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Quand l’assurance se défait, la crise silencieuse de l’indemnisation

J’avoue que j’aime ces articles (de presse quotidienne) qui, sans en avoir l’air, racontent beaucoup plus qu’une série d’anecdotes et de parcours de vies individuels. Comme celui qu’a publié le Financial Times le 22 novembre 2025, consacré à la hausse spectaculaire des refus d’indemnisation dans l’assurance habitation au Royaume-Uni. Il raconte des vies bouleversées par des sinistres apparemment banals (un dégât des eaux, un choc électrique, une infiltration) mais surtout il dévoile, presque malgré lui, les tensions profondes de système assurantiel.

Avant même d’entrer dans ces histoires, il faut rappeler une chose simple mais fondamentale : l’assurance est la vente d’une promesse. Une promesse d’indemnisation future, formulée aujourd’hui, contre une prime payée immédiatement. Tout le marché de l’assurance repose sur ce principe paradoxal : l’assureur encaisse d’abord, et ne délivre la prestation que beaucoup plus tard, si un événement malheureux (mais anticipé) survient. Je renvoie à notre Manuel d’assurance pour ceux qui se sentent un peu loin de ces sujets. Mais pour résumer rapidement et simplement, le contrat d’assurance est un dispositif juridique et économique qui engage l’assureur sur des garanties précisément définies, qui « fixent les conditions de garantie, en particulier les franchises et exclusions ». L’assurance n’est pas un bien que l’on consomme immédiatement ; c’est un engagement irréversible de réparer un dommage futur. Comme tout engagement irréversible, il ne vaut que si celui qui le prend (ici l’assureur) est jugé crédible. Cette crédibilité n’est pas accessoire : elle est la condition d’existence même du marché. Si les clients cessent d’y croire, le produit s’effondre. On insiste à plusieurs endroits sur ce point, sur la « dimension sociale et sociétale de l’assurance », expliquant qu’elle dépend in fine « de la performance et de l’éthique des assureurs » dans la tenue de leurs engagements et la gestion des sinistres . Je vais insister un peu lourdement, parce qu’on aurait tort de lire cette phrase comme une remarque générale : l’assurance n’a pas d’autre fondation solide que la confiance. Quand cette confiance vacille (parce que les contrats deviennent illisibles, les garanties incertaines, les refus fréquents) alors la promesse elle-même se fragilise. Et tout le marché avec.

Mais revenons à notre article, Why are so many home insurance claims being rejected?. Il s’ouvre avec Jacopo, un économiste installé à Hackney, qui vient à casser une assiette de frustration devant ses enfants. Depuis plus de deux ans, sa famille vit dans un appartement humide, les murs ouverts et les déshumidificateurs bourdonnant en permanence, à la suite d’une fuite d’eau que son assureur, n’a toujours pas correctement prise en charge. L’assureur a d’abord refusé de reloger la famille, puis s’est ravisée ; entre-temps, les dégâts se sont aggravés, et l’assureur n’offre qu’un règlement très en deçà du montant estimé par son propre expert. Un peu plus loin un certain Ray raconte l’incendie de sa maison frappée par la foudre ; là encore, l’assureur change d’avis en cours de route et refuse finalement de reconstruire, imposant un règlement en cash, malgré une clause contractuelle qui semblait pourtant garantir le droit à une reconstruction à l’identique.

Ces histoires sont dramatiques, mais ce qui importe surtout, c’est qu’elles ne semblent plus extraordinaires, ou exceptionnelles. Selon la Financial Conduct Authority, les assureurs britanniques n’ont indemnisé que 71 % des sinistres habitation en 2024, un pourcentage en baisse continue depuis 2022. Une chute d’autant plus notable que le taux d’indemnisation dépasse les 90 % dans l’assurance automobile. Le contraste peut étonner… pourquoi ce qui fonctionne encore relativement bien pour les voitures se délite-t-il pour les logements ? L’article du Financial Times offre une série d’explications techniques (inflation des coûts de construction, multiplication des sinistres dus au climat, complexité des sinistres liés à l’habitat) mais en filigrane, j’ai l’impression d’y lire une tout autre histoire.

C’est celle d’une friction organisée, d’une complexité qui, au lieu d’être un accident malheureux, ressemble parfois à un mécanisme de filtrage. Plusieurs assurés cités dans l’article le disent ouvertement : ils ont eu l’impression que les obstacles n’étaient pas regrettables, mais intentionnels. L’un d’eux affirme « They bank on people rolling over and giving up. » L’Association des assureurs britanniques rejette cette idée, mais un analyste du secteur, interrogé par le Financial Times, la confirme : les assurés obtiennent souvent satisfaction uniquement lorsqu’ils poussent leur dossier jusqu’à l’Ombudsman (l’institution de médiation indépendante chargée de résoudre les litiges entre les consommateurs et les entreprises, entre les assurés et les assureurs), un stade auquel peu de gens parviennent. Entre-temps, beaucoup renoncent, absorbant de fait une part des pertes que l’assurance aurait dû couvrir. Beaucoup d’actuaires parlent d’élasticité aux prix, mais je pense que ça va plus loin… Dans le livre de Jed Frees, Regression Modeling with Actuarial and Financial Applications (ouvrage de référence dans la plupart des formations d’actuariat, dans le monde entier), il y a un jeu de données, simulées (Automobile Bodily Injury Claims Simulated, AutoBIsim) sur lequel on voit que quand un assuré est représenté par un avocat (variable ‘ATTORNEY=1’) le montant de l’indemnité augmente (‘LOSS’). Je ne sais pas le sens réel de la relation causale, mais oui, les assureurs lisent ce genre de signaux…

Ce processus, Mary Douglas l’avait théorisé il y a trente ans. Dans Risk and Blame, elle explique que les discours sur le risque servent toujours à assigner des responsabilités, à désigner qui est « fautif ». Lorsque l’Association des assureurs affirme, dans l’article, que les clients confondent assurance habitation et contrat de maintenance, elle ne fait pas qu’expliquer un malentendu : elle déplace subtilement la responsabilité du problème. Si le sinistre n’est pas indemnisé, ce n’est pas parce que l’assurance ne remplit plus sa promesse sociale, mais parce que l’assuré n’a pas « bien compris » son contrat. Douglas écrivait que danger et risque sont des catégories « culturellement conditionnées » : ils servent de support à des jugements moraux. On en a ici une série d’exemples.

À cette lecture anthropologique peut s’ajouter celle d’Ulrich Beck (dans Risikogesellschaft), dont la notion d’« irresponsabilité organisée » semble décrire parfaitement les situations rapportées dans le Financial Times. Dans la société du risque, écrivait Beck, les dangers sont produits par la modernité elle-même (changement climatique, infrastructures vieillissantes, complexité technologique) et les institutions inventent des mécanismes permettant à chacun de se défausser, ou du moins de diluer sa responsabilité. Le cas de l’assurance habitation britannique illustré par cet article correspond presque trait pour trait à cette idée : les experts délégués renvoient la responsabilité aux gestionnaires, les gestionnaires aux sous-traitants, les sous-traitants à des contraintes de procédure, et ainsi de suite. Au bout de la chaîne, l’assuré parle, comme le dit Jacopo, avec des administrateurs qui « ne sont pas proches du décideur ». La dilution est totale, et c’est précisément elle qui permet au refus d’indemnisation de se maintenir, sans que personne ne soit considéré comme directement fautif. J’en avais parlé il y a quelques temps (presque huit ans) dans un article que j’avais intitulé Les machines, les procédures, et la fuite de la responsabilité.

François Ewald, de son côté, a montré dans L’Etat providence que l’assurance n’est pas seulement une technologie de gestion des risques mais une véritable infrastructure morale du monde moderne : elle a rendu possible l’État social en socialisant les pertes, en neutralisant les aléas individuels. L’assurance n’était pas simplement un produit ; elle était une promesse de stabilité. Ce que révèle l’article, c’est la fragilisation de cette promesse. Quand une maison frappée par la foudre n’est pas forcément reconstruite ; quand un dégât des eaux immobilise une famille deux ans dans un appartement insalubre ; quand les refus augmentent alors que les sinistres eux-mêmes s’intensifient ; alors c’est un pilier de la pacification sociale assurantielle qui vacille. On assiste à un phénomène paradoxal : plus les risques climatiques et matériels augmentent, plus les assureurs resserrent les conditions d’indemnisation, au point que l’assurance semble parfois fonctionner à l’envers de sa logique historique.

C’est aussi ce que suggère Tom Baker lorsqu’il analyse l’assurance comme une forme de gouvernance privée, dans Insurance Law and Policy. Chaque sinistre est un moment de régulation : les décisions d’indemniser ou non, de reconstruire ou de régler en cash, de missionner tel expert plutôt qu’un autre, produisent des normes implicites. Ils définissent, silencieusement, ce que la société considère comme une perte « acceptable », « normale », ou « trop coûteuse ». À travers ces micro-décisions, l’assurance établit des frontières entre ceux qui méritent réparation et ceux dont la perte, au fond, restera privée.

Enfin, une dimension sociale traverse tout l’article du Financial Times. Les personnes les plus vulnérables sont aussi celles qui ont le moins de temps, de capital culturel ou de ressources émotionnelles pour traverser un processus de réclamation labyrinthique. L’un des assurés cités explique qu’il n’a obtenu une réponse que lorsqu’il s’est mis à utiliser des termes techniques comme « subrogation ». Ça en dit long : l’accès effectif au droit passe par la maîtrise du langage et des codes du monde assurantiel. Ceux qui ne les possèdent pas (et ils sont nombreux) subissent davantage la violence morale du système. Là encore, la sociologie du droit et des inégalités montre que ce genre de frictions administratives est un puissant amplificateur d’injustice sociale.

L’article du Financial Times ne prétend pas théoriser tout cela. Mais il met en lumière, avec précision (une précision presque involontaire ?), ce que deviennent nos institutions assurantielles dans un monde où les risques se déchaînent : elles ne se contentent plus de mutualiser, elles trient ; elles ne se contentent plus de protéger, elles sélectionnent ; elles ne redistribuent plus seulement des pertes, elles redistribuent aussi les capacités d’y résister. L’assurance habitation, jadis présenté comme un instrument de stabilité, semble glisser vers un rôle plus ambigu, où la protection n’est plus garantie mais négociée, parfois âprement, au cas par cas.

Peut-être est-ce là un signe parmi d’autres d’un basculement plus profond : un monde où les risques croissants ne trouvent plus de mécanismes institutionnels capables de les absorber, et où la promesse assurantielle, pilier discret de nos vies matérielles, commence à se fissurer. Dans ce monde-là, j’ai l’impression que l’article du Financial Times n’est pas qu’un simple reportage, c’est une alerte.

L’assurance, l’immobilier et la fabrique de l’ignorance

Cette fin de semaine, le New York Times rapportait que Zillow, premier site immobilier américain, a retiré discrètement de ses annonces les scores de risques climatiques (inondation, incendie, chaleur) produits par First Street Foundation. Le retrait suit les pressions d’agents immobiliers et le lobbying de plusieurs Multiple Listing Services (MLS), notamment celui de Californie, l’un des plus puissants du pays. Comme l’écrit la journaliste Claire Brown, Zillow a supprimé ces scores suite à une plainte,

“Zillow stopped displaying the scores after complaints from the California Regional Multiple Listing Service”

Mais que se passe-t-il lorsqu’une information sur les risques entre en collision avec des intérêts économiques solidement installés ? Mary Douglas le soulignait, en 1992, dans Risk and Blame

institutions themselves are the monitors which determine what is going to count as information

Le risque, autrement dit, ne se contente pas d’exister ; il est façonné, filtré, parfois instrumentalisé comme une technologie morale, c’est-à-dire un instrument utilisé pour orienter les comportements en fonction des intérêts d’un groupe. Le cas Zillow en est un exemple presque didactique : la connaissance produite par les modèles climatiques devient un coût pour l’industrie immobilière, donc elle doit être rendue silencieuse. Dans Risk and Culture, Mary Douglas écrivait :

“Blaming the system is a way of protecting the community from morally unacceptable risks. […] What is dangerous is not the event itself, but the threat it poses to an established social order.”

Les risques climatiques, dans cette perspective, menacent une “social order” : la fluidité des marchés immobiliers. Ils deviennent donc socialement inacceptables… non pas parce qu’ils sont faux, mais parce qu’ils sont vrais et dérangeants.

xL’objection immobilière : quand l’économie préfère l’ignorance

Le PDG du MLS californien déclare que

“When we saw entire neighborhoods with a 50 percent probability of the home flooding this year and a 99 percent probability of the home flooding in the next five years, especially in areas that haven’t flooded in the last 40 to 50 years, we grew very suspicious,”

L’argument est ancien et classique : un modèle est suspect lorsqu’il contredit l’expérience vécue. Or de nombreux travaux de climatologie et d’hydrologie rappellent que l’expérience passée n’est plus un guide fiable dans une distribution de risques non stationnaire. C’est précisément la thèse de tous les ouvrages sur les régimes extrêmes, la loi des queues épaisses ou le “stationarity is  dead” de Milly et al. (2008). Les hydrologues, les assureurs et les climatologues le répètent depuis 20 ans : le passé n’est plus un indicateur du futur. Dans The Physics of Climate Change, Lawrence Krauss écrit :

“The past climate is no longer a faithful record of the future—it is a fossil.”

Le commentaire du MLS illustre l’une des limites épistémologiques mises en avant par les philosophes des risques : la circularité de la validation. Si l’on exige qu’un risque futur soit déjà observé dans le passé, alors aucun risque émergent n’est légitime. Cette logique fut historiquement mobilisée pour nier les risques industriels dans les années 1950–1980 (asbestos, tabac, pollution). Sheila Jasanoff parle à ce propos de technologies of humility : la nécessité de reconnaître que l’absence d’événement n’est pas un argument.

La granularité excessive du risque

Le New York Times met en évidence, très justement, une tension fondamentale :  les modèles de risques climatiques ne sont pas conçus pour être lus au niveau de la maison individuelle. Madison Condon, chercheuse en droit et économie du climat, dit dans l’article

“With forward-looking models, we can’t check their outputs against a record, they are necessarily forecasting events that have not yet happened. The First Street models might provide a good enough answer for certain questions or certain hazards, But what level of accuracy is good enough changes substantially if the question is about one specific property you are about to spend your life savings on.”

Cette remarque rejoint deux axes centraux de la littérature scientifiques.  Tout d’abord, Les modèles de catastrophe sont fondamentalement des modèles de population, pas de micro-prédiction. Ils sont efficaces en agrégé, mais imprécis en micro-lieu. Mais il y a aussi l’illusion de précision (Lavine, Gigerenzer) : donner un chiffre très précis à un niveau spatial très fin crée une illusion d’exactitude, et donc une vulnérabilité cognitive.

Dans beaucoup d’ouvrages scientifiques sur le climat (notamment les rapports sur les risques de montée des eaux et les travaux de climat extrême), on retrouve cette idée : le risque est distribué spatialement, mais la vulnérabilité est locale et socio-économique. Le modèle ne peut donc être lu sans tenir compte du bâti, des protections locales, des pratiques d’assurance, et surtout des inégalités.

Les “cartographies interdites” 

De nombreux chercheurs ont montré que la publication d’une information sur les risques suscite presque toujours une controverse sociale. Comme le soulignent Reghezza-Zitt et Rufat dans Resilience Imperative,

“any representation of risk involves choices: what is shown, what is omitted, what is made salient”

Une carte n’est donc jamais un simple reflet du réel : elle sélectionne, ordonne et rend visibles certains dangers, tout en en invisibilisant d’autres, et contribue de ce fait à reconfigurer les rapports de force autour du territoire qu’elle représente. Pour Bankoff, Frerks et Hilhorst dans Mapping Vulnerability,

“vulnerability… defies the possibility of reading it from a general chart”

autrement dit, aucune carte ne peut prétendre offrir une représentation neutre ou complète du danger. Toute cartographie du risque simplifie, met en avant certains éléments, en omet d’autres, et participe ainsi à structurer les rapports sociaux autour de ce risque. Les débats sur Zillow s’inscrivent exactement dans cette dynamique. Rendre visible un risque climatique n’est jamais neutre, cela crée des gagnants et des perdants, et l’immobilier fait partie des secteurs où cette visibilité est la plus politiquement sensible. Trois précédents historiques viennent immédiatement à l’esprit.

L’histoire de la cartographie des inondations en France au XIXᵉ siècle montre déjà à quel point rendre visible un danger pouvait déclencher une crise politique locale. Après la crue de 1856, l’État et les ingénieurs des Ponts et Chaussées engagent un vaste travail de délimitation des zones inondables. Très vite, des communes protestent : être placées en “zone inondable”, c’est voir menacés la valeur foncière, l’attractivité de la commune, parfois même sa capacité à emprunter et à investir. Les travaux d’histoire des catastrophes et des politiques hydraulique que tu m’as fournis insistent sur ce point : la carte ne se contente pas d’enregistrer un risque naturel, elle reconfigure les rapports de force locaux en désignant des territoires comme “à problème”. Ce que l’on observe déjà à cette époque, c’est une grammaire politique très stable : la représentation savante du risque est perçue comme un acte performatif, qui fait exister publiquement une menace jusque-là socialement déniée.

Un siècle plus tard, les “redlining maps” de la Home Owners’ Loan Corporation aux États-Unis offrent un autre précédent, encore plus brutal, de la puissance performative des cartes. En classant les quartiers de A à D, avec les quartiers majoritairement noirs et pauvres systématiquement relégués en catégorie “hazardous”, l’administration ne se contente pas de décrire un risque de défaut de crédit : elle organise une véritable ségrégation financière et immobilière. La littérature historique et économique sur le redlining montre bien que ces cartes ont fixé durablement les trajectoires urbaines : un quartier coloré en rouge était privé d’accès au crédit, ce qui entraînait dégradation du bâti, désinvestissement public, puis renforcement des stigmates sociaux. Là encore, le parallèle avec les scores de risques climatiques est évident : dès qu’une représentation du risque est attachée à un lieu, elle pèse sur les prix, les flux d’investissements et, in fine, sur les populations qui y vivent.

Plus récemment, le cas des cartes de FEMA illustre une troisième configuration, où l’enjeu n’est plus tant la production de la carte que la gestion de son obsolescence. Plusieurs travaux que tu m’as transmis soulignent combien de municipalités américaines résistent à la mise à jour des zones inondables : une nouvelle carte signifie, très concrètement, hausse des primes d’assurance, contraintes de construction supplémentaires et baisse immédiate de la valeur immobilière. Il en résulte des cartes souvent en retard sur la réalité climatique, non par manque de capacité technique, mais parce que l’ajustement à la nouvelle distribution des risques est politiquement et économiquement explosif.

Vu depuis ces trois précédents historiques, la décision de Zillow de retirer les scores de risques des annonces s’inscrit dans une continuité troublante : plutôt que d’assumer les effets redistributifs d’une information climatique plus précise, on préfère en limiter la visibilité, au prix d’un retour à une asymétrie d’information défavorable aux acheteurs les plus exposés.

Les modèles First Street : science robuste, usages fragiles

Revenons un instant sur les données et les modèles mentionnés dans l’article du New York Times. Il existe un consensus large, dans la littérature scientifique et dans les évaluations institutionnelles américaines, sur le fait que les cartes FEMA (Flood Insurance Rate Maps — FIRMs) sont souvent obsolètes, parfois très anciennes, et méthodologiquement limitées. Le Department of Homeland Security lui-même, dont dépend FEMA, notait dès 2017 que plus de la moitié des cartes d’inondation américaines avaient plus de 15 ans, et qu’un nombre significatif n’avaient pas été mises à jour depuis 30 à 40 ans (DHS, National Flood Mapping Program Review, 2017). Le Government Accountability Office (GAO) confirme ce diagnostic : en 2022, il rapporte que

“FEMA’s flood maps remain inaccurate or outdated in many areas”

en raison de capacités limitées et de résistances locales à la révision (GAO-22-104, 2022). La littérature académique dit la même chose : dans Understanding Disaster Insurance, Kousky (2020) rappelle que

“FEMA’s flood maps remain incomplete and often outdated; they were never designed to provide a full accounting of flood risk, particularly under a changing climate.”

ou encore Smiley (2020)

“outdated and inaccurate, FEMA flood maps fail to fully capture risk”

Cela signifie que les cartes FEMA utilisent souvent des données hydrologiques, topographiques et pluviométriques qui ne reflètent plus les conditions environnementales actuelles, ni a fortiori celles induites par le changement climatique.

À l’inverse, la méthodologie de First Street Foundation s’appuie sur des modèles hydrologiques et hydrauliques continus, fondés sur des DEM haute résolution (USGS + LiDAR), l’intégration de l’imperméabilisation urbaine, des intensités de pluie mises à jour (NOAA Atlas 14), des données de débordement fluvial, des modèles côtiers (surcote, marées, élévation du niveau de la mer), et surtout des projections climatiques CMIP6. Matthew Eby, de First Street Foundation, est interrogé dans l’article du New York Times,  et comme il le dit,

“Our models are built on transparent, peer-reviewed science and the full methodologies are publicly available for anyone to review on our website.”

Effectivement First Street Foundation met réellement en ligne une méthodologie complète, notamment via le document FSF Flood Model – Technical Methodology, Version 3.0 (juillet 2023), accessible publiquement. On y trouve la description détaillée des données d’entrée : topographie haute résolution (USGS DEM, LiDAR quand disponible), hydrologie et hydraulique (débits USGS, marées et surcotes NOAA, intensités de pluie NOAA Atlas 14), occupation du sol (imperméabilisation, couvert végétal), ainsi que les projections climatiques issues de modèles CMIP6 et de données downscalées. Toutes ces sources sont listées dans les pages “Methodology” et “Data Sources” du site de FSF. Les données historiques d’inondation servent à la validation mais non au calcul direct du “Flood Factor” d’une propriété (FSF précise explicitement que les “historic flood events” ne déterminent pas la note d’un bien individuel).

Cette transparence documentaire est réelle, mais la reproductibilité intégrale du modèle reste limitée. D’une part, le modèle combine plusieurs couches (pluvial, fluvial, côtier, ruissellement urbain) à une résolution très fine (3 m), ce qui exige un traitement SIG massif et un accès à des données parfois difficiles à reconstituer dans leur état exact. D’autre part, les projections climatiques reposent sur des hypothèses (scénarios d’émissions, intensité des tempêtes, montée des eaux) que FSF reconnaît comme sources d’incertitude. Enfin, le modèle ne capture pas toutes les données locales de vulnérabilité : rehaussement individuel des maisons, drainage municipal récent, protections privées, etc. Certains analyses indépendantes (on peut penser à Review of a New Online Modeling Tool) recommandent donc de considérer les résultats comme indicateurs de risque probabiliste, utiles pour corriger l’asymétrie d’information, mais non comme diagnostics structurels à l’échelle de la maison.

Leur méthodologie est en réalité nettement plus avancée que les cartes FEMA, souvent vieilles de 20 à 40 ans.  Dans Climate Shock, Gernot Wagner et Martin Weitzman écrivent

“Inaction is often justified by questioning the models—especially when the newer models are more precise than the legacy systems they threaten.”

Les critiques adressées aux modèles First Street ne portent donc pas sur leur validité scientifique, mais sur leur impact économique.

Quand l’information change les comportements

Le New York Times mentionne un résultat majeur issu d’une expérience menée par Redfin et analysée dans Disaster on the horizon : rendre visible l’information sur le risque modifie de manière mesurable et significative les comportements d’achat. L’expérience, conduite auprès de 18 millions d’utilisateurs, consistait à afficher aléatoirement un score de risque d’inondation provenant de First Street Foundation sur les pages d’annonces. Les chercheurs montrent que, chez les utilisateurs exposés à l’information, les recherches se déplacent vers des zones à plus faible risque, et que les transactions portant sur des biens identifiés comme “à haut risque” enregistrent une baisse moyenne de 1 % du prix de vente (Bernstein, Gustafson & Lewis, 2024). L’étude conclut que

“the disclosure of flood risk information leads to a statistically significant reduction in demand for high-risk properties”

confirmant une intuition déjà présente dans les travaux de psychologie du risque : lorsque l’information devient saillante, elle modifie l’arbitrage des acheteurs. Kunreuther & Meyer le disaient dans The Ostrich Paradox, (2017)

“Markets underreact to low-probability high-consequence risks when information is not salient.”

Le New York Times résume correctement cet effet en notant

“The Redfin experiment, which lasted for three months, affected sales of 8,150 properties that were listed as being at high risk of flooding and reduced their total sales prices by about 1 percent of their value.”

Ce résultat n’est pas anodin : il établit empiriquement que rendre visible le risque climatique crée un effet de marché immédiat, ce qui explique pourquoi la visibilité même de cette information suscite des résistances politiques et économiques, exactement comme dans les précédents historiques que nous avons rappelés. Le problème est donc clair : soit on donne l’information, et le marché ajuste ; soit on la retire, et le marché fonctionne “normalement”… mais au prix de désinformer les acheteurs.

Qui a le droit de savoir ?

Ce contraste entre le faible devoir de transparence des vendeurs immobiliers et les attentes bien plus rigides souvent imposées aux assurés mérite qu’on s’y arrête. Comme je le rappelle dans un billet récent, L’impossible droit à l’erreur, l’impossible droit à l’oubli ?, les systèmes américains d’information publique sont d’une sévérité remarquable vis-à-vis des individus : dans de nombreux États, un assuré peut être lourdement sanctionné s’il omet de déclarer un élément de son passé, notamment des condamnations, des accusations encore pendantes, ou même des arrestations récentes, pourtant non suivies de jugement. Les bases de données publiques — Missouri Sunshine Law (§ 610.100), New York Criminal History Record Search, et les répertoires agrégés par des courtiers privés — transforment chaque trace pénale en stigmate durable, librement accessible à tout employeur, assureur ou bailleur. Comme je l’écrivais

“une simple arrestation (même classée sans suite) peut se muer en exclusion durable”

Autrement dit, l’individu doit “tout dire”, faute de quoi il risque d’être exclu d’un prêt, d’une assurance, ou d’un emploi.

L’asymétrie est frappante puisque l’acheteur immobilier n’a aucun moyen légal d’exiger du vendeur qu’il déclare un antécédent d’inondation ou une vulnérabilité structurelle aux feux. Le New York Times le dit explicitement

“In many states, sellers are not required to disclose information about whether a house has flooded recently or if it is vulnerable to wildfires”

Cette dissymétrie dans le rapport de force est d’autant plus choquante que, dans un cas, l’enjeu est un risque structurel, durable, affectant potentiellement la sécurité future d’un foyer ; dans l’autre, il s’agit souvent de micro-événements individuels dont la pertinence assurantielle ou actuarielle est discutable. La transparence exigée du particulier contraste violemment avec l’opacité tolérée du vendeur immobilier : le premier ne peut invoquer ni droit à l’erreur ni droit à l’oubli, tandis que le second est libre de taire des informations essentielles sur l’exposition réelle du bien au changement climatique.

On touche ici à une injustice structurelle que révèle l’affaire Zillow. L’information climatique, parce qu’elle affecte immédiatement la valeur immobilière, est politiquement neutralisée ; l’information pénale ou personnelle, parce qu’elle permet d’ajuster finement le risque individuel, est, elle, amplifiée, agrégée, rendue indélébile. Dans un environnement où, comme le montre l’expérience Redfin, la seule visibilité d’un risque suffit à modifier le marché, l’effacement volontaire de ces informations dans l’immobilier apparaît comme un privilège que n’ont pas les assurés ordinaires. Ils doivent supporter la mémoire totale du système, alors même que les biens immobiliers, eux, bénéficient d’une forme de droit à l’oubli institutionnel. Cette tension éclaire d’un jour cru le retrait des scores climatiques par Zillow : ce n’est pas seulement un débat technique sur la précision des modèles, mais l’expression d’un régime de responsabilité profondément asymétrique. Dans Climate Change and Cities, Jesse Keenan écrit

“Low-income households are more likely to be harmed by insufficient access to information about climate-related hazards and adaptation options.”

et il est difficile de ne pas être d’accord…

La politique de la visibilité

Cela dit, il convient d’être précis : Zillow n’a pas entièrement supprimé l’accès aux scores, il renvoie désormais vers le site de First Street via un lien discret. Comme le dit le New York Times,

“Real estate listings on Zillow now display hyperlinks to First Street’s website, and users can click through to view climate risk scores for a specific property”

C’est un geste politique très classique : on rend l’information disponible, mais invisible. C’est l’équivalent numérique de mettre un rapport en ligne dans un onglet “archives”. La sociologie des sciences parle de visibility management : gérer la visibilité d’un risque, non pour le corriger, mais pour contrôler son effet social.

La dépolitisation du risque climatique

La décision de Zillow révèle une tension fondamentale dans les sociétés du XXIᵉ siècle. Les modèles climatiques deviennent assez précis pour produire des risques localisés. Mais l’économie et la politique ne sont pas prêtes à intégrer les conséquences de ces risques. Donc l’information est atténuée, déplacée, rendue non saillante. Toute la littérature scientifique récent converge vers une même idée (qu’il s’agisse d’épistémologie du risque, d’anthropologie des catastrophes, d’économie du climat ou d’histoire des assurances) : le risque n’est jamais seulement un fait naturel, c’est un fait politique.

Le cas Zillow n’est pas un détail du marché immobilier. C’est un laboratoire de la gouvernance du risque climatique, avec cette question essentielle : pouvons-nous réellement entrer dans l’ère de l’adaptation climatique si l’information sur les risques devient politiquement indésirable ? Comme l’écrivait Ulrich Beck dans Risikogesellschaft

“Dabei wird exemplarisch deutlich, worum es im öffentlichen Definitionsstreit um Risiken eigentlich geht: nicht nur um gesundheitliche Folgeprobleme … sondern um die sozialen, wirtschaftlichen und politischen Nebenfolgen dieser Nebenfolgen.”

autrement dit,

“Le cœur du conflit public autour des risques n’est pas seulement leurs effets sanitaires, mais les conséquences sociales, économiques et politiques qui en découlent.”

Le risque devient “réel” socialement lorsqu’il devient un objet de controverse publique, c’est-à-dire quand son existence a des conséquences politiques. Zillow, en retirant les scores, contribue à rendre le risque… moins réel. Mais seulement en apparence.

Références

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Wagner, G., & Weitzman, M. L. (2015). Climate Shock: The Economic Consequences of a Hotter Planet. Princeton University Press.

Assurer pour s’émanciper : le mutualisme noir américain

Dans From Mutual Aid to the Welfare State, Fraternal Societies and Social Services, 1890-1967, David Beito revient (entre autres) sur l’histoire du mutualisme afro-américain, et raconte des histoires passionnantes dans l’histoire de la protection sociale (et peu connue, il me semble). Entre la fin du XVIIIᵉ siècle et les années 1930, les Afro-Américains édifièrent un système complet d’assurance maladie, funéraire et de soutien économique. Ce système, né dans un contexte de discrimination et d’exclusion des protections commerciales et publiques (dont j’avais déjà un peu parlé), fut pour eux un instrument de dignité, une stratégie d’autonomie, et un moyen d’organiser collectivement la lutte contre la pauvreté. Loin d’être marginales, ces institutions couvrirent des centaines de milliers de personnes et donnèrent naissance à des banques, des hôpitaux, des journaux et des coopératives. Leur trajectoire montre comment l’assurance peut devenir une forme d’auto-gouvernement, conçue par et pour une communauté.

Un contexte d’exclusion et d’innovation assurantielle

Les premières organisations fraternelles noires apparaissent dès les années 1780. Le cas fondateur est celui de la franc-maçonnerie noire de Prince Hall, initiée en 1775 à Boston par une loge britannique et ensuite refusée de reconnaissance par les loges blanches américaines. La création de la Prince Hall Grand Lodge en 1791 marqua le début d’un vaste réseau d’entraide, d’assistance funéraire et de recommandation professionnelle. Les sources indiquent que ces loges regroupaient « the cream of black intellectual, social, political, and economic leadership », incluant des personnalités comme Absalom Jones ou Richard Allen. Ces premières institutions émergent parce que les Afro-Américains sont largement exclus des assurances commerciales et des sociétés fraternelles blanches. Dès le XIXᵉ siècle, ils mettent donc en place leurs propres structures d’assurance maladie, de soutien financier et d’aide funéraire. Ces associations reposent sur une régulation morale stricte : ainsi, les sociétés surveillaient étroitement la conduite des membres et pouvaient expulser pour inconduite, soulignant que l’assurance était indissociable d’un cadre communautaire et disciplinaire.

L’âge d’or (1880–1910) : l’assurance comme architecture communautaire

Entre 1880 et 1910, les sociétés fraternelles noires connaissent un développement spectaculaire. Elles deviennent alors le principal véhicule d’assurance funéraire et maladie pour la population noire. Les travaux rassemblés par David Beito dans From Mutual Aid to the Welfare State montrent une grande diversité d’organisations : Grand United Order of Odd Fellows, Colored Knights of Pythias, Mosaic Templars of America, True Reformers ou encore l’Independent Order of St. Luke. Beaucoup sont présentés dans des ouvrages dédiés, comme l’histoire détaillée des True Reformers par Fahey (dans The Black Lodge in White America), ou celle des Odd Fellows par Brooks (dans The Official History and Manual of the Grand United Order of Odd Fellows in America). La dimension sanitaire constituait un pilier essentiel. À la Nouvelle-Orléans, par exemple, des benevolent societies opérées par des Afro-Américains géraient de véritables dispositifs de soins et d’assistance médicale. Des témoignages montrent que des membres venaient parfois « avec leurs bagages » dans les cliniques fraternelles, faute d’être acceptés dans les hôpitaux publics ou privés (“…came to stay with their baggage…”). Ce rôle proto-hospitalier souligne que l’assurance fraternelle noire structurait un véritable filet de sécurité dans un environnement institutionnel hostile.

Maggie Lena Walker : l’assurance comme instrument d’autonomie économique

Parmi les grandes figures du mutualisme noir, Maggie L. Walker, dirigeante de l’Independent Order of St. Luke, occupe une place intéressante. Les sources confirment son rôle fondateur dans la professionnalisation et l’expansion de cette société, et son insistance sur la nécessité de contrôler collectivement l’épargne noire. Dans un discours, elle exhortait les membres à ne pas « mettre leur argent dans les banques blanches » (“…she urged members not to put their money in white banks… thinking of the future of their children”), insistant sur les conséquences politiques à long terme pour les enfants de la communauté. En 1903, elle fonde la St. Luke Penny Savings Bank, première banque américaine dirigée par une femme afro-américaine. L’institution survivra à l’Ordre lui-même et deviendra, sous le nom de Consolidated Bank and Trust, l’une des principales banques noires du XXᵉ siècle. En 1998 encore, elle figurait parmi les dix plus grandes banques noires du pays avec plus de 100 millions de dollars d’actifs (“…in 1998 the Consolidated Bank and Trust Company was still the largest black-owned bank with over $100 million in assets.”). L’assurance, dans ce cas, sert autant de protection financière que de base institutionnelle pour bâtir un réseau bancaire, une classe moyenne noire et une capacité d’action politique autonome.

Les True Reformers : une architecture assurantielle et économique complète

Les True Reformers ou Grand United Order of True Reformers, constituent un exemple d’État-providence communautaire (si on s’autorise l’expression). Leur histoire, décrite en détails par Fahey, dans The Black Lodge in White America, montre une organisation cumulant assurance vie, maladie, banques, coopératives, journaux et même une colonie agricole. Les sources indiquent que leur modèle associatif reposait sur des cotisations régulières, un réseau d’agences locales, et une gestion combinant discipline financière et solidarité collective. Leur importance historique est largement reconnue comme « the best account » des assurances fraternelles noires. Leur succès dans les années 1880-1910 illustre l’existence d’une culture assurantielle profondément ancrée dans les communautés noires, qui substituèrent leurs propres structures mutualistes et financières à des institutions publiques ou privées qui leur étaient souvent fermées.

L’assurance comme discipline, dignité et protection contre la pauvreté

Dans Social Functions and Economic Aspects of Health Insurance, William Rushing va plus loin, rappelant que les sociétés fraternelles noires proposaient bien plus qu’un produit assurantiel. Elles offraient un véritable bouclier social dans une époque dépourvue d’assurance-chômage, d’assurance maladie publique ou de salaire minimum. Les textes de l’époque soulignent que pour leurs promoteurs, l’assurance fraternelle était « better than charity », car elle permettait de maintenir les individus « above charity », c’est-à-dire à l’abri de la dépendance et de l’humiliation associées à l’assistance publique ou philanthropique blanche. Ces organisations délivraient des allocations funéraires, des aides financières en cas de maladie, des services d’hébergement temporaire, des emplois par recommandation, ainsi que des conseils juridiques et éducatifs. Elles enseignaient aussi les « habits of thrift and economy », essentiels dans un contexte où l’accès au crédit ou à l’épargne était extrêmement restreint pour les Afro-Américains.

Déclin, continuités et héritages

À partir des années 1910, plusieurs facteurs affaiblissent progressivement ces institutions : durcissement des réglementations assurantielles, montée des compagnies commerciales, apparition d’un embryon d’État-providence fédéral et pressions économiques et politiques sur les organisations noires indépendantes. Mais il semble que l’héritage institutionnel demeure. Certaines organisations survivent sous forme de banques ou de fondations, tandis que leur culture de prévoyance et d’autonomie influence durablement la tradition politique afro-américaine. Le mutualisme noir américain démontre que l’assurance, loin d’être un simple mécanisme actuariel, peut devenir un outil de lutte politique et de construction institutionnelle. Dans un contexte d’exclusion, les Afro-Américains ont créé un système assurantiel complet, reposant sur la solidarité, la discipline communautaire et des ambitions économiques structurées. Ces sociétés ont transformé le risque en un instrument de dignité et d’autonomie, inventant une protection sociale « par le bas » qui mérite toute sa place dans l’histoire de l’assurance et du welfare.

Et si on misait enfin sur la prévention ?

La prévention est au cœur de toute politique de gestion des risques : elle vise à réduire les coûts futurs en agissant avant que le sinistre ne survienne. Santé, climat, cybersécurité ou sécurité routière : partout, les bénéfices sont prouvés, mais l’investissement reste marginal. Dans les systèmes d’assurance, ce paradoxe est particulièrement frappant. Alors que les assureurs ont tout à gagner d’une baisse durable de la sinistralité, leurs modèles économiques continuent de privilégier la réparation à l’anticipation.

L’évidence scientifique en faveur de la prévention

Depuis plusieurs décennies, les recherches médicales, économiques et épidémiologiques s’accordent sur un constat désormais solidement établi : la prévention est l’un des leviers les plus puissants pour améliorer la santé des populations et contenir durablement la progression des dépenses de soins. La prévention primaire (qui vise à éviter l’apparition des maladies), la prévention secondaire (qui repose sur le dépistage précoce) et la promotion de la santé (qui encourage les comportements favorables au bien-être) produisent des bénéfices tangibles, à la fois pour les individus et pour les systèmes d’assurance. Elles se traduisent par une baisse des hospitalisations, une réduction des complications chroniques, une meilleure qualité de vie et une productivité accrue.

Les évaluations économiques convergent : la prévention rapporte. Une revue systématique de plus de 50 études publiée dans le Journal of Epidemiology & Community Health (Masters et al., 2017) conclut qu’en moyenne, chaque euro investi dans les politiques de santé publique génère entre 2 € et 14 € de bénéfices économiques, selon le domaine considéré. Dans le champ de la vaccination et du dépistage, ces ordres de grandeur se confirment. Le rapport de la Fédération européenne des industries pharmaceutiques (EFPIA, 2024) estime que les programmes de dépistage du cancer du sein en Suède procurent un retour d’environ 5 € pour 1 € investi : le coût du dépistage (environ 80 à 100 € par femme tous les deux ans) est sans commune mesure avec celui d’un traitement de cancer diagnostiqué tardivement, qui peut atteindre 15 000 à 30 000 €. De même, selon The Lancet Public Health (Smith et al., 2018), une couverture vaccinale contre le papillomavirus de 80 % permettrait, à horizon de vingt ans, d’éliminer presque complètement le cancer du col de l’utérus, évitant ainsi des milliers de cas et des dépenses considérables en soins et indemnités d’invalidité.

Les études issues du monde du travail soulignent les mêmes mécanismes. Les arrêts de travail constituent un champ privilégié d’observation de la valeur de la prévention. Un arrêt prescrit précocement pour épuisement professionnel ou dépression légère permet souvent d’éviter un arrêt de longue durée, voire une mise en invalidité. À l’inverse, retarder la prise en charge aggrave le coût global. Selon Malakoff Humanis (2022), le coût moyen d’un arrêt pour dépression avoisine 14 000 €, et les entreprises ayant mis en place des dispositifs de prévention du stress (formation des managers, soutien psychologique, aménagement du travail) ont réduit leurs arrêts de 20 à 25 %, soit un retour sur investissement de 2 à 3 pour 1, d’après The Economist Intelligence Unit (2022). Autrement dit, ne pas prévenir revient souvent bien plus cher que d’agir en amont.

Ces constats ne se limitent pas au domaine de la santé. Les analyses de la Banque mondiale (2023) montrent que chaque dollar investi dans la résilience urbaine face aux inondations rapporte entre 4 et 7 dollars à long terme, en pertes matérielles et humaines évitées. Dans le champ de la cybersécurité, les formations préventives réduisent de près de 70 % la probabilité d’incident, selon Allianz (2024), pour un coût marginal par assuré. Ces résultats rappellent que, qu’il s’agisse de santé publique, de risques professionnels ou environnementaux, la prévention constitue un investissement plutôt qu’une charge.

Pourtant, malgré cette abondance de preuves, les systèmes d’assurance et de protection sociale traduisent encore mal ces bénéfices dans leurs mécanismes d’incitation économique. L’assureur supporte les coûts immédiats (dépistage, accompagnement, formation), tandis que les gains se matérialisent parfois dix ou vingt ans plus tard, et pas nécessairement dans son portefeuille. Cette dissociation entre le moment de la dépense et celui du bénéfice contribue largement au paradoxe d’un outil unanimement reconnu comme efficace, mais encore trop faiblement mobilisé.

Quand la concurrence coûte cher, et va à l’encontre du bien-être collectif

L’économie de la prévention souffre d’une contradiction structurelle : les bénéfices de long terme ne coïncident pas avec les horizons de décision des acteurs privés. Dans les systèmes d’assurance concurrentiels, chaque compagnie a intérêt à maximiser son efficacité à court terme, mais peu à investir dans des mesures dont les retombées ne se manifesteront qu’au-delà de la durée moyenne de détention d’un contrat. Ce décalage temporel, déjà mis en évidence dans la littérature sur la santé publique (Woolf, 2008 ; Chisholm & Evans, 2010), est amplifié par un phénomène bien connu des économistes de l’assurance : le turnover des assurés.

Aux États-Unis, près d’un assuré sur cinq change de plan chaque année (Fang et al., 2022, JAMA Network Open), et les mouvements sont également fréquents dans les régimes européens soumis à la concurrence. Ce chiffre illustre un problème central : un assureur a peu d’intérêt à financer un dépistage ou un programme de suivi dont un concurrent récoltera les fruits quelques années plus tard. Dans un environnement de forte mobilité, la prévention devient un bien collectif sous-fourni : chacun en bénéficierait, mais aucun acteur n’a intérêt à en assumer seul le coût. Ce mécanisme d’externalité positive conduit à un sous-investissement chronique, comparable à la « tragédie des communs » observée dans d’autres domaines (Ostrom, 1990).

Certes, certains assurés réintègrent leur assureur initial après quelques années, ce qui pourrait en théorie amortir une partie des coûts initiaux. Mais cette perspective reste marginale : selon les données de JAMA Network Open (2022), seuls 10 à 15 % des assurés reviennent dans leur plan d’origine après trois ans. Le turnover fragmente la relation assurantielle et empêche la constitution d’un lien durable entre l’assureur et l’assuré, pourtant indispensable pour que la prévention devienne économiquement rationnelle.

Les contraintes réglementaires accentuent encore ce désalignement. Dans la plupart des systèmes de santé à tarification communautaire , c’est-à-dire sans différenciation individuelle des primes, un assureur ne peut pas répercuter sur un assuré les économies futures associées à un mode de vie plus sain. L’interdiction de sélection des risques, la mutualisation obligatoire ou les règles d’acceptation universelle limitent la possibilité de traduire les bénéfices préventifs dans la tarification (van Kleef et al., 2024, Health Policy). Même lorsqu’un programme de prévention améliore la santé d’un groupe d’assurés, le gain économique reste diffus : il bénéficie au système dans son ensemble plutôt qu’à l’opérateur qui a investi.

La logique concurrentielle introduit donc un biais contre le long terme. Là où une stratégie collective permettrait de réduire la sinistralité globale, la recherche d’avantage individuel favorise la myopie. Ce biais est d’autant plus marqué que les indicateurs de performance (ratios de sinistres, solvabilité, résultat technique) sont suivis sur des horizons annuels. Une étude de Reif, van Kleef et Schut (2024, Health Economics, Policy and Law) montre ainsi que les mécanismes d’ajustement de risque à court terme peuvent décourager l’investissement préventif, alors que des dispositifs pluriannuels aligneraient mieux les incitations économiques sur les gains de santé.

Le paradoxe est donc le suivant : plus le marché de l’assurance est concurrentiel, plus il tend à sous-investir dans la prévention — pourtant facteur d’efficience collective. Ce constat n’implique pas que la concurrence soit néfaste en soi, mais qu’elle doit être corrigée pour tenir compte des temporalités propres. Sans coordination publique ni dispositifs de mutualisation, la logique de marché conduit à un équilibre sous-optimal : un coût global plus élevé pour la société, des sinistres plus fréquents, et des assurés moins bien protégés à long terme.

Quelles solutions pour réconcilier prévention et assurance ?

Réconcilier la logique assurantielle (fondée sur la mutualisation et la couverture du risque) avec la logique préventive (fondée sur son évitement) suppose de repenser les incitations, les horizons de temps et les modes de coordination entre acteurs publics et privés. Plusieurs pistes, déjà explorées dans la littérature académique, offrent des voies concrètes pour transformer la prévention en investissement rationnel, et non en charge temporaire.

  1. Intégrer le long terme dans les mécanismes de compensation
    Les systèmes d’assurance santé régulés reposent généralement sur des dispositifs d’ajustement de risque (risk adjustment), qui compensent les assureurs pour la composition plus ou moins risquée de leur portefeuille. Toutefois, ces mécanismes sont souvent annuels : ils incitent à gérer les coûts à court terme plutôt qu’à investir dans des stratégies de prévention dont les effets se manifestent sur plusieurs années. De récents travaux (Reif, van Kleef & Schut, 2024, Health Economics, Policy and Law) proposent des modèles d’ajustement de risque pluriannuels, prenant en compte l’évolution de la santé d’un assuré sur cinq à dix ans. Un tel mécanisme rend économiquement rationnel l’investissement précoce dans le dépistage, la vaccination ou l’accompagnement des maladies chroniques. En liant la performance économique de l’assureur à l’état de santé futur de ses adhérents, on réconcilie intérêt privé et intérêt collectif.
  2. Mutualiser les risques pour encourager la prévention
    La création de pools ou de fonds de mutualisation pour les patients à haut risque permet de neutraliser les effets désincitatifs de la concurrence. Lorsqu’un assureur sait qu’une partie des coûts liés à des pathologies chroniques sera partagée, il peut investir plus librement dans la prévention sans craindre un déséquilibre technique. Les études récentes menées aux Pays-Bas (Withagen-Koster et al., 2024, BMC Health Services Research) montrent que ces dispositifs réduisent les comportements de sélection de risques et soutiennent les programmes de prévention pour les maladies chroniques, en particulier le diabète et l’obésité. De tels mécanismes pourraient être étendus à d’autres domaines, comme la santé mentale ou la dépendance, où la prévention repose sur des investissements précoces et soutenus.
  3. Encourager les contrats d’assurance longue durée
    L’un des freins majeurs à la prévention tient au turnover des assurés. La mise en place de contrats de santé pluriannuels, assortis de garanties de portabilité ou de fidélisation, permettrait de capter les bénéfices différés des actions de prévention. Ces contrats existent déjà dans certains régimes asiatiques et nordiques, où les assureurs peuvent valoriser les efforts de santé de leurs clients dans la durée. En France, des formules inspirées des contrats d’assurance-vie — avec une dimension santé cumulative — pourraient aligner les incitations : mieux prévenir pour réduire les coûts futurs, à la fois pour l’assuré et pour l’assureur. L’introduction d’avantages tarifaires progressifs (bonus de prévention) ou de droits à services renforcés pour les assurés fidèles et actifs dans leur parcours santé pourrait contribuer à ce rééquilibrage.
  4. Redéfinir le rôle de l’État et du régulateur
    La prévention ne peut reposer uniquement sur les incitations de marché. L’État joue un rôle déterminant pour corriger les externalités positives et compenser les horizons d’investissement trop courts. Plusieurs leviers sont envisageables : (i) subventions ciblées pour les programmes à fort rendement social (vaccination, dépistage, santé mentale) ; (ii) incitations fiscales pour les entreprises ou assureurs investissant dans la prévention (à l’image des crédits d’impôt recherche appliqués à la santé publique) ; (iii) intégration de la prévention dans les critères ESG : l’investissement préventif pourrait être reconnu comme un indicateur de durabilité sociale, au même titre que les politiques de diversité ou de gouvernance responsable ; (iv) évaluation réglementaire : les superviseurs (comme l’ACPR ou EIOPA) pourraient exiger des indicateurs de performance à long terme incluant la prévention dans les rapports de solvabilité, afin de contrebalancer la pression des résultats annuels. De tels outils contribueraient à reconnaître la prévention non comme une dépense facultative, mais comme un actif social et économique essentiel à la stabilité du système assurantiel.
  5. Valoriser la donnée et la preuve d’efficacité préventive
    Un obstacle clé à la prévention réside dans la difficulté à mesurer son rendement réel — les “sinistres évités” n’apparaissant pas dans les comptes. Le développement de bases de données longitudinales et de modèles d’évaluation contrefactuels est crucial. Les travaux d’Imbens & Rubin (2015) sur l’inférence causale offrent des cadres robustes pour estimer les bénéfices de la prévention dans des environnements complexes. En s’appuyant sur les données de santé anonymisées, les assureurs peuvent démontrer les gains obtenus — en morbidité, en absentéisme ou en coûts médicaux évités — et justifier des investissements structurels. L’IA et l’analyse prédictive ouvrent également la voie à une prévention plus personnalisée et plus mesurable.
  6. Informer et responsabiliser les assurés
    Enfin, la réconciliation entre prévention et assurance passe aussi par la demande. Des assurés mieux informés, capables d’évaluer la valeur des politiques préventives, peuvent créer une pression concurrentielle positive. Les comparateurs d’assurance santé pourraient, à terme, intégrer des indicateurs de prévention (taux de participation à des programmes de dépistage, financement du bien-être au travail, accompagnement des maladies chroniques), valorisant les assureurs qui investissent réellement dans la santé de leurs adhérents.

Références

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Un cadre de gouvernance à trois piliers pour une tarification équitable de l’assurance

Avec Marie-Pier et Olivier Côté, on a écrit un court article, un cadre de gouvernance à trois piliers pour une tarification équitable de l’assurance, publié par la chaire PARI.

L’assurance repose sur l’équilibre entre le risque individuel et la protection collective, mais les modèles contemporains de tarification fondés sur des données massives et des algorithmes opaques soulèvent des questions pressantes d’équité à l’égard des caractéristiques protégées prédéfinies. Alors que les standards actuariels visent une précision fondée sur le risque, les parties prenantes demandent de plus en plus une reddition de comptes et une responsabilisation éthique, une solidarité sociale et une protection contre la discrimination insidieuse. Nous soutenons que l’équité actuarielle, la solidarité et la causalité forment trois piliers distincts, complémentaires et essentiels pour une tarification équitable de l’assurance. Nous situons ces piliers dans des débats plus larges en éthique des affaires et en équité algorithmique, en les reliant aux traditions de justice distributive (Rawls, 1971; Sen, 1992), à l’éthique de l’information (Floridi, 2016; Nissenbaum, 2009), et à la théorie du partage de risque Arrow (1963). Nous soutenons que les trois piliers rendent explicites les compromis éthiques auxquels actuaires et assureurs sont confrontés lorsqu’ils déploient des modèles prédictifs. Aucun principe d’équité ne peut dominer sans détériorer les autres : l’équité actuarielle peut accentuer les disparités socioéconomiques, la solidarité peut compromettre l’efficience du marché, et la causalité, tout en cherchant de véritables effets de risque sans regard à la solidarité ou l’équité actuarielle, repose sur des postulats invérifiables qui peuvent entraver la puissance prédictive. En articulant ce cadre tridimensionnel, nous déplaçons l’équité d’une hypothèse implicite vers un objectif explicite de gouvernance, fournissant ainsi une perspective normative pour la gouvernance d’entreprise, l’élaboration de la réglementation et la reddition de comptes envers les parties prenantes dans l’industrie de l’assurance. Au-delà de la science actuarielle, ces trois piliers offrent un cadre généralisable pour évaluer l’équité dans d’autres domaines de décision algorithmique fondée sur le risque, de l’évaluation du pointage de crédit à la tarification des soins de santé.

Une version plus statistique, ou actuarielle, sera bientôt en ligne. Et je donnerai un exposé à la chaire PARI pour présenter ce papier.

Deux tiers d’une indemnité : une histoire de discriminations en assurance vie aux États Unis

À la fin du XIXᵉ siècle, l’assurance vie s’est imposé comme un outil de sécurité économique pour les entreprises et les familles, en particulier aux États-Unis. Mais cette promesse n’a pas été appliquée pas de la même manière pour tous. En 1881, l’assureur Prudential annonçait que les prestations des polices d’assurance-vie souscrites par des adultes noirs seraient un tiers plus faibles que celles des Blancs, alors que les primes hebdomadaires resteraient identiques. Derrière l’apparence d’une égalité d’accès (primes identiques) se cache une inégalité profonde : payer autant, pour recevoir moins.

Les Noirs aux États-Unis, deux tiers d’une indemnité, pour une vie entière

Cette pratique n’était pas marginale. Plusieurs grandes compagnies adoptèrent des règles analogues, institutionnalisant une forme d’« égalité fractionnaire » : tous pouvaient désormais accéder à l’assurance, mais pas aux mêmes conditions. Le rapport de la National Association of Insurance Commissioners (NAIC) rappelle ainsi que « dès les années 1880, les prestations offertes aux assurés noirs étaient systématiquement réduites, souvent d’un tiers » .

Pour légitimer ces politiques, les actuaires ont mobilisé des arguments statistiques. La mortalité afro-américaine étant plus élevée en moyenne, les compagnies estimaient « rationnel » de réduire les prestations. Mais cette rationalité n’était qu’un masque. L’argument statistique fut consolidé par les travaux de Frederick L. Hoffman, statisticien chez Prudential, qui publia en 1896 Race Traits and Tendencies of the American Negro. Dans ce texte, qui a été très influent, Frederick L. Hoffman affirmait que les Noirs étaient voués à une disparition progressive, citant leur supposée propension à la maladie, au crime et à l’alcoolisme . Ce qui relève aujourd’hui de la pseudo-science raciale fut alors mobilisé comme base « objective » pour justifier des pratiques commerciales discriminatoires.

Comme l’a noté le rapport de l’Evolution of Race and Insurance Project, ces politiques tarifaires ont durablement façonné la structure du marché : elles ont conduit à la création de compagnies noires indépendantes (comme la North Carolina Mutual Life Insurance Company en 1898), précisément pour pallier l’injustice des contrats offerts par les assureurs dominants .

Une discrimination statistique légitime ?

Du point de vue des compagnies d’assurance de la fin du XIXᵉ siècle, la justification semblait aller de soi : les chiffres parlent. Les tables de mortalité indiquaient en effet que la population noire connaissait, en moyenne, des taux de décès plus élevés et une espérance de vie plus faible que la population blanche.

Les données compilées par Frederick L. Hoffman servaient de référence. Dans son ouvrage (Race Traits and Tendencies of the American Negro) il affirmait que la race noire était vouée à la disparition, s’appuyant sur des taux de mortalité supérieurs dans les grandes villes, ayant une plus forte prévalence de certaines maladies et une supposée incapacité à s’adapter au progrès moderne. Ces thèses furent publiées par l’American Economic Association et reprises dans des revues respectées, donnant une caution pseudo-scientifique à des politiques commerciales discriminatoires (Wolff 2006 ; NAIC 2021).

Pourtant, dès cette époque, des voix critiques s’élevaient. W. E. B. Du Bois, dans The Philadelphia Negro (1899), dénonçait l’usage biaisé de la statistique raciale. Les taux de mortalité plus élevés des Afro-Américains, expliquait-il, ne reflétaient pas une prétendue « infériorité biologique », mais des conditions sociales et sanitaires dramatiques : logements insalubres, pauvreté, discriminations dans l’accès aux soins. Autrement dit, ce que les assureurs présentaient comme une donnée « objective » relevant de la biologie était en réalité le produit de l’injustice sociale.

Pour ceux qui veulent faire l’analyse, je peux renvoyer aux tables de mortalité de la CDC qui, jusque dans les années 1970, proposait des tables “for the Negro population”.

Dans le livre, j’avais tracé les probabilités de survie, et les probabilités annuelles de décès dans les deux groupes (hommes Noirs ou Blancs).

Mais au delà des questions de chiffres, certes importantes, la tension était là : fallait-il considérer ces différences statistiques comme un fondement légitime pour réduire les prestations d’assurance, ou comme l’expression même d’une inégalité sociale qu’il fallait combattre ? Les assureurs choisirent la première option, en habillant leurs pratiques du manteau de la rationalité actuarielle.

Augmenter les primes, ou diminuer les prestations ?

Sur le plan actuariel, la logique est simple. Dans une population hétérogène où coexistent des individus à risque élevé et d’autres à risque faible, l’assureur doit rester à l’équilibre : les cotisations encaissées doivent suffire à couvrir les sinistres attendus, plus une marge pour les frais et le bénéfice. Deux voies s’offrent alors à lui :

  1. Augmenter les primes pour les assurés considérés comme plus risqués (ce qui reflète le principe classique de l’équivalence actuarielle : prime = probabilité de sinistre × coût du sinistre).
  2. Réduire les prestations pour ces mêmes assurés, en gardant des primes identiques mais en promettant contractuellement des indemnités plus faibles.

C’est cette seconde option qu’ont retenue Prudential et d’autres compagnies dans les années 1880 : plutôt que d’afficher des primes explicitement différenciées selon la race, elles maintinrent un prix uniforme, mais avec des prestations réduites pour les Noirs, souvent d’un tiers. Pourquoi ce choix ? Plusieurs raisons se cumulaient :

  • Acceptabilité commerciale : il paraissait plus facile d’expliquer aux clients que « tout le monde paie la même prime » que d’assumer ouvertement des tarifs raciaux différenciés.
  • Contournement légal et réputationnel : les premières lois et pressions sociales contre les discriminations rendaient politiquement plus sensible l’affichage de primes différenciées ; en revanche, une réduction des prestations pouvait être présentée comme une « simple adaptation technique ».
  • Simplicité actuarielle : les barèmes de primes restaient identiques pour tous, ce qui limitait les coûts administratifs, alors que l’ajustement se faisait du côté des prestations versées.

En apparence, l’égalité était respectée : chacun pouvait accéder à une police d’assurance au même prix. Mais l’égalité réelle était biaisée, car ce prix n’achetait pas la même protection. C’est ce paradoxe qui illustre la violence de la généralisation statistique : transformer une moyenne en destin contractuel, et l’habiller des atours de la rationalité économique.

De l’histoire ancienne ?

On pourrait croire que l’histoire des deux tiers appartient au passé, à une époque révolue où le racisme se proclamait ouvertement et où les statistiques servaient d’alibi à des discriminations frontales. Pourtant, ces pratiques posent aujourd’hui encore un problème conceptuel majeur : comment repérer et mesurer les discriminations en assurance ?

Lorsque les primes diffèrent entre groupes, la discrimination saute aux yeux et peut être documentée, contestée, parfois même sanctionnée. Mais l’exemple de Prudential en 1881 rappelle que l’injustice peut se nicher ailleurs : non pas dans ce que l’on paie, mais dans ce que l’on reçoit. Ici, le prix de la police d’assurance était identique pour les Blancs et les Noirs, mais l’indemnité, elle, était réduite d’un tiers.

Cette asymétrie est redoutable pour les chercheurs comme pour les régulateurs. Les primes sont visibles, publiées, comparables. Les prestations, elles, se découvrent seulement au moment du sinistre, dans les détails des clauses contractuelles ou dans les pratiques d’indemnisation. L’égalité peut être affichée à l’entrée (tout le monde a accès au contrat) et détruite à la sortie (mais pas pour le même montant d’indemnisation).

C’est pourquoi l’histoire des discriminations en assurance ne relève pas seulement de l’archéologie institutionnelle : elle éclaire des questions contemporaines. À l’ère des algorithmes et de l’assurance connectée, il est plus que jamais nécessaire de scruter non seulement les tarifs, mais aussi les prestations réelles et les indemnisations effectives. Car la justice ne se mesure pas seulement à ce que l’on paie pour entrer dans le système, mais à ce que l’on obtient quand on en a besoin.

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.

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.

À la fin, qui prendra en charge le coût des assurances ?

Des mutuelles ouvrières du XIXe siècle, créées pour amortir les coups du destin industriel, aux logiques actionnariales des géants financiers contemporains, l’assurance a toujours reflété les grands risques de son époque.

Désormais sous la pression d’événements climatiques à la fréquence et à la sévérité inédites, le secteur affronte une équation nouvelle : comment rester solvable et socialement légitime lorsque la sinistralité croît plus vite que les primes ? Entre flambée des tarifs, exclusions de garanties et menace d’inassurabilité de territoires entiers, la solidarité assurantielle doit se réinventer, faute de quoi, c’est la société tout entière qui sera appelée à combler le vide.

The Conversation (France) a publié un court article, écrit avec Laurence Barry… la suite en ligne.

 

The Conversation

Des primes d’assurance personnalisées moins chères grâce à l’IA ?

Parution d’un court article, “Des primes d’assurance personnalisées moins chères grâce à l’IA ? Voici pourquoi il s’agit d’une pente glissante”, sur https://theconversation.com/

L’assurance repose sur un principe de solidarité que mettent à mal les algorithmes chargés de constituer nos profils. À mesure en effet que les algorithmes se précisent, la facture se personnalise. Divers profils « à risque » peuvent ainsi se retrouver exclus des régimes d’assurance, tant les coûts sont élevés. La personnalisation a une légitimité évidente. On doit toutefois lui concilier un accès équitable à l’assurance.

Il faut d’abord savoir que l’assurance est traversée par un paradoxe fondamental. D’un côté, ses principes mêmes supposent un mécanisme collectif où chacun contribue selon sa capacité, et tire profit de la solidarité en cas de sinistre. De l’autre, les avancées technologiques, les données de plus en plus massives et les méthodes actuarielles de plus en plus précises poussent à individualiser toujours davantage les tarifs.

À cette tension s’ajoute un cadre légal de plus en plus exigeant, qui interdit toute forme de discrimination fondée sur des données sensibles, parfois corrélées à des facteurs de risque pourtant pertinents.

La suite sur https://theconversation.com/

En attendant, je peux en profiter pour un petit point rapide de grammaire. La version avant la mise en ligne ce matin avait un titre un peu différent

Dans « des primes moins chères », chères est un adjectif qui qualifie les primes (féminin pluriel) : il s’accorde donc → chères. Et cette petite qualification est à distinguer du cas où cher est adverbe (et donc devient invariable), notamment s’il suit des verbes comme coûter, payer, acheter, vendre : on dit ici

  • Ces primes moins chères (adjectif, on accorde).

mais on aurait du écrire

  • Ces primes coûtent moins cher (adverbe, pas d’accord).

si on avait ajouté le verbe coûter… mais avec le verbe être,

  • Ces primes sont moins chères (adjectif, on accorde)

Enfin, c’est ce que je crois avoir compris….

Les paradoxes de la segmentation et de la discrimination en assurance

La décision ne peut pas être raciste puisqu’elle a été prise sans aucune information sur l’origine ethnique de la personne.” Ce genre d’affirmation, on l’a tous entendu un jour ou l’autre. Que ce soit sur le racisme, l’âgisme ou le sexisme. Que ce soient des décisions humaines, des modèles ou des algorithmes. Pourtant, la “loi de Kranzberg1 nous rappelle que la technologie n’est ni bonne ni mauvaise mais, elle n’est pas neutre pour autant. La neutralité risque de ne venir qu’à un certain prix. Et il est peut être temps de revenir sur les grands principes autour de la segmentation et de l’équité, en assurance, pour mieux comprendre de quoi on parle quand on évoque la question de la discrimination.

Figure: Krater représentant Thésée et Procruste, et Thésée tuant le sanglier de Crommyon (source The Miriam and Ira D. Wallach Division of Art, 1862 – 1864)

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  1. La loi de Kranzberg, énoncée par l’historien des technologies Melvin Kranzberg en 1986, a été formulée dans un article intitulé “Technology and History: ‘Kranzberg’s Laws'”, publié dans la revue Technology and Culture. Six lois sont proposées, mais la première est la plus connue, rappelant que les effets de la technologie dépendent du contexte social, politique, économique et culturel dans lequel elle est utilisée: “Technology is neither good nor bad; nor is it neutral.” []

Les lundis de l’IA et de la finance

Dans dix jours, je participerai (en ligne) aux lundis de l’IA et de la finance, avec comme thème “mesurer et corriger les biais dans les systèmes d’IA”.  Co-organisés par l’Autorité de Contrôle Prudentiel et de Résolution (ACPR/Banque de France) et Télécom Paris, les « Lundis de l’IA et de la Finance » forment un cycle de conférences autour de la réglementation de l’IA dans le secteur financier. Dans ce cadre, régulateurs, chercheurs et autres acteurs de l’industrie financière se sont réunis tous les deux mois pour échanger autour de différentes thématiques du domaine.

Le programme est incroyable

  • 17h – 17h10 : Introduction, Olivier Fliche (ACPR/Banque de France) et/ou Winston Maxwell (Télécom Paris)
  • 17h10 – 17h30 : Arthur Charpentier (UQAM Montréal) : présentation de travaux sur l’équité dans le domaine de l’assurance (où le cœur du métier est précisément de « discriminer » les risques), y compris une présentation des métriques d’équité et de leurs implications [les slides sont disponibles]
  • 17h30- 17h50 : Benoît Rottembourg et Jean-Michel Loubes (Inria) : méthodes d’identification des biais sur un cas concret (impayés en téléphonie)
  • 17h50-18h10 : David Cortés (AI-vidence) et/ou Stephan Clémençon (Télécom Paris) : présentation d’une méthode empirique de correction des biais directement dans les données d’entrée
  • 18h10-18h25 : Questions / discussions
  • 18h25-18h30 : Remarques de clôture, O. Fliche et/ou D. Bounie

 

Exposé auprès des étudiants (et anciens étudiants) de l’AMA

Ce midi (heure de Montréal), je donnerais un exposé virtuel sur le thème « IA, biais et équité (en actuariat et en assurance) » (les slides sont disponibles via le lien). C’est un honneur de donner la première conférence de l’AMA, Association des Masters en Actuariat, qui sera diffusée en direct aux différentes promotions des formations de l’AMA, réunies dans leurs universités !

Comme me le disaient Chi et Samuel, “pour les anciens ou extérieurs qui veulent suivre sans être en présentiel, cela sera possible sur Briques2math“, la chaîne YouTube. Je préciserais juste que personne ne sera en présentiel, puisque je serais à Montréal, j’enseigne demain matin…

Ah oui, l’exposé sera en français… mais j’aurais des slides en anglais

Colloque, au Centre Culturel International de Cerisy, en France

Je serai pour les 6 prochains jours au Centre Culturel International de Cerisy, pour un colloque sur “l’assurance face à ses ruptures“. Au programme (13/9) histoire de l’assurance, (14/9) la financiarisation, (15/9) les données massives, (16/9) le changement climatique et (17/9) le rôle de l’État. Je ferais une intervention dimanche matin, sur le thème Certitudes collective et incertitudes individuelles, les données massives changent-elles la donne ?

Dans cette intervention, nous commencerons par un détour historique et sociologique en revenant sur les travaux d’Émile Durkheim et Max Weber. Ces chercheurs ont montré que bien que les actions individuelles puissent être imprévisibles, les comportements collectifs suivent des schémas réguliers. En agrégeant les actions individuelles, nous observons des régularités au sein de groupes plus larges, une idée illustrée par la prédictibilité du suicide dans le contexte des données massives. Ensuite, nous aborderons les réflexions de Herbert Simon et sa théorie de la rationalité limitée, suggérant que malgré les limites cognitives des individus, les rendant individuellement imprévisibles, des modèles prévisibles émergent dans la prise de décision globale. Nous explorerons ensuite des questions épistémologiques en discutant l’interprétation fréquentiste des probabilités, laquelle requiert la répétition pour être quantifiée, et la difficulté d’associer une probabilité à un événement unique. La réponse bayésienne, qui interprète les probabilités comme des croyances ou des scores, complique la relation avec l’équité actuarielle. Nous questionnerons la calibration des modèles et l’interprétation des scores à travers des exemples simples, tels que “avoir 70% de chances qu’une opération militaire réussisse” ou “avoir 70% de chances de pluie entre 14 et 15 heures”. Enfin, nous conclurons en prenant en compte le caractère temporel de la prévision: prévoir un accident 15 minutes avant qu’il ne survienne n’est pas équivalent à le prévoir un an à l’avance.

Les slides sont en ligne. Sinon Le Monde, quotidien français, publiait un portrait des colloques (organisés depuis 1952) cet été, il y a un mois,