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Statistique & société, équité en apprentissage automatique

Le dernier numéro de Statistique et Société a pour thème “équité en apprentissage automatique”. On pourra y retrouver un article coécrit avec Laurence Barry sur L’équité de l’apprentissage machine en assurance.

Les assureurs sont réputés utiliser des données pour classer et tarifer les risques. À ce titre, dès la fin du 19e siècle, ils ont été confrontés aux problèmes d’équité et de discrimination associées aux données. Pourtant, si cette question est récurrente, elle connait un regain d’importance avec l’accès à des données de plus en plus granulaires, massives et comportementales. Nous verrons ici comment les biais de l’apprentissage machine en assurance renouvellent ou transforment ce questionnement pour rendre compte des technologies et des préoccupations sociétales actuelles : paradoxalement, alors que la plupart de ces biais ne sont pas nouveaux, la recherche d’une équité pour les contrer, elle, se transforme.

Is there discrimination against the poor?

(With Laurence Barry, we wrote a short article on discrimination against the poor, in French)

In 2013, Martin Hirsch (former director of Emmaüs and Assistance publique – Hôpitaux de Paris) stated “it’s getting expensive to be poor”. This reality was confirmed by a recent study, in France, by the Banque Postale*, which showed that on average, a poor household has to pay 1,500 euros more each year to access the same goods and services as a better-off household, introducing a “double poverty penalty**”. Unfortunately, insurance is not left out: the use of credit scores in many countries reinforces what could be a form of discrimination against the poor. In the United States, where the practice is more common than elsewhere, a commission of inquiry recently tried to explain the link between credit score and claims frequency: is it because, as some insurers argue, people with lower scores are also less careful than others? Or is it because, having less financial means than others, they more naturally ask to be compensated for the losses incurred? And, in this second case, are we not also making them pay twice for their condition?

From excellence to wealth as a virtue

On what criteria do we admire people? For the Greeks, excellence, or arête (ἀρετή), was a major virtue. This excellence went beyond moral excellence: in the Greco-Roman world, the term evoked a form of nobility, recognizable by the beauty, strength, courage, or intelligence of the person. Now this excellence had little to do with wealth: thus Herodotus is astonished that the winners of the Olympian games were content with an olive wreath and a “glorious renown,” peri-bones (περὶ ἀρετῆς). In the Greek ethical vision, especially among the Stoics, a “good life” does not depend on material wealth – a precept pushed to its height by Diogenes who, seeing a child drinking from his hands at the fountain, throws away the bowl he had for all crockery, telling himself that it is again useless wealth.

Greek society is nevertheless a deeply hierarchical society, even if it is organized around values other than material wealth. We can then ask ourselves at what point in Western history wealth became the measure of all things. One thinks then of Max Weber’s theory: the ethics of Protestantism pushes for work and earthly success as a revelation of a divine election to come: the rich of this world would be the chosen of the next. In the same way Adam Smith, taking a critical look at the birth of capitalism in the society of his time, titles a chapter of The Theory of Moral Sentiments (1759) “Of the corruption of our moral feelings occasioned by that disposition to admire the rich and great, and to despise or neglect the poor and lowly.”

Today, the cult of wealth seems to have never been so strong and material success is almost elevated to the rank of virtue. On the other hand, poverty becomes a stigma that is hard to get rid of; but history shows us that this is not natural.

From “good” to “bad” poor

Indeed, the poor have not always been “bad”. As Fulconis & Kikuchi (2017) remind us, the Church has largely contributed to disseminating the image of the “good poor”, as it appears in the Gospels: “happy are you poor, the kingdom of God is yours”; or “God could have made all men rich, but he wanted there to be poor people in this world, so that the rich would have an opportunity to redeem their sins”. Beyond this, the poor is seen as an image of Christ, Jesus having said “whatever you do to the least of these, you will do to me”. Helping the poor, doing a work of mercy, is a means of salvation.

For Saint Thomas Aquinas, charity is thus essential to correct social inequalities by redistributing wealth through almsgiving***. In the Middle Ages, merchants were seen as useful, even virtuous, since they allowed wealth to circulate within the community. Priests played the role of social assistants, helping the sick, the elderly and the disabled. The hospices and xenodochia of the Middle Ages (ξενοδοχεῖον, that “place for strangers,” ξένος) are the symbol of this care of the poor. And quite often, poverty is not limited to material capital, but also social and cultural, to use a more contemporary terminology.

Towards the end of the Middle Ages, the figure of the “bad poor”, the parasitic and dangerous vagabond, appeared. In line with Weber, Todeschini (2021) insists on the increasing value attached to work and social “usefulness”. Brant (1494), the first, begins to denounce these welfare recipients, “some become beggars at an age when, young and strong, and in full health, one could work: why bother”. For Fulconis & Kikichi (2017), this mistrust is reinforced with the great pandemic of the Black Death. Colombi (2020) returns to this turning point, at the end of the Middle Ages, when in the cities, the bourgeois closed their districts with chains, to avoid that “poor and foreigners” settle there. The hygienic theories of the end of the 19th century added the final touch: if fevers and diseases were caused by insalubrity and poor living conditions, then by keeping the poor out, they were protected from disease.

Poor… by choice?

In the words of Mollat (2006) “the poor are those who, permanently or temporarily, find themselves in a situation of weakness, dependence, humiliation, characterized by the deprivation of means, variable according to the times and the societies, of power and social consideration”. Recently, Cortina (2022) proposed the term “aporophobia”, or “pauvrophobia”, to describe a whole set of prejudices that exist towards the poor. The unemployed are said to be welfare recipients and lazy, says Lamy; it is also the famous “where there is a will there is a way”, (which can be found in contemporary expressions such as “those who don’t want to do anything, those who don’t want to work” or “I’ll cross the street and find you a job”). And as is often the case, these prejudices, which stigmatize a group, “the poor”, lead to fear or hatred, generating an important cleavage, and finally a form of discrimination. Cortina’s (2022) “pauvrophobia” is a discrimination against social precariousness, which would be almost more important than “usual” forms of discrimination, such as racism or xenophobia. Cortina ironically notes that rich foreigners are often not rejected.

But these prejudices also turn into accusations. Szalavitz (2017) thus abruptly asks the question, “Why do we think poor people are poor because of their own bad choices?”. The “actor-observer” bias provides one element of an answer: we often think that it is circumstances, which constrain our own choices, but that it is the behavior of others that changes theirs. In other words, others are poor because they made bad choices, but if I am poor, it is because of an unfair system. This bias is also valid for the rich: winners often tend to believe that they got where they are by their own hard work, and that they therefore deserve what they have.

Social science studies show, however, that the poor are rarely poor by choice, and increasing inequality and geographic segregation do not help. The lack of empathy then leads to more polarization, more rejection and, in a vicious circle, even less empathy.

Links between wealth and risk(s)

To discriminate is to distinguish (exclude or prefer) a person because of his/her “personal characteristics”. Can we then speak of discrimination against the poor? Is poverty (like gender or skin color) a personal characteristic? In Quebec, “social condition” (which explicitly includes poverty) is one of the protected variables and therefore prohibited discrimination. This is not the case in France. As Barry & Charpentier (2021) remind us, when actuaries calculate a premium, discrimination directly linked to risk, and provided that the variable is not protected, is generally seen as legitimate. However, it is well known that wealth or social status has a lot to do with risk, whatever it may be. At the global level, Denis Hatzfeld reminds us that “earthquakes are much more deadly in poor countries than in developed countries, which have gradually learned to protect themselves from them. Similarly, Le Hir (2010) states that “A schoolboy is 400 times more likely to die in an earthquake in Kathmandu than in Tokyo”.

This is true for most risks. In France, we find in the deaths due to road accidents 3% of executives and 15% of workers, while they represent nearly 20% of the working population each, according to ONISR (2022). Blanpain (2018) points out that the gap in life expectancy at birth is 13 years between the most affluent and the most modest men. Recently, Allain (2022) noted that the most modest French people, at comparable age and sex, had almost three times more diabetes, twice as much liver or pancreatic disease, 1.6 times more chronic respiratory disease, etc. than the average. Cambois, Laborde and Robine (2008) similarly noted that the number of years of disability for blue-collar workers is also much higher, over a shorter life span on average.

The use of credit scores in insurance

In North America, companies such as Experian, Equifax and TransUnion keep records of the borrowing and repayment activities of all individuals with bank accounts. FICO (Fair Isaac Corporation) offers a formula to convert these records into a score, the credit score. This score is a function of debt and available credit, income and its variations, and history of incidents, bankruptcies or simple delinquencies. It is often seen as an assessment of a person’s creditworthiness, or the likelihood that he or she will repay debts. It is by nature closely related to income (Crowe 2022), making the credit score a robust proxy for wealth. Fourcade and Healy (2013) show that, as a good credit score has become a necessary condition for obtaining credit and maintaining purchasing power, this system has come to create an impenetrable wall between advantaged and disadvantaged classes. In a sense, a bad credit score becomes a self-fulfilling prophecy: people with a bad score (and therefore considered high risk by banks) become dependent on short-term alternatives. This increases the costs of future financing, thus the probability of default (François 2021) but also the probability of not finding a job (this score can be requested by employers****). “Using credit scores to punish the poor exacerbates existing socioeconomic inequalities,” Wang (2018) thus aptly asserts.

As an example, Table 1 compares a few parameters based on people’s credit scores, including the rate obtained for a $150,000 loan over a 30-year horizon, and the average insurance premium charged for car insurance (for a 30-year-old driver, driving 20,000km per year, in the city).

Table 1: Actual price of a $150,000 loan and the amount of a car insurance premium (for comparable coverage and risk profile), based on credit score (ranging from 300 to 850). Source: InCharge Debt Solutions.

Kiviat (2019) has extensively studied the use of credit scores in the pricing of auto insurance in the United States. The US regulator has indeed looked at the proven link between bad credit score and auto risk. What explanation can be given for this correlation? Wouldn’t the score be an indicator of poverty and not a proxy for the driver’s prudence as insurers claim? For if social condition is not a protected variable as it is in Canada, it is still largely associated with skin color, which is a prohibited variable. Discriminating on the basis of credit score could therefore amount to prohibited racial discrimination. By examining the debates around these issues, Kiviat highlights the ethical complexity of using facially neutral variables. And if, as noted above, poor living conditions increase risk in general, it is worth asking whether insurance is not helping to apply the double whammy that Martin Hirsch spoke of to the poor.

References

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Blanpain, N. (2018). L’espérance de vie par niveau de vie : chez les hommes, 13 ans d’écart entre les plus aisés et les plus modestes. Insee, Insee Première, 1687.
Bourdelais, P. (2001) Les hygiénistes: enjeux, modèles et pratiques. Éditions Belin.
Brant, S. (1494). La Nef des fous (Das Narrenschiff).
Cambois, E., Laborde, C & Robine, J.M. (2008). La “double peine” des ouvriers : plus d’années d’incapacité au sein d’une vie plus courte. Population & Sociétés, n° 441.
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Weber, M. (1990 [1904]). L’éthique protestante et l’esprit du capitalisme, Pocket.

* Study entitled “Study of the double poverty penalty in France“, published at the end of 2022 by Action Tank Entreprise & Pauvreté, Boston Consulting Group and the Banque Postale

** This phenomenon, widely studied in the 1960s, see Caplovitz (1963), is known in economics as the “boot theory” (popularized by Pratchett’s novel (1993)), “take boots, for example. A really good pair of leather boots costs fifty dollars. But an affordable pair of boots, which were sort of OK for a season or two and then leaked like hell when the cardboard gave out, cost about ten dollars (…). But the thing was that good boots lasted for years and years.”

*** The notion of redistribution can be contrasted with the “Matthew effect” as defined by Merton (1950). Inspired by a passage from the Gospel according to St. Matthew (which he reverses), he states that “to him who has shall be given, and he shall have plenty; but to him who has not, even that which he has shall be taken away.”

**** This rating practice is actually not new and dates back to the late 19th century: Josh Lauer (2017) shows that as early as 1870, so well before big data or even credit cards, US banks employed assessors to make financial strength reports on people. For Lauer, it is a gigantic surveillance system that was set up at the beginning of the 20th century, leading to the algorithmic credit scores as we know them today (see also François (2021)).

Y-a-t-il une discrimination contre les pauvres ?

(Avec Laurence Barry, on a écrit un court article sur la discrimination contre les pauvres)

En 2013, Martin Hirsch affirmait “cela devient cher d’être pauvre”. Cette réalité a été confirmée par une récente étude de la Banque Postale*, qui montrait qu’en moyenne, un ménage pauvre doit payer 1500 euros en plus chaque année pour accéder aux mêmes biens et services qu’un ménage plus aisé, introduisant une “double pénalité** de pauvreté”. Hélas, l’assurance n’est pas en reste : l’utilisation de score de crédit dans de nombreux pays vient en effet renforcer ce qui pourrait s’apparenter à une forme de discrimination des pauvres. Aux États-Unis, où la pratique est plus courante qu’ailleurs, une commission d’enquête a ainsi tenté récemment d’expliquer le lien entre score de crédit et fréquence de sinistres : est-ce parce que, comme l’avancent certains assureurs, les personnes ayant un score plus faible sont aussi moins prudents que les autres ? Ou serait-ce parce que, ayant moins de moyens financiers que d’autres ils demandent plus naturellement à être indemnisés pour les sinistres encourus ? Et, dans ce deuxième cas de figure, n’est-on pas là aussi en train de leur faire payer deux fois leur condition ?

De l’excellence à la richesse comme vertu

Sur quels critères admirent-on les gens ? Pour les Grecs, l’excellence, ou arêté (ἀρετή), était une vertu majeure. Cette excellence allait au-delà de l’excellence morale: dans le monde gréco-romain, le terme évoquait une forme de noblesse, reconnaissable à la beauté, la force, le courage, ou l’intelligence de la personne. Or cette excellence n’avait pas grand-chose à voir avec la richesse : ainsi Hérodote s’étonne-t-il que les vainqueurs des jeux de l’Olympe se contentent d’une couronne d’olivier et d’un « glorieux renom », péri arêtes (περὶ ἀρετῆς). Dans la vision éthique grecque, notamment chez les stoïciens, une « vie bonne » ne dépend pas de la richesse matérielle – précepte poussé à son comble par Diogène qui, voyant un enfant boire dans ses mains à la fontaine, jette l’écuelle qu’il avait pour toute vaisselle, se disant que c’est là-encore une richesse inutile.

La société grecque n’en demeure pas moins une société profondément hiérarchique, même si elle est organisée autour de valeurs autres que la richesse matérielle. On peut alors se demander à quel moment de l’histoire occidentale la richesse est devenue la mesure de toute chose. On pense alors à la théorie de Max Weber : l’éthique du protestantisme pousse au travail et à la réussite terrestre comme révélation d’une élection divine à venir : les riches de ce monde seraient les élus du prochain. De la même manière Adam Smith, portant un regard critique sur la naissance du capitalisme dans la société de son temps, intitule un chapitre de La théorie des sentiments moraux (1759) “De la corruption de nos sentiments moraux occasionnée par cette disposition à admirer les riches et les grands, et à mépriser ou négliger les personnes pauvres et d’humble condition.”

Aujourd’hui, le culte de la richesse semble n’avoir jamais été aussi fort et la réussite matérielle est presque élevée au rang de vertu. En contrepartie, la pauvreté devient un stigmate dont il est difficile de se défaire ; mais l’histoire nous montre que ceci n’a rien de naturel.

Du “bon” au “mauvais” pauvre

En effet, le pauvre n’a pas toujours été “mauvais”. Comme le rappellent Fulconis & Kikichi (2017), l’Église a largement contribué à diffuser l’image du “bon pauvre”, tel qu’elle apparait dans les Evangiles: “heureux vous les pauvres, le royaume de Dieu est à vous” ; ou encore “Dieu aurait pu faire tous les hommes riches, mais il voulut qu’il y ait des pauvres en ce monde, afin que les riches aient une occasion de racheter leurs péchés”. Au-delà de ce faire-valoir, le pauvre est vu comme une image du Christ, Jésus ayant dit “ce que vous ferez au plus petit d’entre les miens, c’est à moi que vous le ferez”. Aider le pauvre, faire œuvre de miséricorde, c’est un moyen de faire son salut.

Pour Saint Thomas d’Aquin, la charité est ainsi essentielle pour corriger les inégalités sociales en redistribuant les richesses par l’aumône***. Au Moyen-Âge, le marchand est vu comme utile, voire vertueux, puisqu’il permet aux richesses de circuler au sein de la communauté. Les prêtres jouent alors le rôle d’assistants sociaux, en aidant les malades, les vieillards, les invalides. Les hospices et les xenodochia du Moyen-Âge (ξενοδοχεῖον, ce “lieu pour étrangers”, ξένος) sont le symbole de cette prise en charge des pauvres. Et bien souvent, la pauvreté ne se limite pas au capital matériel, mais aussi social et culturel, pour reprendre une terminologie plus contemporaine.

Vers la fin du Moyen-Age, la figure du « mauvais pauvre », du vagabond parasite et dangereux, fait son apparition. Dans la lignée de Weber, Todeschini (2021) insiste sur la valeur croissante attachée au travail, et à l’ « utilité » sociale. Brant (1494), le premier, commence à dénoncer ces assistés, “certains se font mendiants à l’âge où, jeune et fort, et en pleine santé on pourrait travailler : pourquoi se fatiguer”. Pour Fulconis & Kikichi (2017), cette défiance se renforce avec la grande pandémie de Peste Noire. Colombi (2020) revient sur ce tournant, à la fin du Moyen-Âge, où dans les villes, les bourgeois ferment leurs quartiers par des chaînes, pour éviter que des “pauvres et étrangers” s’y installent. Les théories hygiénistes de la fin XIXème siècle viendront ajouter la touche finale : si les fièvres et les maladies ont pour cause l’insalubrité et les mauvaises conditions de vie, en écartant les pauvres, on se protège des maladies.

Pauvres… par choix ?

Pour reprendre les termes de Mollat (2006) “le pauvre est celui qui, de façon permanente ou temporaire, se retrouve dans une situation de faiblesse, de dépendance, d’humiliation, caractérisée par la privation de moyens, variables selon les époques et les sociétés, de puissance et de considération sociale”. Récemment, Cortina (2022) proposait le terme “aporophobie”, ou “pauvrophobie”, pour décrire tout un ensemble de préjugés qui existent envers les pauvres. Les chômeurs seraient des assistés et des paresseux, nous dit Lamy ; c’est aussi le fameux “quand on veut on peut”, (que l’on retrouve dans des expressions contemporaines telles que “ceux qui ne veulent rien faire, ceux qui ne veulent pas travailler” ou encore “je traverse la rue et je vous trouve un travail”). Et comme souvent, ces préjugés, qui stigmatisent un groupe, “les pauvres”, conduisent à la peur ou la haine, engendrant un clivage important, et finalement une forme de discrimination. La “pauvrophobie” de Cortina (2022) est une discrimination envers la précarité sociale, qui serait presque plus importante que les formes « usuelles » de discrimination, comme le racisme ou la xénophobie. Cortina note ironiquement que souvent, les étrangers riches ne sont pas rejetés.

Mais ces préjugés tournent aussi en accusation. Szalavitz (2017) pose ainsi abruptement la question : “Pourquoi pensons-nous que les pauvres sont pauvres à cause de leurs propres mauvais choix ?”. Le biais “acteur-observateur” fournit un élément de réponse : nous pensons souvent que ce sont les circonstances, qui contraignent nos propres choix, mais que c’est le comportement des autres qui modifie les leurs. Autrement dit, les autres sont pauvres parce qu’elles ont fait de mauvais choix, mais si je suis pauvre, c’est à cause d’un système injuste. Ce biais est aussi valide pour les riches : les gagnants ont ainsi souvent tendance à croire qu’ils sont arrivés là où ils sont par leur travail seul, et qu’ils méritent donc ce qu’ils ont.

Les études en sciences sociales montrent cependant que les pauvres le sont rarement par choix, et l’augmentation des inégalités et de la ségrégation géographique n’arrange rien. Le manque d’empathie favorise alors une plus grande polarisation, davantage de rejet et, bouclant le cercle vicieux, encore moins d’empathie.

Liens entre richesse et risque(s)

Discriminer, c’est distinguer (exclure ou préférer) une personne en raison de ses “caractéristiques personnelles”. Peut-on alors parler de discrimination contre les pauvres ? La pauvreté (au même titre que le sexe, ou la couleur de peau) est-elle une caractéristique personnelle ? Au Québec, la “condition sociale” (incluant explicitement la pauvreté) fait partie des variables sensibles et donc des discriminations interdites. Ce n’est pas le cas en France. Comme le rappelaient Barry & Charpentier (2021), lorsque les actuaires calculent une prime, les discriminations liées directement au risque, et pour autant que la variable ne soit pas protégée, sont vues en général comme légitimes. Or il est bien connu que la richesse, ou le statut social a beaucoup de lien avec le risque, quel qu’il soit. Au niveau mondial, Denis Hatzfeld rappelle que “les séismes sont beaucoup plus meurtriers dans les pays pauvres que dans les pays développés qui ont appris progressivement à s’en protéger ». De la même manière, Le Hir (2010) affirme que « Un écolier a 400 fois plus de probabilités de mourir dans un tremblement de terre à Katmandou qu’à Tokyo ».

Ce constat se retrouve sur la majorité des risques. En France, on trouve dans les décès dus aux accidents de la route 3% de cadres supérieurs et 15% d’ouvriers, alors qu’ils représentent près de 20% de la population active chacun, selon ONISR (2022). Blanpain (2018) rappelle que l’écart d’espérance de vie à la naissance est de 13 ans entre les hommes les plus aisés et les plus modestes. Récemment, Allain (2022) relevait que les Français les plus modestes, à âge et sexe comparable, avaient presque trois fois plus de diabète, deux fois plus de maladies du foie ou du pancréas, 1,6 fois plus de maladies respiratoires chroniques, etc. que la moyenne. Cambois, Laborde et Robine (2008) notaient de même que le nombre d’années d’incapacité pour les ouvriers est également beaucoup plus élevé, sur une vie plus courte en moyenne.

De l’usage des scores de crédit en assurance

En Amérique du Nord, des compagnies comme Experian, Equifax ou TransUnion tiennent des registres des activités d’emprunt et de remboursement de l’ensemble des personnes titulaires d’un compte bancaire. La société FICO (Fair Isaac Corporation) propose une formule permettant de convertir ces registres en une note, le score de crédit. Ce score est fonction de la dette et du crédit disponible, du revenu et de ses variations, et de l’historique d’incidents, de faillites ou de simples retards. Il est souvent perçu comme une évaluation de la solvabilité d’une personne, ou la probabilité qu’elle rembourse ses dettes. Il est par nature étroitement lié avec le revenu (Crowe 2022), faisant du score de crédit un proxy robuste de la richesse. Fourcade et Healy (2013) montrent que, comme un bon score de crédit est devenu une condition nécessaire pour obtenir un crédit et maintenir son pouvoir d’achat, ce système en est venu à créer un mur infranchissable entre classes favorisées et défavorisées. En un sens, un mauvais score de crédit devient une prophétie auto-réalisatrice : en effet, les personnes ayant un mauvais score (donc considérées comme à haut risque par les banques) deviennent dépendantes d’alternatives à court terme. Ceci augmente les coûts des financements futurs, donc la probabilité de défaut (François 2021) mais aussi celle de ne pas trouver d’emploi (ce score pouvant être demandé par les employeurs****). “L’usage des scores de crédit pour punir les pauvres exacerbe les inégalités socio-économiques existantes », affirme ainsi Wang (2018) avec justesse.

Pour l’exemple, le Tableau 1 compare quelques paramètres en fonction du score de crédit des personnes, notamment le taux obtenu pour un emprunt de 150,000$ sur un horizon de 30 ans, et la prime d’assurance moyenne demandée pour une assurance automobile (pour un conducteur de 30 ans, conduisant 20,000km par an, en ville).

Tableau 1: Prix réel d’un emprunt de 150,000$ et montant d’une prime d’assurance automobile, en fonction du score de crédit (allant de 300 à 850). Source: InCharge Debt Solutions.

Kiviat (2019) a longuement étudié l’usage des scores de crédit dans la tarification de l’assurance automobile aux Etats-Unis. Le régulateur américain s’est en effet penché sur le lien avéré entre mauvais score de crédit et risque automobile. Quelle explication peut-on donner à cette corrélation ? Est-ce que le score ne serait pas un indicateur de pauvreté et non un proxy de la prudence du conducteur comme l’avancent les assureurs ? Car si la condition sociale n’est pas comme au Canada une variable protégée, elle est encore largement associée à la couleur de peau, qui est, elle, une variable interdite. Discriminer en fonction du score de crédit pourrait alors bien se ramener à une discrimination raciale prohibée. L’examen des débats autour de ces questions permet à Kiviat de mettre en évidence la complexité éthique de l’usage de variables facialement neutres. Et si, comme indiqué plus haut, les mauvaises conditions de vie augmentent les risques de façon générale il serait bon de se demander si l’assurance ne contribue pas à appliquer aux pauvres cette double-peine dont parlait Martin Hirsch.

Références

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Cambois, E., Laborde, C & Robine, J.M. (2008). La “double peine” des ouvriers : plus d’années d’incapacité au sein d’une vie plus courte. Population & Sociétés, n° 441.
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Mollat, M. (2006). Les pauvres au moyen age (Vol. 11). Éditions Complexe.
ONISR (2022). La sécurité routière en France, bilan de l’accidentalité de l’année 2021. https://bit.ly/3QmuR8H
Pratchett, (1993) Men at Arms, 15ème tome du cycle Discworld, Victor Gollancz Ed.
Smith, A. (1759). La Théorie des sentiments moraux. Presses Universitaires de France, Quadrige.
Szalavitz, M. (2017). Why do we think poor people are poor because of their own bad choices. The Guardian, 5 Juillet
Todeschini, G. (2021) Moyen Âge. La pauvreté a-t-elle un sens ? L’Histoire, février 2021.
Wang, J. (2018), Carceral Capitalism, MIT Press.
Weber, M. (1990 [1904]). L’éthique protestante et l’esprit du capitalisme, Pocket.

* Étude intitulée “Etude de la double pénalité de pauvreté en France”, publiée fin 2022 par Action Tank Entreprise & Pauvreté, Boston Consulting Group et la Banque Postale

** Ce phénomène, largement étudié dans les années 60, voir Caplovitz (1963), est connu en économie sous le nom de la “théorie des bottes” (popularisée par le roman de Pratchett (1993)), “take boots, for example. A really good pair of leather boots cost fifty dollars. But an affordable pair of boots, which were sort of OK for a season or two and then leaked like hell when the cardboard gave out, cost about ten dollars (…). But the thing was that good boots lasted for years and years.”

*** A la notion de redistribution, on peut opposer « l’effet Matthieu » tel que défini par Merton (1950). Inspiré par un passage de l’Évangile selon saint Matthieu (qu’il renverse), il affirme que « on donnera à celui qui a, et il sera dans l’abondance, mais à celui qui n’a pas, on ôtera même ce qu’il a ».

**** Cette pratique de notation n’est en fait pas nouvelle et date de la fin du XIXe siècle : Josh Lauer (2017) montre en effet que dès 1870, donc bien avant le big data ou même les cartes de crédit, les banques états-uniennes employaient des assesseurs pour établir des rapports de solidité financière sur les personnes. Pour Lauer, c’est un gigantesque système de surveillance qui se met en place dès le début du XXe siècle, pour aboutir aux scores de crédit algorithmiques tels qu’on les connait aujourd’hui (voir aussi François (2021)).

Montréal AI Symposium 2022

In about ten days (Saturday afternoon), I will be presenting a poster on fairness, discrimination and insurance at the Montréal AI Symposium, based on our joint paper The Fairness of Machine Learning in Insurance: New Rags for an Old Man?, written with Laurence Barry. Since the paper was quite literary, I used material from the document Insurance: Discrimination, Biases & Fairness to get more a visual poster. Additional information will come while discussing…

This is a poster used at the conference

What is the future of predictive probabilities in insurance?

This post was written with Laurence Barry and Ewen Gallic, in French, in November 2019 (see hal-02350006)

Insurance policies are classic examples of random contracts. This forces insurers to regularly quantify this uncertainty, to calculate probabilities in order to propose “fair” premiums for the commitments they are going to make. Isn’t it time to question this practice, at a time when artificial intelligence is exploding, offering predictive algorithms of a precision never seen before? At a time when big data / big brother could mean the disappearance of uncertainty itself?
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L’équité de l’apprentissage machine en assurance

Avec Laurence Barry, nous avons mis en ligne notre article l’équité de l’apprentissage machine en assurance, sur HAL.

Depuis le début de leur histoire, les assureurs sont réputés utiliser des données pour classer et tarifer les risques. A ce titre, ils ont été assez tôt confrontés aux problèmes d’équité et de discrimination associées aux données. Pourtant, si cette question est récurrente, elle connait un regain d’importance avec l’accès à des données de plus en plus granulaires, massives et comportementales. Nous verrons ici comment les biais de l’apprentissage machine en assurance renouvellent ou transforment ce questionnement pour rendre compte des technologies et des préoccupations sociétales actuelles : paradoxalement, alors que la plupart de ces biais ne sont pas nouveaux, la recherche d’une équité pour les contrer, elle, se transforme.

à suivre donc…

A new GEE method to account for heteroscedasticity using asymmetric least-square regressions

Our paper, with Amadou Barry and Karim Oualkacha, a new GEE method to account for heteroscedasticity using asymmetric least-square regressions is now published in the Journal of Applied Statistics

Generalized estimating equations (GEE) are widely used to analyze longitudinal data; however, they are not appropriate for heteroscedastic data, because they only estimate regressor effects on the mean response – and therefore do not account for data heterogeneity. Here, we combine the GEE with the asymmetric least squares (expectile) regression to derive a new class of estimators, which we call generalized expectile estimating equations (GEEE). The GEEE model estimates regressor effects on the expectiles of the response distribution, which provides a detailed view of regressor effects on the entire response distribution. In addition to capturing data heteroscedasticity, the GEEE extends the various working correlation structures to account for within-subject dependence. We derive the asymptotic properties of the GEEE estimators and propose a robust estimator of its covariance matrix for inference (see our R package, github.com/AmBarry/expectgee). Our simulations show that the GEEE estimator is non-biased and efficient, and our real data analysis shows it captures heteroscedasticity.

Insurance against Natural Catastrophes: Balancing Actuarial Fairness and Social Solidarity

Our research paper, Insurance against Natural Catastrophes: Balancing Actuarial Fairness and Social Solidarity, with Molly James and Laurence Barry, is now published in the Geneva Papers on Risk and Insurance.

Natural disasters offer a special case for the study of private and public insurance mix. Indeed, the experience accumulated over the past decades has made it possible to transform poorly known hazards, long considered uninsurable, into risks that can be assessed with some precision. They exemplify however the limits of the risk-based premiums method, as it might imply unaffordability for some. The French scheme reflects such ideas and offers a wide coverage for moderate premiums to all, but is shaken by climate change: we show that some wealthier areas, that were not perceived as “at risk” in the past, have become exposed to submersion risk in the future. This singularly makes some well-off properties the potential main beneficiaries of a scheme that was historically thought to protect the worst-off. Acknowledging that some segmentation might become desirable, we examine several models for flood risk and the disparity in premiums they entail.

Insurance against Natural Catastrophes: Balancing Actuarial Fairness and Social Solidarity

Our research paper, Insurance against Natural Catastrophes: Balancing Actuarial Fairness and Social Solidarity, with Molly James and Laurence Barry, is now available.

Natural disasters offer a special case for the study of private and public insurance mix. Indeed, the experience accumulated over the past decades has made it possible to transform poorly known hazards, long considered uninsurable, into risks that can be assessed with some precision. They exemplify however the limits of the risk-based premiums method, as it might imply unaffordability for some. The French scheme reflects such ideas and offers a wide coverage for moderate premiums to all, but is shaken by climate change: we show that some wealthier areas, that were not perceived as “at risk” in the past, have become exposed to submersion risk in the future. This singularly makes some well-off properties the potential main beneficiaries of a scheme that was historically thought to protect the worst-off. Acknowledging that some segmentation might become desirable, we examine several models for flood risk and the disparity in premiums they entail.

Concilier risques collectifs et décisions individuelles

cet article a été co-écrit avec Laurence Barry.

Les débuts de la pandémie de SARS-CoV-2 (ou COVID-19) ont vu se multiplier les appels à la « responsabilité individuelle », en commençant par de fortes demandes (voire une obligation dans certains pays, dont la France) à rester chez soi autant que possible, au début du printemps 2020, avant qu’il ne soit obligatoire de porter un masque dans les lieux publics (souvent fermés) au cours de l’été. En paraphrasant Coluche, « dire qu’il suffirait que les gens restent chez eux pour qu’on puisse sortir… ». Cet appel à la responsabilité de chacun est faite au nom de tous et pour le bien de tous, venant symboliser cette solidarité toute particulière que nous rappelle la pandémie : le risque que je choisis de courir ne concerne pas seulement ma personne mais constitue aussi un risque pour ceux qui m’entourent. Pour le formuler en terme probabiliste, McKendrick (1926) affirmait « la probabilité d’occurrence augmente avec le nombre de cas existants ». Assez intuitive a priori, cette conception de la responsabilité individuelle va en réalité à l’encontre de la conception classique en économie : l’individu rationnel (et responsable) fait des choix le concernant, et ne concernant que lui. Le bien collectif se déduit par sommation des utilités individuelles, indépendantes les unes des autres. Seulement voilà ; avec l’épidémie se crée une interdépendance des utilités qui fait que le bien-être d’Untel, qui choisit de ne pas porter de masque, peut nuire à la santé et donc l’utilité de beaucoup d’autres personnes. Comment penser alors en termes économiques cette « responsabilité individuelle » dans le contexte de l’épidémie ?

Des préférences individuelles au bien-être collectif

L’hypothèse centrale de la théorie économique du comportement est que chacun est capable de classer, par ordre de préférence, toutes sortes d’alternatives qui lui sont proposées. Et si je dois choisir une parmi deux, je choisirai systématiquement celle que je préfère. Comme le montre Mas-Colell et al. (1995), une simple hypothèse de continuité des préférences se traduit alors par l’existence d’une fonction d’utilité individuelles traduisant ces préférences. Cette approche pourrait suffire dans l’état de nature de Jean-Jacques Rousseau, lorsque l’homme est imaginé vivant en solitaire. Mais en société il convient d’être plus réaliste, et de tenir compte des interactions entre les individus. Organiser la vie en société, en favorisant la coopération et en cherchant à assurer un bien-être collectif, ne peut en effet se faire en se contentant de comprendre le bien-être individuel. Pour reprendre un exemple de Jean-Jacques Rousseau, plusieurs chasseurs ont intérêt à collaborer pour traquer un cerf, car aucun chasseur ne saurait y arriver seul[i] (Rousseau, 1755). La première difficulté est donc d’assurer une collaboration pour la chasse, mais aussi et surtout, si un cerf est tué, se pose le problème de la répartition de la viande.

Tout au long du XVIIIème siècle Francis Hutcheson et Adam Smith en Angleterre, Jean-Charles de Borda et Nicolas de Condorcet ont tenté de formaliser cette notion de « bien-être collectif », montrant qu’il existait malheureusement de très nombreux paradoxes, en particulier quand il s’agit du bien être d’une nation. A la même époque, Kant formalise l’impératif catégorique : « Agis uniquement d’après la maxime qui fait que tu puisses vouloir en même temps qu’elle devienne une loi universelle ». Autrement dit, avant de prendre une décision pour agir, il convient de se demander ce qui se passerait si tout le monde agissait de cette manière. La rationalité de l’individu se doit d’être collective, et de prendre en compte l’humanité dans son ensemble. Dans sa lecture de Kant, Arendt (1991) met en avant le sensus communis, ce sens commun à tous les hommes et qui rattache le jugement de chacun « à la raison humaine tout entière ». Penser par soi-même devient alors « penser en se mettant à la place de tout autre, dans ce qu’elle appelle une « mentalité élargie ».

Tocqueville quant à lui renverse les termes de l’équation. Dans les pays démocratiques selon lui, on ne peut plus mettre en avant la valeur du sacrifice de soi : il faut pouvoir démontrer que « l’homme en servant ses semblables se sert lui-même (…) Aux Etats-Unis on ne dit presque point que la vertu est belle. On dit qu’elle est utile ». Cela implique cependant de « petits sacrifices », consentis car ils se révèlent bénéfiques pour celui qui les consent. Tocqueville (1981) exhorte alors ses lecteurs à agir dans leur intérêt « bien entendu », c’est-à-dire en tenant compte de l’intérêt de tous.

Cette rationalité collective est en réalité une pratique habituelle au sein de petits groupes, comme la famille. Il n’est pas rare, en effet, de mettre de côté son intérêt personnel pour le bien de la famille. Mais elle est plus complexe à mettre en œuvre au sein d’un groupe plus important, plus hétérogène, voire plus abstrait.

Le passager clandestin contre les intérêts communs

Une vision résolument optimiste consisterait en effet à croire que si tous les membres d’un groupe ont des intérêts communs, alors chacun va agir pour les atteindre. Un exemple bien connu est celui du réchauffement climatique : collectivement, l’intérêt de tous est la réduction des gaz à effet de serre au niveau mondial ; mais individuellement, chaque pays a la tentation de retarder la mise en place de mesures qui pourraient pénaliser son économie, en espérant toutefois bénéficier d’actions précoces de pays voisins. C’est le principe du passager clandestin : il y aurait un bénéfice collectif à tirer d’une coopération, mais les individus ont davantage d’incitations à chercher à profiter de la « coopération » des autres. En termes économiques, ils cherchent à avoir une prestation sans en assumer les coûts.

Ce problème, largement étudié dans Olson (1965), est classique pour la majorité des « biens publics[ii] » qui satisfont deux caractéristiques : être non-rival et non-excluable, c’est-à-dire dont la consommation par les uns ne diminue pas la quantité disponible pour les autres et dont on ne peut par ailleurs restreindre l’accès. Axelrod & Hamilton (1981) expliquaient que la coopération nécessaire à la promotion de biens communs ne dépendait pas forcément d’une forme d’altruisme, mais plus simplement d’une réciprocité entre les agents, basée sur une coopération conditionnelle : ils coopèrent s’ils pensent que les autres vont faire de même. Plusieurs études ont montré que la majorité des gens fonctionnent de la sorte, mais leur comportement est très sensible à leurs croyances, d’où l’importance de maintenir leurs convictions en matière d’égalité (ou d’égalitarisme) : tout le monde doit coopérer, personne ne doit bénéficier d’un traitement de faveur. Fehr & Fischbacher (2004) ont ainsi montré qu’il suffit d’une petite proportion de passagers clandestins pour provoquer une rupture[iii] de la coopération. Ceci explique probablement les diverses normes injonctives autour de la « distanciation sociale », assurant qu’une personne qui resquille soit sanctionnée de manière exemplaire. En effet, comme le soulignent Brito et al. (1991) à propos des vaccins, même si l’obligation de vacciner est sous-optimale, elle peut être nécessaire si la proportion de gens prêts à se porter volontaires est en dessous du seuil nécessaire à l’immunité de la population dans son ensemble.

Le cas de la vaccination

La vaccination est en fait un exemple presque parfait de ce problème de passager clandestin, via la notion d’immunité de groupe. Plus le taux de personnes immunisées augmente, dans un groupe, plus le risque pour une personne non-immunisée de rencontrer une personne infectieuse diminue, et au-delà d’un certain seuil (de l’ordre de 80% pour la plupart des maladies, comme la coqueluche, la variole, la polio, etc), il devient impossible pour la maladie de se maintenir dans la population et elle finit par disparaître. Pour les maladies contagieuses bénéficiant d’un vaccin, au niveau collectif, il est souhaitable que 80% de la population soit vaccinée ; mais si la vaccination a des effets secondaires conséquents, il peut être rationnel au niveau individuel de ne pas souhaiter être vacciné.

Deux aspects importants entrent alors en jeu : la perception des risques, et la croyance dans le comportement des risques des autres membres de la communauté. Avoir une minorité de passagers clandestins (disons moins de 20%), parce qu’ils pensent les risques trop grands, n’est pas problématique. Mais si la perception des risques change, on peut observer la rupture de l’équilibre, et l’immunité de groupe n’existe plus. Aussi, la confiance dans l’autorité est essentielle, comme le rappelait Charpentier (2020).

L’immunité collective fonctionne grâce à un contrat social implicite : ceux qui sont médicalement capables de se faire vacciner doivent se faire vacciner. La contrepartie est que les personnes que ne souhaitent pas respecter ce contrat devraient s’engager à ce que leurs actions n’entraînent pas de coût supplémentaire pour ceux qui le respectent, en particulier en s’imposant une forte distanciation sociale, en évitant les lieux publics, de manière à ne pas contaminer des personnes ayant de faibles défenses immunitaires, et qui sont, elles, dans l’obligation de compter sur l’immunité collective.

Les pandémies et leurs réponses individuelles

Comme le disait Daniel Kahneman dans Konnikova (2020), « people, certainly including myself, don’t seem to be able to think straight about exponential growth. What we see today are infections that occurred 2 or 3 weeks ago and the deaths today are people who got infected 4 or 5 weeks ago. All of this is I think beyond intuitive human comprehension ». Le fait d’adopter une attitude de passager clandestin et de ne pas respecter les contraintes de distanciation sociale tient peut-être simplement du fait qu’on ne comprend simplement pas ce qu’est une croissance exponentielle : on ne mesure pas vraiment l’impact de sa propre contagion sur le groupe dans son ensemble.

Ce point a été montré dans Lammers et al. (2020) à partir de l’interprétation du nombre de reproduction de base R0 des modèles épidémiologiques. Le  Rcorrespond au nombre moyen de personnes qu’une personne contagieuse peut infecter : il constitue ainsi une visualisation de la contagiosité d’un individu sur son entourage. Avec un R0 de 1, la pandémie est contrôlée, et la croissance est linéaire. Mais s’il excède 1, la croissance est exponentielle. Avec un R0 de 1.5, 4 personnes vont en contaminer 6 autres, qui à leur tour vont en contaminer 9 autres, etc. En une quinzaine d’itérations, 1 750 personnes seront contaminées. Avec un R0 de 2, ces 4 individus auront contaminé plus de 130 000 personnes (soit 75 fois plus), en une quinzaine d’itération ! Autrement dit, alors qu’au niveau de l’individu spécifique l’augmentation est à peine perceptible (il contamine 2 personnes au lieu de 1.5 en moyenne), l’effet collectif est, lui, extrêmement important et difficilement concevable.

Figure 1 : nombre de personnes contaminées après 1, 3, 5, 7, 9 itérations, pour différentes valeurs de R0 (entre 1.8 en haut à gauche et 2.4 en bas à droite).

De nombreuses études en science du comportement ont montré que nous sommes davantage sensibilisés face à une seule personne identifiable qu’en étant noyé sur une avalanche de chiffres. Ce serait alors par l’exemple que l’on pourrait se convaincre mutuellement de coopérer pour le bien commun. Le port du masque facial est intéressant, car si des sondages ont montré qu’une majorité des gens portaient un masque pour se protéger, les masques ont surtout pour effet de protéger les autres personnes d’une transmission asymptomatique du SARS-CoV-2. Il présente aussi l’avantage de rendre visible la nouvelle norme sociale et d’impliquer activement tous les membres de la communauté. En devenant un symbole de la solidarité, le port du masque engage ainsi la coopération de chacun. A l’inverse, les photos de personnes à la plage ou dans les parcs publics qui ne respectent pas la distanciation sociale ont probablement eu un impact préjudiciable en termes de changement de comportement.

Les débats autour des applications de traçage sont un autre exemple frappant de la difficulté de faire accepter la coopération. Comme pour le masque, elles sont présentées le plus souvent comme permettant d’être alerté si l’on a été en contact avec une personne contaminée, donc comme un moyen de se protéger soi-même ; beaucoup plus rarement est mise avant la possibilité de prévenir autrui de sa propre contamination, parfois un inconnu qu’on ne pourra jamais alerter sans l’application. De plus, alors qu’elles étaient recommandées par de nombreux épidémiologistes (di Domenico et al. 2020; Ferguson et al. 2020; Ferretti et al. 2020), elles ont été dénoncées soit parce qu’elles porteraient atteinte à la liberté individuelle, soit parce qu’elles présenteraient des dangers de détournement. Dans une importante contribution, des experts en cryptographie ont ainsi tenté d’alerter l’opinion publique sur les possibles usages malveillants de ces applications ; au travers d’une quinzaine d’exemples qui cherchent à marquer l’imagination, ce n’est plus le passager clandestin qui est mis en avant pour saper la coopération mais l’individu franchement malveillant qui chercherait à nuire à ses voisins (Vuillot et al. 2020).

De la place de la liberté individuelle

Dans le contexte de la vaccination, et plus récemment sur le port du masque, l’argument de la liberté de choix est souvent avancé par les opposants, laissant croire que l’exercice de la liberté se faisait sans contraintes. Comme le note Frankfurt (2003), la plupart des religions limite le comportement d’une personne dans la mesure où elle agit en accord avec les préceptes de son Dieu ou de son église. Dans un contexte plus laïque, Jean-Jacques Rousseau affirmait que « l’obéissance à la loi qu’on s’est prescrite est liberté ». Car le concept de liberté s’accompagne toujours de la notion de responsabilité : je suis libre lorsque deux conditions sont réunies. Premièrement, j’ai la capacité d’agir (ou de ne pas agir) d’une manière particulière, et deuxièmement, j’accepte la responsabilité de mes actes. Quand je refuse de porter un masque en période de pandémie, j’accepte la première condition mais rejette la seconde. Autrement dit, j’affirme mon droit d’agir, ou de ne pas agir, mais je le fais de manière à refuser d’accepter toute responsabilité pour les conséquences que mes actions (ou inactions) peuvent entraîner. Comme l’affirmait Friedrich Hayek, « la liberté ne signifie pas seulement qu’une personne a le droit de choisir et qu’elle porte le fardeau de ses choix, mais aussi qu’elle doit assumer les conséquences de ses actes, pour lesquels elle sera félicitée ou blâmée. Liberté et responsabilité sont indissociables ».

L’assurance comme réponse collective ?

Dans le contexte de la santé, Wikler (2002) affirmait « if people know they are taking risks but accept them as the price of pursuing goals to which they assign higher priority, then it is not the business of public health to insist that health be valued above all ». Si ce précepte peut valoir pour l’assurance santé classique, il est plus difficile à appliquer à l’épidémie ; comme expliqué plus haut, dans les maladies contagieuses le choix individuel de prendre un risque se répercute sur le reste de la collectivité. De plus, la logique assurantielle de couverture de l’aléa grâce à la mutualisation fonctionne mal dans le cadre de l’épidémie ; on est dans le cas classique d’un risque systémique où les individus et leurs risques ne sont pas indépendants. En réalité, la contagion met en avant une solidarité d’un autre ordre que celle promue par l’assurance, comme le note Barry (2020). Il s’agit d’une interdépendance où le comportement de l’un impacte le risque de l’autre et qui exige, pour être contrôlé, la coopération de tous. Penser collectivement, c’est donc finalement adopter des valeurs de solidarité et de coopération.

Références

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Barry, Laurence (2020). Individu/Collectif : L’épidémiologie à l’épreuve Du Big Data (Ou l’inverse) ? Working Paper # 20. Paris: Chaire PARI.

Brito, Dagobert, Sheshinski Eytan & Intriligator Michael (1991). Externalities and Compulsory Vaccinations. Journal of Public Economics 45, 69–90.

Charpentier, Arthur (2020). De la démarche scientifique en période de crise. Risques, 121.

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di Domenico, Laura, Giulia Pullano, Chiara Sabbatini, Pierre-Yves Boelle, and Vittoria Colizza. (2020). Expected Impact of Lockdown in Île-de-France and Possible Exit Strategies. 9. Paris: INSERM.

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Ferguson, Neil, D. Laydon, G. Nedjati Gilani, N. Imai, K. Ainslie, M. Baguelin, S. Bhatia, A. Boonyasiri, Z. Cucunuba Perez, G. Cuomo-Dannenburg, A. Dighe, I. Dorigatti, H. Fu, K. Gaythorpe, W. Green, A. Hamlet, W. Hinsley, L. Okell, S. Van Elsland, H. Thompson, R. Verity, E. Volz, H. Wang, Y. Wang, P. Walker, C. Walters, P. Winskill, C. Whittaker, C. Donnelly, S. Riley, & A. Ghani. 2020. Report 9: Impact of Non-Pharmaceutical Interventions (NPIs) to Reduce COVID19 Mortality and Healthcare Demand. Imperial College Report.

Ferretti, Luca, Chris Wymant, Michelle Kendall, Lele Zhao, Anel Nurtay, Lucie Abeler-Dörner, Michael Parker, David Bonsall, & Christophe Fraser. (2020). Quantifying SARS-CoV-2 Transmission Suggests Epidemic Control with Digital Contact Tracing. Science, Vol. 68 #619, 1-8.

Frankfurt, Harry, (2003) Freedom of the Will and a Concept of a Person, in Gary Watson (ed), Free Will, 2nd edition, Oxford University Press,  322-336.

Konnikova, Maria (2020). Why We Underestimated COVID-19. New Yorker, 3 avril 2020,

Lammers, Joris, Crusius, Jan et Gast, Anne (2020). Correcting misperceptions of exponential coronavirus growth increases support for social distancing. PNAS, 117 (28).

Lim, Wooyoung & Zhang, Pengfei (2020). Herd immunity and a vaccination game: An experimental study. PLoS One. 5(5), e0232652.

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Mas-Colell, Andreu, Whinston, Michael et Green, Jerry (1995). Microeconomic Theory. Oxford University Press.

Olson, Mancur (1965). The Logic of Collective Action: Public Goods and the Theory of Groups. Harvard University Press.

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Skyrms, Brian (2004) The Stag Hunt and the Evolution of Social Structure. Cambridge: Cambridge University Press.

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Vuillot, Xavier, Anne Bonnetain, Veronique Canteaut, Pierrick Cortier, Lucca Gaudry, Steve Hirschi, Stéphanie Kremer, Gaëtan Lacour, Matthieu Leurent, Léo Lequesne, André Perrin, Emmanuel Schrottenloher, Serge Thomé, and Christophe Vaudenay. (2020). Le Traçage Anonyme, Dangereux Oxymore Analyse de Risques à Destination Des Non-Spécialistes. Https://Risques-Tracage.Fr. Retrieved April 25, 2020 (https://risques-tracage.fr/).

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[i] Comme le rappelle Skyrms (2004), ce dilemme de chasse au cerf est aussi appelé jeu de l’assurance, en théorie des jeux et de choix sociaux.

[ii] On pourrait aussi penser aux « biens communs », qui sont des biens en capacité limité. Le SARS-CoV-2 a montré que le système de santé pouvait être saturé, ce qui en fait dès lors un bien rival.

[iii] Mathématiquement, cette rupture est intéressante car on peut alors voir la vaccination comme un jeu non-linéaire de bien public, comme le fait Lim & Zhang (2020).

Personalization as a promise: Can Big Data change the practice of insurance?

Our recent article, “Personalization as a Promise: Can Big Data Change the Practice of Insurance?” with Larence Barry just got published in “Big Data & Society” (but a working paper version is still available online)

The purpose of this paper is to measure the impact of technologies from the Big Bang. data on thehe pricing ofhe products car insurance. The first part describes how the aggregated view buildsuit by statistics enables highlighting invisible regularities at the individual level. Despite a very granular segmentations in automobile insurance, the approach remained classificatory, hypothesizing the risk identity of individuals from the same class. The second part highlights the reversal of big data-induced perspective in the’analysis ofgiven ; awith theur volume and the new algorithms, the aggregate viewpoint is questioned.. The hypothesis of class homogeneity is becoming increasingly difficult to test. maintain, especially since predictive analysis boasts the ability to predict the rs results at the individual level. The third part is studying the’influence of telematics boxes able to import the new pinsurance aradigm automobile. However, a reading of the most recent research articles on a pricing automobile including this new monter that the epistemological leap, at least for now, has not taken place.

Telematics: a revolution ?

Tomorrow morning, Laurence Barry will present some joint work at the Online International Conference in Actuarial science, data science and finance, organised by colleagues in Lyon. The paper, “Personalization as a Promise: Can Big Data Change the Practice of Insurance?” is online, as a Working Paper of the PARI chair,

The purpose of this paper is to measure the impact of technologies from the Big Bang. data on thehe pricing ofhe products car insurance. The first part describes how the aggregated view buildsuit by statistics enables highlighting invisible regularities at the individual level. Despite a very granular segmentations in automobile insurance, the approach remained classificatory, hypothesizing the risk identity of individuals from the same class. The second part highlights the reversal of big data-induced perspective in the’analysis ofgiven ; awith theur volume and the new algorithms, the aggregate viewpoint is questioned.. The hypothesis of class homogeneity is becoming increasingly difficult to test. maintain, especially since predictive analysis boasts the ability to predict the rs results at the individual level. The third part is studying the’influence of telematics boxes able to import the new pinsurance aradigm automobile. However, a reading of the most recent research articles on a pricing automobile including this new monter that the epistemological leap, at least for now, has not taken place.