Équité : traiter différemment ou ne pas traiter différemment ?

La question de l’équité n’a jamais cessé de diviser juristes, philosophes et responsables politiques. Faut-il traiter tout le monde de la même manière pour atteindre une société juste, ou bien reconnaître que certaines inégalités historiques exigent un traitement différencié ? Des arrêts emblématiques de la Cour suprême américaine (wikipedia, wikipedia) aux débats sur la parité en Europe (Coffé et al. (2024)), des politiques de « reservations » en Inde (wikipedia ou Aygün & Turhan (2025)) aux mesures canadiennes d’équité en emploi (wikipedia), les sociétés oscillent entre deux visions inconciliables, mais également légitimes. Ce billet propose de revenir sur cette tension constitutive, en explorant ses racines historiques et ses déclinaisons contemporaines.

Contexte historique : les droits civiques et la question de l’égalité réelle

Depuis plus d’un demi-siècle, la quête d’égalité s’impose comme l’un des enjeux politiques et philosophiques les plus disputés. Aux États-Unis, le mouvement des droits civiques des années 1960 marque un tournant décisif. Le Civil Rights Act (1964) et le Voting Rights Act (1965) mettent fin, du moins sur le plan légal, à la ségrégation institutionnelle qui prévalait dans le Sud depuis la fin de la guerre de Sécession. Mais très vite, un problème apparaît : l’égalité proclamée en droit n’entraîne pas automatiquement l’égalité en fait.

Dans ce contexte, la Cour suprême américaine devient l’arène de débats fondamentaux. En 1978, l’affaire Regents of the University of California v. Bakke ( wikipedia) porte sur les quotas d’admission destinés aux minorités. Le juge Harry Blackmun y écrit une phrase devenue célèbre : “In order to get beyond racism, we must first take account of race. There is no other way. And in order to treat some persons equally, we must treat them differently.”

Cette formule, qui peut sembler paradoxale, condense une vision : corriger des siècles d’inégalités requiert un traitement différencié. Pourtant, d’autres voix s’élèvent. En 2007, John Roberts, alors Chief Justice, exprime une position inverse lors d’une affaire sur l’attribution des places dans des écoles publiques : “The way to stop discrimination on the basis of race is to stop discriminating on the basis of race.”

Deux visions, deux philosophies : l’une mise sur l’action correctrice, l’autre sur l’égalité par la neutralité. Ces deux pôles nourrissent, depuis un demi-siècle, des débats sans fin sur la justice, l’équité et les politiques publiques.

La première vision : l’équité par traitement différencié

La première approche consiste à reconnaître que les injustices historiques ne disparaissent pas d’elles-mêmes et que l’égalité formelle ne suffit pas. C’est le raisonnement derrière ce que le droit américain nomme le disparate treatment. L’idée est simple : si les règles du jeu sont biaisées par le poids du passé, les appliquer de manière identique à tous ne peut que reproduire les inégalités existantes.

C’est de là que découle l’affirmative action, traduite en français par « discrimination positive ». Cette politique, mise en place aux États-Unis dès les années 1970, vise à favoriser l’accès des minorités raciales, mais aussi des femmes, à l’éducation et à l’emploi. L’arrêt Grutter v. Bollinger (2003) confirmera la possibilité pour les universités de prendre en compte la race comme critère, à condition qu’il s’agisse d’un facteur parmi d’autres (wikipedia).

Philosophiquement, cette position trouve des échos chez plusieurs auteurs. Rubenfeld (1997) insiste sur la nécessité de reconnaître l’histoire pour parvenir à une justice effective. Pojman (1998), bien que critique, rappelle que les partisans de la discrimination positive la justifient par l’impératif de compenser les désavantages structurels. Anderson (2004) défend l’idée d’une égalité démocratique, qui exige parfois des mesures différenciées pour rendre effectif le principe d’égalité citoyenne.

Les exemples ne manquent pas. Dans le domaine universitaire, les programmes destinés aux minorités sous-représentées ont permis à des milliers d’étudiants afro-américains ou latino-américains d’accéder à des établissements d’élite. Dans le monde du travail, des entreprises publiques comme privées ont instauré des programmes de diversité et d’inclusion visant à refléter la composition réelle de la société.

Mais cette logique ne se limite pas aux États-Unis.

  • Au Canada, la Loi sur l’équité en matière d’emploi (1986) impose aux employeurs publics et à certains employeurs privés d’adopter des mesures en faveur des femmes, des peuples autochtones, des minorités visibles et des personnes handicapées.
  • En Inde, le système des reservations (quotas réservés) garantit depuis les années 1950 un pourcentage de places dans les universités et la fonction publique aux castes historiquement discriminées (Scheduled Castes et Scheduled Tribes). Ces mesures, souvent contestées, demeurent essentielles pour l’accès de millions de personnes à des opportunités autrement inaccessibles.
  • En Europe, l’exemple le plus emblématique concerne les quotas de genre : la France a adopté, dès 2000, une loi sur la parité en politique, imposant que les partis présentent autant de candidates que de candidats aux élections.

Dans tous ces cas, l’argument est le même : pour corriger une inégalité durable, il faut accepter de traiter différemment – au moins temporairement.

La seconde vision : l’équité par indifférence aux différences

Face à cette approche, une autre philosophie propose une conception radicalement différente de l’équité. John Roberts, en 2007, résume cette vision : “The way to stop discrimination on the basis of race is to stop discriminating on the basis of race.”

Cette approche, dite colorblind (indifférente à la couleur), défend l’idée que toute distinction, même animée des meilleures intentions, ne fait que renforcer la pertinence de catégories raciales ou sociales que l’on devrait au contraire abolir. Ici, la justice réside dans le processus lui-même : si les règles sont les mêmes pour tous, alors le résultat sera juste, quelle qu’en soit la répartition.

Dans la jurisprudence américaine, cette conception s’appuie sur le concept de disparate impact. Plutôt que de corriger par un traitement différencié, il s’agit d’évaluer les effets indirects des politiques : si une règle apparemment neutre produit un effet disproportionné sur une minorité, alors elle peut être jugée discriminatoire. Mais en aucun cas il ne s’agit d’introduire des quotas ou des préférences explicites.

Politiquement, cette vision inspire nombre de décisions conservatrices. Après sa seconde élection, Donald Trump fit de l’abrogation de programmes de diversité une mesure symbolique, au nom de la neutralité et du refus du « favoritisme ». Dans l’opinion publique, cet argument trouve un écho : pourquoi le fils d’un immigré récent devrait-il être désavantagé face à un étudiant afro-américain bénéficiant de quotas, alors même qu’aucun de ses ancêtres n’a participé à l’esclavage ou à la ségrégation ?

Cette approche existe aussi ailleurs.

  • En France, l’interdiction des statistiques ethniques reflète cette vision universaliste : la République ne reconnaît que des citoyens, égaux en droits, et non des communautés. Les débats sur la discrimination positive sont souvent rejetés au nom du principe d’égalité formelle.
  • En Allemagne, les politiques d’intégration visent à offrir les mêmes droits à tous, sans distinction, même si des programmes de soutien ciblés existent en pratique.
  • Au Japon, la logique universaliste prévaut également, les politiques publiques évitant toute catégorisation ethnique, malgré la marginalisation persistante de certaines minorités comme les Aïnous ou les Burakumin.

Cette philosophie a sa cohérence : en refusant toute différenciation, elle espère faire disparaître, à long terme, la pertinence même des catégories sociales et raciales. Mais elle a aussi ses limites. Car en se focalisant uniquement sur la neutralité du processus, elle peut ignorer le poids des inégalités structurelles, reproduisant ainsi, sous couvert de justice, les hiérarchies héritées de l’histoire.

Une tension constitutive : vers une ouverture internationale

Ces deux visions ne cessent de s’affronter, aux États-Unis comme ailleurs. Pour les uns, l’équité se situe dans le processus : des règles justes produisent des résultats justes. Pour les autres, la justice exige une prise en compte active des inégalités existantes, et donc un traitement différencié.

Cette tension traverse également les débats européens sur la parité, les quotas pour personnes handicapées dans l’emploi, ou encore les politiques migratoires. Elle se retrouve au Canada, dans les discussions sur les droits des peuples autochtones. Elle est centrale en Inde, où les reservations sont à la fois considérées comme un instrument de justice et critiquées comme une source de nouvelles fractures sociales.

On pourrait dire que cette opposition est universelle : faut-il viser l’égalité par le traitement identique ou par le traitement différencié ? Les expériences internationales montrent que chaque société tente d’y répondre à sa manière, en fonction de son histoire, de ses institutions et de ses idéaux.

Peut-être faut-il accepter que cette tension n’aura jamais de solution définitive. Elle est constitutive de la démocratie elle-même, qui oscille entre l’idéal d’universalité et la reconnaissance des particularismes. L’équité, en ce sens, n’est pas un état à atteindre, mais une discussion permanente, un travail sans fin d’ajustement entre le général et le particulier, entre le principe et le réel.

Anderson, E. (2010). The imperative of integration. Princeton University Press.

Chemerinsky, E. (2014). Making Schools More Separate and Unequal: Parents Involved in Community Schools v. Seattle School District No. 1. Mich. St. L. Rev., 633.

Deibel, Z. (2018). Affirmative Action: Regents of the University of California V. Bakke. Cavendish Square Publishing, LLC.

Lippert-Rasmussen, K. (2020). Making sense of affirmative action. Oxford University Press.

Pojman, L. (1998). The case against affirmative action. International Journal of Applied Philosophy, 12, 97-115.

Rubenfeld, J. (1997). Affirmative action. Yale LJ, 107, 427.

Schanze, Eric (2013). « Injustice by Generalization: Notes on the Test-Achats Decision of the European Court of Justice » German Law Journal, Vol. 14, no 2.

Turner, R. (2015). The way to stop discrimination on the basis of race. Stan. JCR & CL, 11, 45

Projet SCOR, Infolettre #4

La quatrième infolettre associée au projet financé par la Fondation SCOR pour la science est enfin disponible ! Il s’agit d’un résumé, illustré, en quelques pages, de nos activités des six derniers mois, d’ avril à fin septembre (autrement dit, pour le printemps et l’été). C’est la second en français. La toute première est toujours en ligne ici (en anglais), et la seconde . Pour la troisième, une version en français est en ligne ici… Merci encore à toutes celles et ceux qui participent aux travaux du projet !

Entre statistiques et destin, deux visions de la justice

J’ai l’impression que souvent les statistiques permettent de clôturer un débat. Elles donnent une impression d’objectivité, de neutralité, de rigueur. Mais quand elles se transforment en règles de droit ou en barèmes d’assurance, elles cessent d’être de simples moyennes pour devenir des destins. L’affaire Ten Oever, jugée par la Cour de justice des Communautés européennes en 1993, en est une illustration : peut-on refuser une pension à un veuf au motif que « les femmes vivent plus longtemps que les hommes » ? Les discussions qui se sont engagées lors du procès sont éclairantes, mais aussi déroutantes, mettant en lumière une tension forte entre la justice qui protège l’individu contre la généralisation, et celle qui accepte l’approximation statistique au nom de l’efficacité collective.

L’affaire Ten Oever, ou quand l’espérance de vie devient une arme juridique

En 1993, la Cour de justice des Communautés européennes est saisie d’une affaire singulière : Gerardus Cornelis Ten Oever v Stichting Bedrijfspensioenfonds voor het Glazenwassers- en Schoonmaakbedrijf. L’histoire est simple, et tragique. Monsieur Ten Oever perd son épouse, employée dans le secteur du nettoyage et affiliée à un fonds de pension professionnel. Mais à la lecture du règlement, il découvre que si les veuves ont droit à une pension de survivant, les veufs, eux, n’y ont pas droit. À l’époque, le droit à une pension de veuf n’existait pas encore. Saisi, l’Avocat général Van Gerven va rappeler que même si les femmes vivent en moyenne plus longtemps que les hommes, cela ne dit absolument rien de la vie d’une femme particulière, ni de celle d’un homme particulier.

« Discrimination exists when men and women are treated, not as individuals, but as a group … He rejected the view that difference in life expectancy could be seen as a relevant and objective difference in that it had any direct bearing on the life expectancy of a particular individual. »

L’argument actuariel (la moyenne statistique) ne saurait devenir un destin juridique. On retrouve ici l’écho d’une idée ancienne. Hume déjà distinguait entre ce qui « est » et ce qui « doit être » : une régularité empirique (« les femmes vivent plus longtemps ») ne peut justifier une norme morale ou juridique (« les femmes doivent payer plus », ou « les hommes n’ont pas droit à une pension »). L’affaire Ten Oever illustre ce moment où le droit vient rappeler à l’ordre la statistique : la moyenne ne fait pas loi.

L’injustice par généralisation : la critique kantienne de Schanze

Le juriste Eric Schanze, dans son article Injustice by Generalization (2013), reprend ce fil et le déroule. Selon lui, nos institutions (assurance, droit, économie) reposent toutes sur des généralisations. Or, même les plus robustes conduisent à ce qu’il appelle une injustice par généralisation : l’individu est jugé à travers une moyenne qui ne lui correspond pas. Exemple typique : les femmes vivent plus longtemps en moyenne, donc elles recevront des pensions plus faibles. Mais appliquer cette règle à chaque femme, indépendamment de sa trajectoire singulière, revient à l’enfermer dans la statistique.

Eric Schanze insiste sur une distinction essentielle : une corrélation empirique ne fonde pas une norme juridique. Le droit ne peut se contenter de l’efficacité actuarielle. Il doit préserver l’égalité de traitement, même au prix d’une certaine inefficacité. Car derrière l’argument « ce n’est pas moi qui discrimine, c’est la statistique », se profile une déresponsabilisation morale des institutions.

On reconnaît là une filiation kantienne : la dignité de l’individu ne peut être sacrifiée au profit de l’agrégat. En réduisant une femme à la statistique « vit en moyenne plus longtemps », on la traite comme un moyen d’optimiser un régime de retraite, et non comme une fin en soi. Même si la généralisation est « vraie » pour le groupe, elle nie la singularité de la personne. Pour Eric Schanze, la statistique est toujours suspecte moralement : elle est une violence épistémique, une réduction de l’humain. Sa position est exigeante : la justice, c’est traiter chaque individu pour lui-même, quel qu’en soit le coût.

La légitimation utilitariste de la discrimination par proxy

À l’opposé, Frederick Schauer défend une approche plus pragmatique, presque désabusée. Dans Profiles, Probabilities, and Stereotypes (2006) et ses textes ultérieurs, il rappelle une évidence : nous ne pouvons pas échapper aux généralisations. Toute décision humaine, même individualisée, passe par des proxys. Quand on analyse la vue d’un pilote aujourd’hui pour prédire sa vue demain, on généralise. Quand on fixe un âge légal pour conduire ou boire de l’alcool, on généralise. Quand un assureur calcule une prime en fonction du lieu de résidence, il généralise. Frederick Schauer distingue alors deux formes :

  • la discrimination fondée, instrumentale, qui repose sur des indicateurs statistiquement fiables (ex. l’âge pour évaluer certains risques) ;
  • la discrimination non-fondée, qu’il qualifie de « foundational », qui repose sur des croyances arbitraires (« les femmes n’ont pas leur place dans l’armée »).

Selon lui, l’enjeu n’est pas d’abolir la généralisation (c’est selon lui une tâche impossible) mais d’arbitrer entre efficacité et égalité. Il reconnaît que certaines catégories (race, sexe, religion) sont trop chargées symboliquement pour qu’on accepte la moindre généralisation, même statistiquement robuste. Mais ailleurs, l’approximation statistique est jugée acceptable, car tester chaque individu serait tout simplement impossible.

Sa logique est clairement utilitariste : peser les coûts et les bénéfices. Fixer un âge limite pour piloter un avion produira des injustices individuelles (certains septuagénaires sont de meilleurs pilotes que des quadragénaires), mais garantit un gain collectif en sécurité et en simplicité. La statistique, ici, n’est pas immorale : elle est un outil social.

Deux visions inconciliables ? Procédure ou résultat

On pourrait croire ce débat réservé aux juristes et aux actuaires.  Pour l’anecdote, nous l’avions eu il y a 7 ou 8 ans, avec deux collègues juristes, Delphine Cocteau-Senn et Rodolphe Bigot. On a trouvé la discussion tellement stimulante qu’on a eu la prétention de la mettre par écrit, et de la publier… Mais en réalité, il traverse toutes les discussions qu’on peut avoir sur l’équité.

Certains pensent que la justice réside dans le processus : si les règles sont claires, transparentes, appliquées à tous sans passe-droit, alors le résultat est juste. Peu importe qu’il y ait des écarts, l’important est que chacun ait joué avec les mêmes cartes. Cette vision procédurale, proche d’une tradition libérale, valorise l’égalité de traitement dans le jeu institutionnel. Au contraire, d’autres rappellent que « les voies de l’enfer sont pavées de bonnes intentions ». Un système peut être impeccable dans son fonctionnement local, et pourtant, globalement, produire des injustices profondes. Pour eux, seul le résultat compte. Une règle apparemment neutre mais qui renforce systématiquement les inégalités ne peut pas être juste.

Ces deux visions (justice procédurale et justice conséquentialiste) s’affrontent dans des domaines très divers :

  • à l’école, faut-il garantir l’égalité des règles d’examen, ou l’égalité réelle des chances d’apprendre ?
  • en fiscalité, l’égalité devant l’impôt suffit-elle, ou faut-il redistribuer pour corriger les inégalités de départ ?
  • dans les algorithmes, doit-on se contenter de la neutralité du code, ou juger la justice à l’aune de ses effets sociaux ?

Conclusion : entre moyenne et destin

L’affaire Ten Oever nous rappelle une chose simple et essentielle : confondre statistique et destin est une tentation constante. La moyenne rassure, elle donne l’illusion d’objectivité. En tant que statisticien le “paradoxe écologique” nous rappelle que ce n’est jamais une bonne idée , mais la tentation est forte. Mais elle est constante dans nos bureaucraties, qui ont tendance à transformer une courbe en destin, courant le risque d’écraser des vies singulières au nom d’une rationalité froide. Mais le débat doit être posé. Voulons-nous d’un monde juste dans ses règles, ou d’un monde juste dans ses résultats ?

CJCE, 6 octobre 1993, Gerardus Cornelis Ten Oever v Stichting Bedrijfspensioenfonds voor het Glazenwassers- en Schoonmaakbedrijf, C-109/91. Texte intégral disponible sur EUR-Lex : [CELEX 61991CJ0109].

Schanze, Eric (2013). « Injustice by Generalization: Notes on the Test-Achats Decision of the European Court of Justice » German Law Journal, Vol. 14, no 2.

Schauer, Frederick (2003). Profiles, Probabilities, and Stereotypes. Harvard University Press.

Schauer, Frederick (2017). « Statistical (and non-statistical) Discrimination », in Kasper Lippert-Rasmussen (ed.), The Routledge Handbook of the Ethics of Discrimination, Routledge, pp. 42-53.

Fricker, Miranda (2007). Epistemic Injustice: Power and the Ethics of Knowing. Oxford University Press.

Hume, David (1739-1740).  A Treatise of Human Nature.

Rawls, John (1971). A Theory of Justice. Harvard University Press.

Du déni des risques climatiques, du déni des responsabilités

La science climatique est claire, sans ambiguïté et toujours plus précise : les risques s’aggravent, les catastrophes s’intensifient, et chaque fraction de degré supplémentaire se traduit par des pertes humaines, économiques et écologiques. Pourtant, un double déni persiste. D’abord, un déni des risques climatiques eux-mêmes, comme si les inondations, les sécheresses ou les canicules ne suffisaient pas à convaincre. Ensuite, un déni de responsabilité, qui permet aux acteurs économiques et politiques de reporter l’action ou de se défausser sur « les autres » ou « l’avenir ».

Le déni persistant des risques climatiques

Depuis plus de trente ans, les rapports successifs du GIEC documentent les impacts du changement climatique et alertent sur les trajectoires à venir. Mais, comme le rappelle Valérie Masson-Delmotte, ancienne coprésidente du groupe I du GIEC, « la situation va encore empirer » et le danger réside aussi dans « un déni collectif » (Le Monde, 2025). Ce déni prend plusieurs visages : la minimisation des menaces, l’illusion que les sociétés développées seraient épargnées, ou encore la croyance que la technologie suffira à tout résoudre.

Cette persistance du déni, décrite dans le le journal du CNRS., montre qu’une partie de l’opinion publique n’a pas encore intégré la gravité réelle des enjeux. En d’autres termes, si la science ne laisse guère de place au doute, les sociétés, elles, continuent de résister à cette vérité inconfortable.

Le déni de responsabilité : une fuite en avant

Reconnaître les risques n’implique pas nécessairement de se sentir responsable. Le déni de responsabilité se manifeste par une fragmentation du blâme. Les gouvernements renvoient la charge vers les comportements individuels ; les individus accusent les grandes entreprises ; ces dernières, à leur tour, invoquent la « demande » des consommateurs. Dans ce jeu de renvois, personne ne se sent véritablement obligé d’agir à la hauteur de l’enjeu.

C’est ce que plusieurs chercheurs qualifient de « retardisme climatique » (La Presse, 2025) : on admet que le climat change, mais on multiplie les justifications pour repousser les décisions difficiles. Les engagements sont toujours remis à plus tard, sous prétexte de coût économique ou de faisabilité technique. Cette logique est d’autant plus perverse qu’elle donne l’illusion d’un consensus, tout en empêchant l’action effective.

Entre science et politique : le poids du retardisme

Le déni climatique frontal, qui consistait à nier purement et simplement le réchauffement, est devenu moins fréquent. Mais il a cédé la place à une forme plus subtile, et peut-être plus dangereuse : celle qui reconnaît les constats scientifiques mais diffère leur traduction politique.

Ce « retardisme » peut prendre des formes variées : fixer des objectifs lointains sans plans concrets, multiplier les promesses technologiques, ou mettre en avant des « transitions justes » comme prétexte pour ralentir la décarbonation. En réalité, ces stratégies maintiennent le statu quo et prolongent la dépendance aux énergies fossiles. Plus la connaissance scientifique progresse, plus l’écart entre ce que nous savons et ce que nous faisons devient abyssal.

Le déni démocratique : une impasse politique mondiale

Mais au-delà du retardisme, le déni climatique révèle une impasse démocratique. Comme l’ont montré Steven Levitsky et Daniel Ziblatt (How Democracies Die, 2018), les démocraties contemporaines s’érodent souvent non pas par des coups d’État spectaculaires, mais par l’affaiblissement progressif des débats, des contre-pouvoirs et de la capacité à trancher collectivement sur des choix cruciaux.

La question climatique illustre parfaitement cette dérive : le problème est connu, documenté et reconnu, mais il est évacué du débat politique réel. Dans de nombreux pays, il n’existe pas de confrontation démocratique forte autour de l’urgence climatique. Les clivages se jouent ailleurs, sur l’immigration, la sécurité ou la fiscalité, tandis que le climat reste traité comme une variable secondaire, cantonnée à des engagements abstraits ou des conférences internationales ritualisées.

L’absence de débat est en elle-même une forme de déni. Elle traduit ce que Levitsky et Ziblatt décrivent comme une « neutralisation » des institutions démocratiques, incapables de prendre en charge les menaces existentielles. Que l’on observe les États-Unis, le Canada ou l’Europe, le constat est le même : le climat n’est pas encore devenu l’axe structurant de la démocratie, et cette dépolitisation favorise l’inaction.

Vers un « déni du déni » ?

Un pas supplémentaire est peut-être en train de s’opérer, que Rodrigo Nunes qualifie de « déni du déni ». Il affirme que l’époque du climatoscepticisme est révolue, que la majorité de nos décideurs ne nie pas le changement climatique. Mais leurs discours masquent le fait que des formes plus insidieuses de déni persistent : le retardisme, la fragmentation des responsabilités, l’évitement du débat démocratique. Ce « déni du déni » est particulièrement redoutable parce qu’il permet de se convaincre que l’on agit (ou au moins que l’on ne nie plus) tout en continuant d’éviter les transformations structurelles nécessaires. Car la crise climatique met à nu une crise de nos démocraties, incapables de se saisir de la menace autrement que par des proclamations symboliques. Seule un action collective, effective, immédiate et coordonnée permettra d’enrayer la spirale climatique.

Références

Discrimination par proxy, et les tatouages au Japon

La discrimination par proxy est un sujet qui m’interpelle depuis plusieurs mois maintenant (j’y reviens longuement dans le chapitre Some Examples of Discrimination dans le livre Insurance, Biases, Discrimination and Fairness). Et récemment, j’ai essayé de mieux comprendre l’interdiction des personnes tatouées dans les onsen (温泉) au Japon. Les onsen sont des bains utilisant de l’eau de source naturelle, souvent liés à des ryokan (旅館, des auberges traditionnelles) ou des stations thermales. Beaucoup affichent explicitement des panneaux 「入れ墨お断り」 (« tatouages interdits »).

(刺青・タトゥーのある方の入浴はお断り致します, autrement dit « l’entrée est interdite aux personnes ayant des tatouages »)

Le terme “discrimination par proxy” désigne une forme d’exclusion où l’on n’interdit pas directement l’accès à un groupe cible (par exemple des criminels, des étrangers ou une minorité), mais à un signe extérieur ou une caractéristique perçue comme un substitut de ce groupe. Autrement dit, un critère apparemment neutre sert d’indice indirect pour appliquer une mesure discriminatoire. Comme le rappellent Barocas et Selbst (2016), certains traits « en apparence anodins » fonctionnent comme des substituts de catégories socialement stigmatisées. Schauer (2006) parlera de son côté de « stéréotype ». Il utilise d’ailleurs l’exemple des tatouages dans son introduction

Insurance companies, of course, are not the only ones who operate actuarially. We all do, with far more frequency than most people typically acknowledge (…). We operate actuarially when we associate personal characteristics such as a shaved head, a tattoo, and black clothing with behavioral characteristics, such as racist beliefs and a propensity to violence, that the personal characteristics seem probabilistically but not inexorably to indicate.

Les tatouages comme discrimination par proxy

La notion de proxy discrimination désigne une exclusion basée non pas sur un critère prohibé directement, mais sur un indicateur corrélé à ce critère. Comme le résume Barocas et Selbst (2016), « des traits apparemment neutres peuvent fonctionner comme des substituts pour des catégories protégées » (Big Data’s Disparate Impact). Appliqué aux tatouages, le raisonnement est le suivant : les tatouages en eux-mêmes ne sont pas dangereux, mais ils sont perçus comme le signe d’une appartenance à des groupes criminels.

La littérature académique a montré que les tatouages véhiculent une image sociale négative dans de nombreuses cultures. Steffeck (2014) décrit par exemple la persistance de stéréotypes associant tatouages et marginalité sociale, dans un contexte professionnel. Ainsi, refuser l’entrée aux tatoués n’a pas pour objectif de sanctionner l’art corporel, mais d’exclure des catégories perçues comme indésirables : les criminels, les violents, ou plus largement les « outsiders ». C’est précisément le cœur de la logique de proxy discrimination.

La spécificité japonaise : du tatouage punitif au stigmate social

Le Japon illustre ce mécanisme de manière exacerbée en raison de son histoire particulière avec le tatouage. À l’époque Edo (1603–1868), les autorités pratiquaient l’irezumi-kei (入れ墨刑), une peine qui consistait à tatouer de manière infamante les criminels sur des parties visibles du corps. Cette pratique fit du tatouage un stigmate judiciaire, marquant les individus de manière indélébile.

Sous l’ère Meiji, le tatouage fut interdit (jusqu’en 1948), renforçant son image négative dans la société. Au XXᵉ siècle, les yakuza firent du tatouage intégral (irezumi) un signe d’identité et de loyauté. Dès lors, le tatouage est devenu pour l’opinion publique un symbole quasi exclusif du crime organisé.

Dans ce contexte, l’interdiction des tatouages dans les onsen apparaît comme une stratégie de prévention indirecte : les exploitants refusent non pas les criminels eux-mêmes – ce qui serait difficile à vérifier – mais un signe extérieur fortement associé à la criminalité. Le tatouage devient ainsi un « proxy » pratique pour l’exclusion.

D’autres exclusions : l’exemple des étrangers dans les bains publics

Le cas des tatoués n’est pas isolé : les onsen et sentō (bains publics) ont également pratiqué, à certaines époques, l’exclusion des étrangers (gaijin). Dans les années 1990–2000, plusieurs litiges ont opposé des non-Japonais à des exploitants qui refusaient l’entrée aux personnes « d’apparence étrangère », comme le montre l’affaire d’Otaru (Webster, 2008).

L’argument avancé par certains propriétaires était que les étrangers ne connaissaient pas les règles implicites de politesse ou d’hygiène des bains, et qu’ils risquaient donc de troubler l’harmonie du lieu. Ici encore, il s’agit de discrimination par proxy : être étranger ou avoir une apparence différente était utilisé comme indicateur d’un risque de comportement indésirable, alors même qu’aucune faute n’avait été commise.

La mise en parallèle de ces deux cas – tatoués et étrangers – montre une logique commune : l’exclusion préventive fondée sur un stigmate visible, et non sur des actes effectifs. Comme le souligne Ito (2016), l’espace public japonais reste marqué par une tension entre inclusion universelle et pratiques locales d’exclusion, justifiées au nom de la préservation de l’harmonie sociale.

Quand l’interdiction devient une blague

Pour l’anecdote, il existe d’autres endroits où afficher des tatouages est (explicitement) prohibé. L’autre jour, je suis passé devant une immense salle de pachinko (パチンコ), en plein centre ville de Kyoto, dans une des rues commençantes les plus passantes, avec une affiche interdisant d’avoir des tatouages visibles…

Pour conclure sur une note positive, il faut rappeler que les Japonais savent aussi manier l’autodérision et détourner avec humour la rigidité de ces pancartes d’interdiction. Dans certains quartiers populaires, on trouve des banderoles pastiches annonçant par exemple « ハゲの入店 お断りいたします » (« L’entrée est interdite aux chauves »). Bien entendu, il ne s’agit pas de véritables interdictions, mais de clins d’œil qui parodient les formules trop sérieuses des panneaux officiels comme « tatouages interdits » ou « entrée interdite aux étrangers ». Ces exemples rappellent que, malgré le poids culturel et historique des exclusions réelles, la société japonaise sait aussi les tourner en dérision et jouer avec l’absurde pour faire sourire les passants.

数学・数理科学グローバル特別講義6

My upcoming lectures at Kyoto University as part of the Global Special Lecture Series in Mathematics and Mathematical Sciences (No. 6) is now on the agenda: November 4, 5, 10, 11, and 13, 2025, from 9:30 till 11:30, at the Graduate School of Science, Kyoto University.

It will be one “Fairness and Distribution in Insurance – An Actuarial Perspective”. We will explore how fairness, risk sharing, and distributional concerns intersect with actuarial science and insurance, providing both theoretical insights and practical implications.

I am truly honored to contribute to this international program and look forward to engaging with students and colleagues in Kyoto.

Les actuaires, des apprentis-sorciers ?

Au cours de l’été, j’étais tombé sur un post intéressant

qui raconte l’histoire de ce conducteur qui, pour améliorer son score auprès de son assureur, a fini par « arrêter de s’arrêter » au stop. L’application de télématique embarquée interprète en effet chaque freinage un peu vif comme un signe de conduite dangereuse (comme le rappelle zego). Je ne sais pas si l’histoire ici est vraie, mais elle correspond à ce que dit Consumer Reports qui mettait déjà en garde en 2021. Selon l’un de leurs responsables (Chuck Bell), les programmes télématiques peuvent inciter certains conducteurs à griller un stop pour éviter une pénalité de “hard braking”.

Le paradoxe est cruel : ce qui, au départ, devait améliorer la sécurité routière, a conduit à en dégrader les règles les plus élémentaires. Cet exemple illustre le pouvoir performatif des algorithmes : en définissant ce qu’est un « bon » comportement, ils transforment concrètement la pratique sociale. Des praticiens du secteur assurantiel alertent déjà sur l’opacité des barèmes et les tensions avec la vie privée que génère cette nouvelle économie de la donnée (Actuarial Review Magazine). Il y a cinq ans, Quintero & Benenson (2020) notait que sous certaines conditions, l’UBI (Usage-Based Insurance) pouvait provoquer des comportements dangereux. Le paradoxe est ancien : comme le rappelait l’économiste Charles Goodhart, « when a measure becomes a target, it ceases to be a good measure ».

Au cœur de cette difficulté se trouve la confusion, parfois volontaire, entre corrélation et causalité. L’American Academy of Actuaries rappelle que les modèles prédictifs « ne démontrent qu’une association » et qu’ils échouent souvent à établir un lien de cause à effet. Cette limite devient cruciale lorsqu’il s’agit de tarification comportementale : utiliser des signaux faciles à collecter mais socialement biaisés peut conduire à des discriminations indirectes. Des chercheurs européens plaident ainsi pour introduire des critères de causalité dans l’évaluation des variables tarifaires, plutôt que de se contenter d’interdire celles jugées trop sensibles ou « proxy » (Avanzini & al. (2023)).

Or, dans la pratique, ces modèles ne se contentent pas de prédire : ils modifient les comportements. Plusieurs études récentes montrent que le coaching in-app et les incitations financières ont effectivement un impact mesurable sur la conduite des assurés (cf. Cevolini et al. (2024)). Mais cette modification se fait au prix d’une surveillance intrusive, avec des effets pervers encore difficiles à quantifier. On entre alors dans une boucle de rétroaction où la donnée influence le comportement, lequel rétroalimente à son tour le modèle. L’actuaire n’est plus seulement celui qui calcule : il devient co-designer de normes sociales.

L’histoire de l’assurance regorge pourtant de rappels à l’ordre. Dans les années 1990, le marché londonien de Lloyd’s fut ébranlé par la crise des Names (dans les années 1980-1990) : des sinistres « latents », liés à l’amiante ou à la pollution, avaient échappé aux modèles statistiques. Le sous-provisionnement massif provoqua des pertes ruineuses et remit en cause la gouvernance même de la place financière (The Actuary, Lloyds, Bain (1999), Actuaries Institute). La leçon est claire : même les méthodes les plus éprouvées peuvent se révéler impuissantes face à des risques émergents ou systémiques.

J’ai l’impression que cette fragilité se retrouve aujourd’hui dans le débat autour de l’intelligence artificielle générative. Une enquête menée par EY montre que 99 % des assureurs déclarent explorer ces technologies, mais que 67 % reconnaissent manquer de compétences pour en mesurer les risques. Le marché, lui, commence à peine à s’organiser : Aon souligne que la couverture en responsabilité civile professionnelle contre les dérives de la GenAI (hallucinations, violations de droits d’auteur, discriminations) reste embryonnaire, l’exposition étant jugée « nascent ». La difficulté est structurelle : l’actuariat s’appuie historiquement sur l’analyse de séries passées, mais par définition, les usages de l’IA générative inventent des scénarios sans précédent.

À ce stade, la réflexion philosophique devient précieuse. Heidegger rappelait dans La question de la technique que la technologie n’est pas un simple outil neutre : elle reconfigure notre manière d’habiter le monde. De son côté, Gilbert Simondon insistait sur l’importance de comprendre l’« individuation » des objets techniques pour penser une co-évolution homme-machine non aliénante (dans Du mode d’existence des objets techniques). L’actuaire, inséré dans cette chaîne techno-sociale, participe ainsi à la production du réel. La métaphore de l’« apprenti-sorcier » n’est donc pas qu’une image : elle exprime la capacité à invoquer des forces (algorithmes, signaux, incitations) dont la maîtrise reste partielle.

Alors, comment sortir de cette posture ambiguë ? Plusieurs pistes s’esquissent. Du côté de la formation, il paraît indispensable d’intégrer des modules obligatoires d’éthique appliquée, de causal inference et de science des données responsables dans les cursus actuariels. Sur le plan institutionnel, la mise en place de comités indépendants de type data ethics boards devrait précéder tout déploiement de modèles comportementaux ou fondés sur la GenAI. La recherche, elle, gagnerait à financer des études longitudinales sur les effets sociaux indirects des tarifications dynamiques. Enfin, le dialogue doit s’élargir : associer philosophes, sociologues et usagers aux choix méthodologiques permettrait de rendre les dispositifs plus explicables, justifiables et révisables.

(source Fantasia, The Sorcerer’s Apprentice, 1940, Walt Disney)

En d’autres termes, il est temps de passer du rôle d’« apprenti-sorcier » à celui d’« ingénieur-gardien ». Car si les balais s’emballent, comme dans le poème de Goethe, c’est moins par malveillance que par manque de précautions. À l’actuaire, désormais, de veiller à ce que les outils qu’il convoque ne se retournent pas contre ceux qu’ils étaient censés protéger.

Personalized Insurance Premiums Cheaper Thanks to AI? Here’s Why It’s a Slippery Slope

This article was initially written in French.

Insurance is based on a principle of solidarity that is undermined by the algorithms tasked with creating our profiles. As algorithms become more precise, the bill becomes more personalized. Various “at risk” profiles may thus find themselves excluded from insurance schemes, as the costs are so high. Personalization has an obvious legitimacy. But it must be reconciled with equitable access to insurance.

It must first be understood that insurance is marked by a fundamental paradox. On the one hand, its very principles assume a collective mechanism in which everyone contributes according to their capacity and benefits from solidarity in the event of a loss. On the other hand, technological advances, ever-larger datasets, and increasingly precise actuarial methods push toward ever greater individualization of premiums.

It is nothing less than reconciling actuarial refinement with the values of redistribution and solidarity on which the profession of insurer was founded.

To this tension is added an increasingly demanding legal framework, which prohibits any form of discrimination based on sensitive data, sometimes correlated with risk factors that are nevertheless relevant.

Pricing segmentation

Insurance companies have long used classification as the pillar of their economic model: age, sex, profession, geographic area, claims history…

In 1662, English statistician John Graunt published the Bills of Mortality, a first statistical analysis of London’s death registers. In 1693, English astronomer Edmund Halley developed the first quantified mortality table, allowing calculation of life expectancy at each age. These works laid the foundations for differentiated pricing by age and sex, which long remained the two main criteria of segmentation in life-death insurance.

At the same time, after the Great Fire of London in 1666, the first fire insurance contracts appeared: companies collected data on the type of construction materials and urban density. In the 18th–19th centuries, premiums were segmented according to the proximity of neighboring buildings and the presence of fire services, giving rise to the first “high-risk zones” and “low-risk zones.”

With the rise of the automobile in the 1910s–1920s, American insurers began systematically recording the number of claims, and the age and sex of drivers. As early as the 1920s, several pricing “classes” were distinguished: young drivers, women drivers, experienced drivers, making it possible to set variable premiums depending on the profile.

Today, actuaries have sophisticated algorithms, machine learning tools, and a flood of data: onboard telematics, connected objects, geolocation, driving or lifestyle behavior… For the insurer, refining segmentation makes it possible to charge each policyholder “their true risk level,” reducing the cross-subsidization effect from good risks to bad ones, while improving overall profitability.

But overly fine pricing reduces pooling; it can make insurance very expensive, even inaccessible for certain high-risk segments. Hence today, actuaries seek a subtle balance, aiming to capture the right information to differentiate profiles, while preserving the viability of the insured community.

Policyholders and the illusion of winning personalization

In Europe, the legislative proposal FIDA (Financial Data Access Framework) would open regulated access for insurers to individuals’ financial data. Its purpose is to refine understanding of spending and repayment behaviors. In this context, the promise of ultra-personalized pricing arouses both hopes of lower premiums and fears of excessive profiling and significant exclusions.

Faced with this new influx of data, many clients perceive personalization as a win-win approach: if I manage my budget better, I will benefit from a discount; if my saving and repayment habits are judged virtuous, my health premium will decrease; if my financial profile improves, my home insurance will become lighter.

This “pay-as-you-live” or “pay-how-you-drive” logic appeals: individuals believe themselves masters of their insurance cost through their lifestyle choices.

Yet several points deserve to be highlighted.

The principle of pooling is not neutralized: those who cannot adopt the most virtuous behaviors remain dependent on the solidarity of others. Indeed, even if higher-risk individuals pay more individually, those who are less at risk nevertheless continue to bear part of the costs thanks to the principle of pooling.

The asymmetry of information is reinforced, as the insurer knows statistics better than the client. The offer of personalization is often based on correlations, sometimes tenuous, whose scope the client does not understand.

Very fine personalization can force the most at-risk to over-insure, or on the contrary to give up insurance, weakening the pool.

Thus, even strengthened by access to financial data, “personalization” is not necessarily synonymous with “empowerment” for the consumer.

The legal framework: when the fight against discrimination is required

The development of big data in insurance raises important ethical and legal questions: how far can sensitive variables be exploited to predict risk?

In France and in the European Union, legislation explicitly prohibits discrimination based on protected criteria: ethnic origin, gender, sexual orientation, disability, religious beliefs, etc. The Solvency II Directive (EU) requires insurers to use “transparent” and non-discriminatory risk models.

Unlike the European Union—which bans differentiated pricing based on protected criteria (gender, origin, disability)—the Quebec model offers a more permissive framework. While the Charter of Human Rights and Freedoms of Quebec also prohibits discrimination, it provides exemptions specific to insurers: they can, when a factor is statistically relevant, base pricing on age, sex, or marital status.

This usage, authorized solely on the basis of a correlation, raises questions.

Ethics and social responsibility of insurers

Beyond mere legal compliance, insurers are increasingly judged on their ethical practices and social responsibility by consumer associations and the media, which relay incidents of algorithmic discrimination and exert reputational pressure.

In recent years, insurers must therefore ask themselves collectively how to guarantee equitable access to their products for vulnerable populations, without sacrificing the financial viability of their portfolios. Some innovative models propose “solidarity” formulas or capped premiums to avoid exclusion.

Insurers are being required to show more and more transparency. They must clearly explain pricing criteria, make calculation keys accessible to avoid a feeling of arbitrariness. Finally, they must integrate data protection and privacy from the design stage of offers (“privacy by design”), in order to preserve trust.

Insurers that manage to reconcile personalization, fairness and inclusion will become reference players for clients concerned with ethics.

Reconciling solidarity and data: a crucial challenge

The challenge, as we see, is considerable.

It is nothing less than reconciling actuarial precision with the values of redistribution and solidarity that founded the insurance profession.

It is in resolving this tension that the future of insurance will be decided: neither pure price discrimination nor simple illusory personalization, but rather a balance allowing each to contribute according to their risk and to benefit in fair measure from the pooling of life’s uncertainties.

In the end, who will bear the cost of insurance?

This article was written with Laurence Barry, co-holder of the PARI Chair (Research Program for the Understanding of Risks and Uncertainties), initially in French.

Storms that repeat, premiums that soar, insurers pulling out: in the era of climate change, one question arises: who will ultimately foot the bill?

From the workers’ mutuals of the 19th century, created to cushion the blows of industrial development, to the shareholder logics of today’s multinationals, insurance has always reflected the great risks of its era.

Now, under the pressure of climatic events with unprecedented frequency and severity, the sector faces a new equation: how to remain solvent and socially legitimate when claims (amounts paid out by an insurance company for losses) grow faster than premiums (collected)? Between soaring rates, exclusions of coverage, and the threat of entire territories becoming uninsurable, how must insurance solidarity reinvent itself?

Each for all, and all for each

Since 1990, insured losses linked to natural disasters have grown by 5% to 7% per year – 137 billion U.S. dollars in 2024, and a trend toward 145 billion in 2025. Lucian Coman/Shutterstock

Before becoming a financial industry worth billions of euros, insurance began as a simple common pot: members contributed, the victims drew from it, and the surplus (if any) returned to the policyholders. From solidarity and mutual aid organizations created under the Hanse (the Hanseatic League, network of merchant cities in Northern Europe between the 13th and 17th centuries) to medieval guilds, associations of people practicing the same trade or activity, the logic was already that of a risk-pooling, a zero-sum sharing of risk. Each pays for all, and all for each.

In the guilds of the Middle Ages, in Europe, each master craftsman paid an annual fee that financed the rebuilding of a workshop destroyed by fire or support for the widow in case of death. For economic historian Patrick Wallis (eprints.lse.ac.uk), this was the first structured relief fund. The Danish charters of 1256, which imposed compulsory “fire aid” (brandstød) after a loss, provide a perfect example, as shown by social policy researcher Bernard Harris.

The principle runs through the centuries. In the 19th century, mutual aid societies introduced rebates when claims were milder than expected. Even today, nearly one in two policyholders in fire, accident, and miscellaneous risks (P&C) belongs to a mutual where he or she is a statutory co-owner.

The financial equation remains fragile: when the climate transforms chance into near-certainty, the premium is no longer a simple “cake-sharing” but an ever-larger advance on future expenses. The Swiss Re group has calculated (swissre.com) that, since 1990, insured losses linked to natural disasters have grown by 5% to 7% per year – 137 billion U.S. dollars in 2024, with a trend toward 145 billion U.S. dollars in 2025 (respectively 118 billion and 125 billion euros).

The mutualist model (erudit.org), founded on the relative rarity of claims and geographic diversification, is forced to reinvent its solidarity if frequency doubles and severity explodes… at the risk of tipping toward segmentation as fine as that of shareholder-driven insurers.

Solidarity pricing and shareholder optimization

Starting in the 1990s, financialization injected a new imperative: the premium must cover claims, finance marketing, remunerate equity, and occasionally serve as an adjustment variable for quarterly targets. Pricing optimization, popularized under the term price optimization, dissects thousands of behavioral variables (number of clicks before signing, banking inertia, connection times) in order to estimate the individual reservation price, that is the minimum price a seller is willing to accept, or a buyer is willing to pay, in a transaction.

In other words, it is no longer only a matter of estimating the actuarially most “fair” premium (the actuary being the expert in risk management), in the sense given by Kenneth Arrow in 1963 (aeaweb.org), but also the highest premium the policyholder is willing to pay. The fair premium being the expected average cost of claims, the amount the insurer expects to pay next year for similar risks.

The Institute of Australian Actuaries denounces, in its report The Price of Loyalty actuaries.asn.au), a systematic penalization of loyal clients, likened to a tax on trust. In the United Kingdom, the Financial Conduct Authority (FCA, ca.org.uk) struck hard. Since January 1, 2022, renewal pricing must be identical to that for a new client at equal risk; the authority estimates the savings for households at £4.2 billion over ten years.

This regulatory battle goes well beyond price. By relegating the logic of pooling to the background, behavioral optimization strengthens indirect socio-economic indicators—such as age, the digital divide, or residential stability—which end up weighing more than pure technical risk in determining the premium.

Now the insurer has access to private data lakes (raw data), where the policyholder is unaware of what makes their premium more expensive. By nature, contracts remain resistant to any simplified comparison. One shows a €2,000 deductible, another a lower compensation ceiling or exclusions hidden in tiny clauses, so that it takes an almost legal review to really align the offers, as a European Commission report pointed out (commission.europa.eu).

One file out of two refused

The rise of extreme events brutally illustrates these drifts. In Australia, three climatic phenomena in the first half of 2025, including Cyclone Alfred, generated 1.8 billion Australian dollars (AUD), or 1 billion euros, in compensation claims. The Insurance Council warns that home insurance premiums will see double-digit increases, and some contracts could reach 30,000 AUD per year (or €16,600 per year) in the most exposed areas (abc.net.au).

In the United States, California is seeing cancellations and refusals of coverage. A report cited by the Los Angeles Times shows that three major insurers declined nearly one file out of two in 2023 (latimes.com). A class action accuses 25 insurance companies of collusion with the aim of pushing victims toward the FAIR Plan, a pool of last-resort insurers with reduced coverage (cbsnews.com).


Toward systemic “uninsurability”

The phenomenon is not marginal. Insurers are reducing their exposure. U.S. insurers State Farm and Allstate stopped issuing new policies in California as early as 2023 (reuters.com). In Florida, because it intervenes when no private insurer accepts to cover a home at a reasonable price, the public last-resort insurer Citizens saw its portfolio grow to about 1.4 million policies at the peak of the crisis, then fall back below one million at the end of 2024 thanks to transfers (takeouts) to private players—a real improvement, but one that still reveals a fragile market (insurancejournal.com).

At the global level, Swiss Re counts 181 billion U.S. dollars of 2024 losses left to victims or states, or 57% of the total (swissre.com).  Faced with these growing protection gaps, insurers are reducing their exposure. This contraction of supply rebounds onto real estate finance: economist Bill Green reminds, in a letter to the Financial Times, that the slightest insurance default leads, in a few weeks, to the cancellation of mortgages supposed to secure the American middle class (ft.com).

When insurers withdraw or when the premium becomes unaffordable, property values collapse, and with them, the stability of an entire segment of the local banking system.

Refounding the social contract of risk

Nevertheless, avenues are emerging. The Center for American Progress proposes the creation of resilience funds co-financed by premiums and by the federal state, in order to finance levees, reinforced roofs, and relocations in very high-risk areas (americanprogress.org).

In Europe, France maintains a CatNat scheme based on a uniform mandatory surcharge – 20% in 2025 – for a risk reinsured by the Caisse centrale de réassurance (CCR). This mechanism guarantees unlimited compensation while pooling disasters across the entire national territory. Combined with incentive pricing (deductibles adjusted according to prevention measures), these mechanisms can preserve insurability without exploding individual premiums.

What remains is to address the upstream side: limiting exposure by freezing building permits in unbuildable areas, conditioning bank financing on climate compatibility, and sustaining, at the national level, a progressive climate prevention surtax that would finance structural adaptations while smoothing rate shocks (ecologie.gouv.fr, strategie-plan.gouv.fr)

At this price, insurance would once again become a common good: neither a pure financial product nor a simple common pot, but an essential infrastructure where society, and no longer only the insurer, consciously chooses the share of the climate bill it accepts to bear.

Classer, comparer, assurer

À l’ère numérique, la promesse le personnalisation est partout. Chacun peut devenir un individu souverain, unique, délivré des classements collectifs d’hier. Les plateformes nous proposent des offres taillées sur mesure : les playlists sont personnalisées sur les sites d’écoute en ligne, tout comme les recommandations de lecture, les assurances se vantent d’être « pay-how-you-live », la médecine est aussi personnalisée, etc. Tout serait individualisable, personnalisable, comme si la société renonçait à ses catégories pour n’exister qu’à travers des expériences singulières.

Mais derrière ce récit flatteur se cache peut être une réalité  plus complexe, voire paradoxale. Plus l’individu est célébré comme incomparable, plus il est saisi, découpé, et finalement classé dans de nouvelles catégories. Loin de disparaître, la logique classificatoire s’étend. Dans l’assurance, domaine fondamentalement basée sur la mutualité, sur le collectif, ce paradoxe se révèle encore plus.

La personnalisation comme nouvel horizon

La personnalisation est l’idéologie dominante à l’ère du numérique. Elle promet que chacun peut contrôler son destin : vos choix de conduite modèlent votre prime automobile, vos habitudes de sommeil influencent votre couverture santé, vos signaux de consommation financière déterminent vos conditions d’emprunt.

Les assureurs se présentent alors comme des miroirs : ils ne jugent pas, ils reflètent. À travers une montre connectée, l’assuré apprend que ses efforts de marche quotidienne « réduisent » son risque de maladie cardiaque. À travers une application automobile, il constate que sa conduite de nuit, un peu nerveuse, le « renchérit ».

Ce discours rejoint l’idéologie décrite par Shoshana Zuboff (The Age of Surveillance Capitalism, 2019), où la collecte massive de données permet non seulement de « prédire », mais aussi d’orienter nos comportements. L’assurance personnalisée, loin d’être neutre, devient un mécanisme de discipline sociale : elle nous pousse à « mieux vivre » pour payer moins.

La nécessité de classer

Pourtant, aucune personnalisation n’échappe au classement. Pour fixer un tarif (en assurance), il faut comparer, mettre en équivalence, réduire la singularité en variables manipulables. Un individu ne devient « bon conducteur » que parce qu’il est comparé à des milliers d’autres profils. Une personne n’est « à risque modéré » que parce qu’elle entre dans un segment statistique établi à partir d’échantillons. Même les données dites « personnelles » ne prennent sens que par agrégation : une fréquence cardiaque de 60 (bpm) n’est interprétable qu’en référence à une distribution générale.

Luc Boltanski et Laurent Thévenot (De la justification, 1991) avaient déjà montré combien nos sociétés reposent sur des « régimes de comparaison » : toute valeur individuelle est toujours relative à des ordres collectifs. Plus récemment, Marion Fourcade et Kieran Healy (Seeing Like a Market, 2007 ; Classification Situations, 2013) ont analysé comment les marchés modernes reposent sur des dispositifs de classement invisibles qui structurent nos existences.

Ainsi, loin de disparaître, les catégories se raffinent : l’assuré n’est plus comparé à « tous les jeunes conducteurs de moins de 25 ans », mais à une cohorte mouvante d’individus ayant accumulé des signaux comportementaux similaires.

Comparer, toujours comparer

Cette logique de comparaison permanente devient presque existentielle. Le citoyen assuré se perçoit à travers des indicateurs : pas assez économe, un peu trop sédentaire, trop lent à rembourser ses dettes.

Dans l’assurance, cette obsession du benchmarking soulève deux questions. La première est liée à la justice, à l’équité : est-il équitable que deux assurés payent des primes radicalement différentes parce que l’un habite à 200 m d’une zone inondable ou consulte son médecin deux fois de plus par an ? Ici, on retrouve le débat central de John Rawls (A Theory of Justice, 1971), entre égalité formelle et équité réelle : faut-il compenser les « circonstances » hors de contrôle ou responsabiliser les « choix » individuels ? La seconde est liée à la lisibilité : les produits d’assurance sont notoirement difficiles à comparer pour l’assuré lui-même. Les différences reposent sur des franchises subtiles, des exclusions implicites, des clauses écrites en caractères minuscules (Bénéplanc et al., Manuel d’assurance, 2024). Derrière la personnalisation affichée, les écarts tarifaires reposent sur des variables opaques.

La personnalisation crée donc une dissymétrie informationnelle (Akerlof, The Market for Lemons, 1970) : l’assuré croit être évalué en tant qu’individu, mais il est en réalité inséré dans des cohortes comparatives qu’il ne maîtrise pas.

L’assurance, entre mutualisation et individualisation

L’assurance repose historiquement sur un principe simple : mutualiser les aléas de la vie. On accepte de cotiser ensemble pour que les pertes de quelques-uns soient compensées par la solidarité du groupe. Comme l’écrivait François Ewald (L’État providence, 1986), l’assurance moderne a constitué une « technologie de solidarité », transformant l’incertitude en obligation collective.

Or, la personnalisation menace ce socle. Si chacun « paie pour soi », la logique de redistribution se délite. Les « bons profils » exigent des ristournes, les « mauvais profils » voient leurs primes exploser. À la limite, certains deviennent inassurables. C’est ce que l’on observe déjà dans les zones exposées aux catastrophes climatiques (Kousky, Understanding Disaster Insurance, 2022).

Derrière l’utopie de l’individu souverain se dessine donc un risque collectif : celui d’une société où l’on n’assure plus contre les aléas, mais seulement contre soi-même. Une société où le classement permanent finit par saper la mutualisation, pourtant essentielle face aux risques climatiques ou sanitaires.

De la personnalisation à la gouvernance des classes

Plutôt que d’opposer personnalisation et mutualisation, l’enjeu est peut-être de reconnaître la tension irréductible entre les deux. Les assureurs devront inventer des équilibres, entre maintenir des classes collectives lisibles (âge, zone géographique, type de logement) pour garantir une base de solidarité, introduire une dose de personnalisation contrôlée (comportements mesurés, données de capteurs) sans laisser ces algorithmes créer des discriminations cachées, et a ssumer que comparer et classer est inévitable, mais que la manière de construire les classes est un choix politique et éthique, pas seulement technique (Millo & MacKenzie, Constructing a Market, Performing Theory, 2009).

La personnalisation promet l’émancipation de l’individu, mais repose sur une prolifération de catégories invisibles. Dans l’assurance comme ailleurs, nous sommes comparés sans cesse : par nos conduites, nos achats, nos rythmes de vie.

Plutôt que de céder à l’illusion de l’individu souverain, il faut peut-être affronter ce paradoxe : nous voulons être uniques, mais nous restons définis par des classes. L’enjeu n’est pas de supprimer les classements, mais de décider lesquels sont justes, transparents et socialement acceptables.

Car derrière chaque algorithme de personnalisation se cache une question politique : comment partager le risque, et donc, comment faire société ?

Akerlof, G. (1970). The Market for Lemons: Quality Uncertainty and the Market Mechanism. Quarterly Journal of Economics.

Bénéplanc, G., Charpentier, A. & Thourot, P. (2024). Manuel d’assurance. Presses Universitaires de France.

Boltanski, L., & Thévenot, L. (1991). De la justification. Gallimard.

Ewald, F. (1986). L’État providence. Grasset.

Fourcade, M., & Healy, K. (2007). Seeing Like a Market. Socio-Economic Review.

Fourcade, M., & Healy, K. (2013). Classification Situations: Life-chances in the Neoliberal Era. Accounting, Organizations and Society.

Kousky, C. (2022). Understanding Disaster Insurance. Island Press.

Millo, Y., & MacKenzie, D. (2009). Constructing a Market, Performing Theory: The Historical Sociology of a Financial Derivatives Exchange. American Journal of Sociology.

Rawls, J. (1971). A Theory of Justice. Harvard University Press.

Zuboff, S. (2019). The Age of Surveillance Capitalism. PublicAffairs.