR) ne lui avait pas fait état de difficultés générales de fonctionnement du marché.

Il existe donc des signalements précis de difficultés rencontrées par les conducteurs âgés, mais les données publiques ne permettent pas, à ma connaissance, de mesurer leur ampleur : combien de contrats sont-ils résiliés chaque année selon l’âge de l’assuré ? Combien de refus un conducteur âgé rencontre-t-il avant de trouver une nouvelle assurance ? Et quelle augmentation de prime subit-il après une résiliation ?

Ces indicateurs seraient pourtant indispensables pour apprécier l’existence d’éventuelles difficultés structurelles d’accès à l’assurance.

Il faut également souligner que l’âge est souvent utilisé comme une variable de substitution (proxy) pour des caractéristiques plus difficiles à observer, notamment l’état de santé et les capacités physiques ou cognitives. C’est précisément l’un des arguments développés par Unia dans sa recommandation de 2018. Les études citées par l’organisme belge soulignent que le vieillissement ne se traduit pas mécaniquement par une dégradation de l’aptitude à conduire. Certains automobilistes de 85 ans peuvent avoir de meilleures capacités physiques et cognitives que des personnes beaucoup plus jeunes. La catégorie des « seniors » est donc particulièrement hétérogène : les habitudes de conduite, le kilométrage annuel, l’état de santé et les capacités de réaction varient considérablement d’une personne à l’autre. Une augmentation moyenne de la sinistralité avec l’âge, lorsqu’elle est observée, ne signifie pas que tous les individus d’une même tranche d’âge présentent un risque élevé.

Mais une autre difficulté, plus statistique, mérite d’être soulignée. Les études actuarielles reposent généralement sur les données des portefeuilles d’assurance, qui permettent de suivre les sinistres des personnes assurées, mais renseignent beaucoup moins bien sur celles qui quittent le portefeuille. Imaginons un automobiliste de 83 ans ayant eu deux accidents responsables, dont le contrat disparaît des données l’année suivante. Que s’est-il passé ? L’assureur a-t-il résilié le contrat à son échéance ? A-t-il proposé une augmentation tarifaire telle que l’assuré a préféré partir ? Le conducteur a-t-il décidé lui-même de ne plus conduire, éventuellement sous la pression de ses proches ? Ou a-t-il simplement changé d’assureur ? Sans information supplémentaire, il est impossible de distinguer ces différentes situations.

Ce problème de sélection et de sorties potentiellement informatives du portefeuille complique l’interprétation des statistiques. Si les conducteurs les plus fragiles, ou ceux qui ont connu plusieurs sinistres, cessent progressivement de conduire ou disparaissent des portefeuilles étudiés, les statistiques calculées sur les assurés qui restent peuvent donner une image partielle de la relation entre vieillissement et risque automobile. Les données ne permettent alors pas nécessairement de distinguer l’évolution du risque avec l’âge des effets de sélection, de résiliation ou d’abandon de la conduite. Autrement dit, observer une faible sinistralité chez les conducteurs âgés encore assurés ne suffit pas à établir que le risque reste faible pour l’ensemble des personnes de cet âge, pas plus qu’une augmentation de leur prime ne permet de conclure qu’elles sont systématiquement exclues du marché.

Des mécanismes pour garantir l’accès à l’assurance

En France, le Bureau central de tarification peut intervenir lorsqu’un automobiliste ne parvient pas à obtenir la couverture de responsabilité civile obligatoire. Il peut imposer à un assureur de proposer cette garantie, à un tarif fixé par le Bureau. Ce mécanisme ne garantit toutefois ni les couvertures facultatives ni une prime faible.

Au Québec, le Groupement des assureurs automobiles joue un rôle comparable. Un automobiliste ayant essuyé cinq refus auprès d’assureurs ou de courtiers peut solliciter son mécanisme d’accès à l’assurance, afin d’obtenir au moins la couverture obligatoire de responsabilité civile.

Ces dispositifs reconnaissent implicitement qu’un marché de l’assurance fondé sur la sélection des risques ne garantit pas spontanément que chacun trouvera une couverture.

La question de l’âge illustre ainsi une tension ancienne en assurance. Il peut être statistiquement pertinent de distinguer les risques, sans que toutes les conséquences de cette distinction soient nécessairement souhaitables.

L’article 20.1 de la Charte québécoise rappelle qu’une différence de traitement fondée sur l’âge peut être légitime lorsqu’elle est étayée par des données actuarielles. Mais la pertinence prédictive d’une variable ne suffit pas, à elle seule, à résoudre la question de l’accès à l’assurance. Entre la possibilité de tarifer différemment et celle de ne plus trouver d’assureur, il existe une différence importante. Et pour les personnes âgées, dont l’automobile peut être indispensable à l’autonomie quotidienne, cette distinction n’a rien d’abstrait.


Références

3rd Workshop on Fairness and Discrimination in Insurance 2026, in Laval, Québec

Tuesday and wednesday, we will attend the 3rd Workshop on Fairness and Discrimination in Insurance, at the Université Laval, in Québec. I will be giving the closing talk, entitled From Fair Models to Fair Insurance Systems, What we have learned — and what we are still missing.

(from the left to the right Sang, myself, Lucas, Charlotte, Agathe and Marie)

Governing Fairness in Insurance Pricing: The Trilemma of Actuarial Adequacy, Solidarity, and Causal Legitimacy

Our paper, Governing Fairness in Insurance Pricing: The Trilemma of Actuarial Adequacy, Solidarity, and Causal Legitimacy, wtih Olivier Côté and Marie-Pier Côté has just been published in the Journal of Business Ethics,

Insurance is at once a bilateral transfer of risk and a collective device for sharing it. These two functions pull insurance pricing in opposite directions, and because every transaction is mediated by money, the fairness of an insurance contract is mostly driven by the fairness of its price. We argue that this fairness, assessed with respect to pre-specified protected attributes, is governed by a trilemma between actuarial adequacy, social solidarity, and causal legitimacy. Actuarial fairness evaluates premiums against a risk-focused pricing benchmark. Solidarity justifies selected departures from that benchmark to preserve accessibility and enable targeted redistribution. Causal legitimacy inverts the presumption: every price differentiation must earn its place by resting on an admissible causal relationship. These three logics are individually compelling but cannot be fully realized simultaneously: strengthening one predictably pressures the others. We make two contributions. First, we develop a sector-specific normative framework that translates algorithmic-fairness debates into the monetary, institutional, and distributive language of insurance, and clarifies why the resulting tensions are structural. Second, we introduce a governance approach, including a scorecard, a causal due-diligence protocol, and a comply-or-explain oversight architecture to make pricing trade-offs explicit, reviewable, and justifiable. Every premium is a normative choice: we provide the architecture for governing it as such.

Quantifying Portfolio Demutualization

Our paper Quantifying Portfolio Demutualization: A Benchmark-Relative Pooling-Profiling Scale, with Laurence Barry, is now online.

Insurance pricing combines pooling with differentiation: a tariff may leave benchmark differences in expected loss partly mutualized or translate them into policy-level premium differences. We propose a benchmark-relative pooling-profiling scale with two complementary coordinates. The coupled Lp coordinate measures policy-level alignment between an evaluated tariff and a stated benchmark pure premium, whereas the marginal Wasserstein coordinate compares their exposure-weighted premium distributions. The difference between their residual p-costs defines an allocation mismatch. Under portfolio balance, the coupled L^1 coordinate has an exact actuarial interpretation: it is the fraction of the transfer volume induced by full pooling that the tariff removes. Synthetic and motor-insurance applications show that broad classes, proxies, shrinkage and tail caps can affect marginal differentiation, policy-level allocation and transfers differently. A barycentric group-parity intervention further shows that conditional premium disparities can fall mainly through reallocation and restored benchmark-relative transfers, with little change in marginal differentiation.

I will actually present the paper at the PARI seminar, today… Slides are available online.

Qui assure l’assureur de dernier ressort ?

Cette semaine, dans son discours sur l’état de l’Union, Ursula von der Leyen rappelait qu’en Europe environ un quart seulement des dommages provoqués par les catastrophes sont couverts par l’assurance privée. Le reste finit souvent ailleurs, et notamment dans les budgets publics. Elle en conclurait que les États deviennent alors « l’assureur de dernier ressort ». L’expression fait évidemment penser au prêteur en dernier ressort des banques centrales. Sauf qu’ici il ne s’agit pas de fournir provisoirement de la liquidité à une banque solvable. Une inondation, un incendie ou une tempête détruisent réellement des maisons, des routes et des entreprises. Quelqu’un devra porter cette perte.

Cette expression d’assureur de dernier ressort est intéressante parce qu’elle oblige à prolonger le raisonnement assurantiel jusqu’au bout. Un ménage transfère une partie de son risque à un assureur, qui en transfère lui-même une partie à un réassureur. Pour les catastrophes les plus importantes, des pools publics ou des garanties de l’État prennent parfois le relais. Et maintenant, l’Europe envisage de rajouter une couche à cette chaîne. Mais si l’État est déjà le dernier recours, que signifie exactement une couche supplémentaire ?
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Qui doit partager le risque avec qui?

Avant de déterminer le « juste prix » d’un risque, une assurance doit déterminer le collectif au sein duquel les pertes seront partagées. Ce texte revient sur l’histoire de cette construction, des sociétés de secours mutuels aux techniques contemporaines de classification.

Une assurance ne fait pas qu’attribuer un prix à un risque. Elle réalise deux opérations que l’on confond souvent. Pour l’assuré, elle est d’abord un transfert : contre une prime certaine, il cède à l’assureur tout ou partie de la perte aléatoire qu’il pourrait subir. Mais l’assureur ne fait pas disparaître cette incertitude. Il la porte dans un portefeuille où les contributions d’un grand nombre financent les pertes de quelques-uns. L’assurance est donc aussi un partage du risque.

Cette seconde opération soulève elle-même deux questions. Avec qui partage-t-on ? Autrement dit, qui appartient au collectif assuré ? Et comment partage-t-on ? Une fois ce collectif constitué, quelles différences de risque doivent être traduites dans les primes, les franchises ou les garanties, et lesquelles doivent rester mutualisées ? Les deux questions sont liées, mais elles ne sont pas identiques. Une règle tarifaire peut changer sans que le groupe change ; inversement, une règle de prix peut finir par transformer le groupe si elle pousse certains à sortir, rend la couverture inaccessible à d’autres ou conduit l’assureur à refuser certains profils.

La suite sur le site de La Vie des Idées.

 

7th European Actuarial Journal Conference in Istanbul

Next week, I will attend the 7th European Actuarial Journal Conference in Istanbul. I will present our joint paper Direct and Indirect Discrimination in Generalized Linear Models,

Generalized linear models are central to actuarial modelling of binary risk, claim frequency, utilization, and cost-related outcomes. Yet fairness diagnostics often rely on linear-model intuitions, although GLM predictions are obtained by transporting a latent score through a nonlinear inverse link. We develop a moment-based decomposition framework for diagnosing group disparities in fitted GLM predictions. In an exact linear-Gaussian benchmark, the Wasserstein barycentric criterion for distributional demographic-parity violation reduces to a two-moment criterion and decomposes into direct mean, indirect mean, interaction, and structural components. For GLMs, we distinguish the empirical output-scale criterion U_2(f), a within-group proxy \tilde{U}_2(f), and a leading decomposition D_1(f). This leading term preserves the four linear channels and adds two curvature components induced by the inverse link: curvature coupling and curvature amplification. We derive explicit formulas for logistic, Poisson, and Tweedie specifications and illustrate the diagnostic on medical-expenditure survey data. The framework is not a legal test of discrimination, nor a full characterization of distributional parity outside the linear-Gaussian case. It is a tractable actuarial diagnostic for identifying whether fitted prediction disparities arise from explicit sensitive effects, proxy-mediated covariate profiles, covariance-structure differences, or nonlinear link effects.

Slides are now available.

Vibe Coding and the Next Silent Cyber Risk

I have a short piece in the latest issue of the CAS Actuarial Review on “Vibe Coding and the Next Silent Cyber Risk.” As AI-generated code becomes part of ordinary software development, the challenge for insurers may not simply be whether the code is more or less secure. It is also a question of provenance: after a loss, can we reconstruct what was prompted, generated, reviewed, tested, and ultimately deployed? In a nutshell, no provenance, no confidence.

Criminal records, the right to be forgotten, and inclusive insurance: risk, rehabilitation, and data governance in underwriting

Notre article Criminal records, the right to be forgotten, and inclusive insurance: risk, rehabilitation, and data governance in underwriting sur les casiers judiciaires et l’assurance vient d’être publié par The Geneva Papers on Risk and Insurance. Le papier part d’une question assez simple, mais qui nous semblait importante : que se passe-t-il lorsqu’une information pénale, produite dans un contexte juridique donné, circule ensuite dans des bases de données, des fichiers commerciaux, des systèmes de scoring ou des procédures d’assurance ?

J’avais déjà écrit il y a quelques mois sur le droit à l’oubli et sur cette difficulté réelle. Une fois qu’une information est sortie, elle se laisse difficilement remettre à sa place. Comme du dentifrice sorti du tube. On peut créer des règles de déréférencement, de suspension, d’effacement, de réhabilitation. Mais dès lors que l’information a été copiée, résumée, vendue, réencodée, ou transformée en variable, elle peut continuer à vivre ailleurs. Et souvent, elle vit plus longtemps que le contexte qui lui donnait sens.

On peut aussi prendre le problème par un autre bout. On parle souvent du « casier judiciaire » comme s’il renvoyait à une catégorie évidente. Une personne a un casier, ou elle n’en a pas. Elle est « criminelle », ou elle ne l’est pas. Mais cette opposition est trompeuse. Le droit pénal n’enregistre pas seulement des meurtres, des vols ou des violences. Il enregistre aussi des conduites dont la signification dépend profondément du pays, du moment politique, de la culture juridique, et parfois de débats moraux très conflictuels. Autrement dit, on ne devient pas seulement « criminel » parce qu’on a fait quelque chose que tout le monde, partout, reconnaîtrait immédiatement comme un crime grave. On peut aussi le devenir parce qu’un État a décidé qu’un geste, une parole, une aide, un choix familial ou une forme de protestation devait entrer dans le champ pénal.

Par exemple, en Italie, depuis 2024, le recours à une gestation pour autrui à l’étranger peut être poursuivi à l’encontre de citoyens italiens. Y compris des citoyens italiens vivant hors d’Italie, dans des pays où la gestation pour autrui est autorisée. La loi italienne existait déjà contre la GPA sur le territoire italien, elle a été étendue aux faits commis à l’étranger. Autrement dit, une pratique possible, encadrée ou tolérée ailleurs peut produire, une fois ramenée dans l’ordre juridique italien, une qualification pénale. Pour les uns, il s’agit de protéger les femmes et les enfants contre une marchandisation du corps. Pour d’autres, il s’agit d’une criminalisation de parcours familiaux, touchant en particulier des couples qui n’ont pas d’autre possibilité d’avoir un enfant. Mais dans un fichier, que restera-t-il de ce débat ? Une infraction liée à la maternité de substitution peut donner la qualification de « criminelle ».

En France, le droit pénal sanctionne l’aide à l’entrée, à la circulation ou au séjour irréguliers d’un étranger. Le texte prévoit bien des exemptions, notamment lorsque l’aide est apportée sans contrepartie et dans un but exclusivement humanitaire. Mais l’existence même de ces exemptions montre que la frontière doit être juridiquement tracée. Aider quelqu’un à se déplacer, l’accompagner, l’héberger, lui fournir une aide sociale ou juridique, selon les circonstances, ces gestes peuvent relever de la solidarité, de l’humanitaire, du militantisme, de la désobéissance civile, ou d’une infraction. La qualification de « criminel » ne retiendra pas forcément le contexte.

Au Royaume-Uni, le Public Order Act de 2023 a créé de nouvelles infractions liées aux manifestations, notamment le fait de s’attacher à une personne, à un objet ou à un bâtiment dans des conditions susceptibles de causer une perturbation sérieuse. C’est ce que les textes appellent le locking-on. L’objectif affiché est de répondre à certaines formes de protestation disruptive. Mais là encore, le sens social du geste dépend du contexte. S’agit-il d’une action climatique ? D’une occupation symbolique ? D’un blocage dangereux ? D’une tactique militante exaspérante mais non violente ? Le droit pénal tranche selon ses propres catégories. Le fichier, ensuite, simplifie encore davantage.

À Malte, l’avortement reste inscrit dans le Code pénal. Même après les aménagements récents introduits pour certaines situations médicales extrêmes, le principe demeure frappant : une décision reproductive peut encore être juridiquement traitée comme une infraction pénale. Là encore, le sens social et moral de l’acte varie radicalement selon les pays. Dans un État, il peut s’agir d’un soin, d’une décision intime, d’une urgence médicale ou d’un droit fondamental, dans un autre, d’une conduite pénalement réprimée. Une base de données ne dira pas la situation médicale, la contrainte, la peur, le contexte familial, ni le débat politique qui entoure la qualification.

On pourra multiplier la liste des exemples à l’infini. Ils ne se valent évidemment pas, ils ne disent pas non plus que ces lois sont absurdes. Certains répondent à des problèmes très réels, comme l’exploitation, la xénophobie, la haine, les violences politiques, les atteintes à l’ordre public. Mon point est plutôt de rappelle qu’une condamnation pénale n’est jamais une donnée brute, comme toute information. C’est le produit d’un droit, d’un contexte, d’une époque, d’une institution, d’un vocabulaire juridique et d’une décision politique. Et on s’en doute, le problème commence lorsque cette information sort de son contexte.

Dans un tribunal, une infraction est entourée d’un dossier. Il y a des faits, une procédure, des qualifications, des arguments, des circonstances, parfois un appel, parfois une réhabilitation, parfois une extinction progressive de la pertinence de l’événement. Dans une base de données, beaucoup de cela disparaît. Il reste un code juridique, une catégorie, une date, parfois une mention tronquée. Un arrestation peut côtoyer une condamnation. Une condamnation ancienne peut apparaître comme si elle disait encore quelque chose d’actuel. Une infraction militante peut être rangée à côté d’une infraction violente. Un choix familial pénalisé dans un pays peut devenir, ailleurs, un simple signal de « criminal history ».

Et ça a un lien avec l’assurance (on s’en doute un peu, sinon je n’en parlerais pas ici). L’assurance repose sur la classification des risques. Il n’y a, a priori, rien de scandaleux en soi à ce qu’un assureur distingue des situations différentes. La question n’est pas de dire que toute différenciation est illégitime. La question est de savoir ce qu’un assureur fait lorsqu’il rencontre une information pénale. Est-ce un signal actuariel utile ? Dans quel produit ? À quel horizon temporel ? Avec quelle valeur marginale par rapport aux autres informations déjà disponibles ? L’information est-elle exacte ? Est-elle à jour ? Le statut juridique a-t-il changé ? La personne peut-elle contester ? L’assureur comprend-il vraiment ce que la donnée signifie ?

La tentation est grande de traiter le casier judiciaire comme une variable simple. Présence ou absence d’antécédents. Oui ou non. Risque plus élevé ou non. Mais les exemples précédents montrent pourquoi cette simplicité est dangereuse. « Avoir une condamnation criminelle » peut vouloir dire des choses radicalement différentes. Cela peut renvoyer à une violence grave, à une fraude, à une infraction de circulation, à une action militante, à une aide humanitaire, à une parole publique, à un geste symbolique, à une décision reproductive, à un acte commis dans un pays mais évalué par un autre. Le danger n’est donc pas seulement la permanence de l’information, c’est l’absence de contexte, qui s’explique souvent par l’histoire de l’information.

Car cette « condamnation criminelle » a voyagé, d’un tribunal vers un registre, ou un fichier, plus ou moins officiel. D’un fichier vers un courtier de données. D’un courtier vers un assureur. D’un assureur vers une décision d’acceptation, de tarification, de report ou de refus. À chaque étape, il y a un risque de perte de contexte. C’est cette histoire qui devrait nous inquiéter. Non parce que le passé ne compterait jamais. Mais parce qu’il ne compte pas toujours de la même manière, pas pour toujours, et pas indépendamment du contexte.

Un système juste ne devrait donc pas seulement demander cette personne a-t-elle un casier ? Il devrait demander : de quoi parle-t-on exactement ? Quelle est l’infraction ? Dans quel pays ? À quelle date ? Avec quelle issue ? Quelle relation avec le risque assuré ? Quelle preuve de valeur prédictive ? Quelle possibilité de correction ? Quelle durée de pertinence ?

Le droit à l’oubli n’est pas seulement le droit d’effacer une information gênante. C’est aussi une manière de rappeler que les sociétés ne peuvent pas traiter tous les passés comme des présents éternels. Une condamnation peut être réelle sans être toujours pertinente. Une information peut être exacte sans être juste à réutiliser. Une trace peut être vraie et pourtant devenir trompeuse lorsqu’elle circule sans son contexte. C’est sans doute l’une des grandes difficultés de nos sociétés assurantielles et algorithmiques. Elles cherchent sans cesse des signaux. Elles préfèrent les variables simples et prédictives, même juste un peu. Mais les vies humaines sont rarement simples. Et les casiers judiciaires, moins encore.

Conference Climate Change and Insurance 2026 in Spain

I will be in Spain, at the Conference Climate Change and Insurance 2026, to present “Granular Pricing and Effective Withdrawal in Climate-Exposed Household Insurance in France“, written with Raphaël Dalbarade, Laurence Barry and Caroline Hillairet.

Climate change increases the value of fine-scale risk information in household insurance, but its competitive use may weaken pooling and reduce effective availability in exposed areas. We study this mechanism in the French Cat-Nat system, where natural-catastrophe coverage is formally pooled through a regulated surcharge but accessed through the underlying household-insurance contract. First, we use controlled online quote requests to compare otherwise identical addresses with different flood or clay shrink-swell exposure. The evidence shows heterogeneous insurer responses: coarse pooling, within-commune premium differentiation, and non-quoting in some exposed micro-locations. Second, we develop a stylized dynamic pricing game with insurers that differ in pricing granularity. Numerical equilibria show that fine segmentation attracts low-risk households, shifts high-risk households toward less granular insurers, and erodes implicit cross-subsidies. Market-share constraints mainly slow this reallocation. The results highlight why climate-insurance governance must monitor local availability, not only formal coverage or aggregate market presence.

Slides are available online.

Relire Marc Bloch avant la rentrée

en particulier Marc Bloch, « Sur la réforme de l’enseignement », Les Cahiers politiques, n° 3, n°3, juillet 1943, p. 17.

Un mot, un affreux mot, résume une des tares les plus pernicieuses de notre système actuel : celui de bachotage. C’est certainement dans l’enseignement primaire que le poison a pénétré le moins avant : sans l’avoir, je le crains, tout à fait épargné. L’enseignement secondaire, celui des universités et les grandes écoles en sont tout infectés. « Bachotage » – Autrement dit : hantise de l’examen et du classement. Pis encore : ce qui devait être simplement un réactif, destiné à éprouver la valeur de l’éducation, devient une fin en soi, vers laquelle s’oriente, dorénavant, l’éducation tout entière. On n’invite plus les enfants ou les étudiants à acquérir les connaissances dont l’examen permettra, tant bien que mal, d’apprécier la solidité. C’est à se préparer à l’examen qu’on les convie. Ainsi un chien savant n’est pas un chien qui sait beaucoup de choses, mais qui a été dressé à donner, par quelques exercices choisis d’avance, l’illusion du savoir. “Vous serez certainement agrégé l’année prochaine, disait naïvement un juge d’agrégation à un de mes étudiants, cette année, vous n’êtes pas encore suffisamment formé au concours.” Durant les vingt dernières années, le mal a fait d’épouvantables ravages. Nos étudiants de licence trébuchent désormais de certificat en certificat. […] Je ne pense pas qu’il soit nécessaire d’insister sur les inconvénients intellectuels d’une pareille manie examinatoire. Mais ses conséquences morales, les a-t-on toujours assez clairement vues : la crainte de toute initiative, chez les maîtres comme chez les élèves ; la négation de toute libre curiosité ; le culte du succès substitué au goût de la connaissance ; une sorte de tremblement perpétuel et de hargne, là où devrait au contraire régner la libre joie d’entreprendre ; la foi dans la chance (car ces examens, quelle que puisse être la conscience des examinateurs, demeurent, par nature, hasardeux : qu’on veuille bien se souvenir de la curieuse et terrible enquête de Piéron et Laugier, si savamment étouffée par les chefs de l’Université : d’un correcteur à l’autre, d’un jour à l’autre, elle a révélé des plus inquiétantes variations dans les notes) ; enfin, mal encore infiniment plus grave, la foi dans la fraude ? Car on “copie” dans nos classes, au jour des compositions, on copie dans nos salles d’examen, on copie beaucoup plus fréquemment et avec beaucoup plus de succès que les autorités ne veulent officiellement l’avouer. Certes, je le sais, il subsiste, Dieu merci ! des âmes probes. Je consens même qu’elles soient nombreuses. Elles y ont du mérite…

Beyond Zipf’s Law: Equifinality and Mechanistic Inference from Scaling Laws

Earlier this year, I was reading Arnon et al.’s Science paper, “Whale song shows language-like statistical structure,” which reports statistical regularities in humpback whale song that resemble those found in human language, including a frequency distribution close to Zipf’s law. It brought me back to a simple question: even if we observe a Zipf law, what can we really infer about the mechanism that produced it? I had been thinking about a closely related issue while writing a short note, since published in the European Actuarial Journal, on equifinality (the idea that distinct mechanisms or trajectories can lead to the same observable outcome).

That is the starting point of Beyond Zipf’s Law: Equifinality and Mechanistic Inference from Scaling Laws. We construct several very different processes that share exactly the same Zipf marginal distribution but have distinct sequential dynamics. The exponent alone cannot distinguish them, so we look elsewhere: dependence between successive observations, transition direction, and the effect of conditioning. The broader point goes well beyond Zipf’s law: a statistical regularity can strongly constrain possible explanations without, by itself, identifying the mechanism that generated it.

Zipf-like rank–frequency scaling occurs in language, city sizes, biological data and animal communication. Because several generative processes can produce the same marginal pattern, the exponent alone has limited mechanistic content. We formulate this ambiguity as an equifinality problem and compare four constructions under a common observation design. An i.i.d. finite-Zipf process, a persistent Markov chain and canonical sample-space reduction (SSR) have the same stationary marginal, p_j=(jH_V)^{-1}, whereas a latent-scale mixture produces a similar marginal through aggregation. The first three constructions therefore isolate differences in sequence structure without changing the population rank distribution. Markov dependence changes the finite-sample distribution of fitted exponents; at moderate persistence, the shift is closely reproduced by a block-adjusted effective sample size. Excess lag-1 mutual information separates exchangeable from sequential processes, and transition direction separates reversible persistence from the directional contraction built into SSR. Conditioning on latent scale reveals the aggregation route, while fit-window, alphabet and sequence-boundary analyses show which conclusions depend on the observation design. Recent work on learned animal communication is used to formulate prospective tests rather than to validate the models empirically. Matching a scaling law is thus a compatibility condition; discriminating among mechanisms requires observations on which the candidate models differ.

From Rating Factors to Crash Mechanisms: A Multiscale Causal DAG Framework Linking Motor Insurance and Road Safety

Motor insurance models and road-safety studies address the same underlying risk, but at very different scales. Insurance models typically predict annual claim counts from a small set of rating variables, such as age, mileage, vehicle characteristics, or past claims. Road-safety research, by contrast, seeks to understand mechanisms operating much closer to the crash itself, including speed, fatigue, distraction, road environment, and driving conditions. I recently uploaded on ArXiv a paper (From Rating Factors to Crash Mechanisms: A Multiscale Causal DAG Framework Linking Motor Insurance and Road Safety) that proposes a multiscale causal framework, organized around a literature-informed DAG, to connect these two perspectives. It shows that a predictive rating factor generally cannot be interpreted directly as a causal crash mechanism. Examples based on mileage and driver age illustrate why: the same actuarial contrast may be compatible with many different mechanistic explanations. Sharper conclusions will require data closer to the driving process, such as telematics, trip context, or linked crash and insurance-claim records…

"sendo l'intento mio scrivere cosa utile a chi la intende…"