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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

Repenser collectivement les catastrophes

Cet article a été coécrit avec Laurence Barry

À l’heure où la fréquence et l’intensité des catastrophes naturelles s’accroissent sous l’effet du réchauffement climatique, la question de l’assurance catastrophe devient cruciale pour préserver la résilience économique et sociale. Loin de se limiter à une transaction commerciale entre assureur et assuré, l’assurance contre les risques naturels revêt la forme d’un bien commun — un « commun assurantiel » — qui repose sur la mutualisation, la solidarité et la gouvernance collective. Pour éclairer ce propos, nous mobiliserons les travaux fondateurs sur les régimes de biens publics et communs (Samuelson, 1954 ; Arrow, 1963 ; Ostrom, 1990 ; Ostrom & Ostrom, 1999), ainsi que les analyses économiques de l’assurance (Coase, 1960 ; Buchanan, 1965) et de la gestion des risques systémiques (Markowitz, 1952 ; Arrow & Lind, 1970). Ce positionnement théorique permet de dépasser la dichotomie traditionnelle entre secteurs public et privé, pour montrer comment l’assurance catastrophe s’organise en un hémi­cycle polycentrique, où plusieurs acteurs — États, assureurs, réassureurs, collectivités locales et sociétaux — coopèrent et se régulent mutuellement pour assurer une protection universelle et efficace en dépit des aléas climatiques.

Les régimes d’assurance catastrophe : un continuum public-privé

La crise du néolibéralisme ne remet pas en cause l’intervention de l’État dans la couverture des risques extrêmes ; elle redéfinit plutôt les modalités de cette intervention. Les régimes d’assurance des catastrophes naturelles mis en place dans plusieurs pays illustrent un continuuum public-privé (Ostrom & Ostrom, 1999 ; Ostrom, 2010). En France, depuis 1982, le régime CatNat (Loi du 13 juillet) repose sur l’obligation pour tous les assureurs de proposer une couverture des risques naturels, adossée à une « garantie publique » fournie par le Caisse Centrale de Réassurance (CCR). L’État intervient en dernier ressort pour absorber les pertes au-delà d’un certain seuil, garantissant ainsi la solvabilité globale du système. Ce partage du risque repose sur deux piliers complémentaires: une mutualisation obligatoire nationale, qui lisse les chocs localisés et une réassurance publique, qui renforce la capacité financière en cas de sinistres majeurs (ouragans, inondations massives).

Au Royaume-Uni, la création de Flood Re en 2016 a été motivée par la montée des coûts de l’assurance contre l’inondation, menaçant l’accès pour les ménages résidant en zones à risque. Flood Re est un pool public-privé où les assureurs transfèrent une fraction de leurs primes à un fonds central, lequel assure la réassurance des contrats à prix modéré. Flood Re applique une tarification décalée : les primes reflètent en partie le risque, mais sont plafonnées pour préserver l’accessibilité. Cette formule constitue un compromis entre signal prix (pour inciter à la prévention) et solidarité tarifaire.

Aux États-Unis, le National Flood Insurance Program (NFIP) incarne un régime entièrement public depuis les années 1960, avec des primes souvent sous-tarifées pour favoriser l’accès. Face aux déficits croissants (dûs aux ouragans Katrina en 2005 et Sandy en 2012), des réformes visent à introduire des prix plus proches du risque, tout en maintenant des mécanismes de solidarité territoriale. Le défi consiste à éviter deux écueils : une sur-tarification qui exclurait les populations à faible revenu et un sous-tarification qui alimente le cercle vicieux de la dette publique post-catastrophe.

L’articulation public-privé répond à deux impératifs : d’une part, garantir l’accessibilité financière en limitant les hausses de primes pour les zones exposées ; d’autre part, maintenir l’incitation à la prévention et à la gestion active des risques, caractéristique du secteur privé (Coase, 1960). Cet équilibre est délicat : un sous‑tarif massif peut à terme accroître la vulnérabilité en dissuadant les mesures préventives, alors qu’une tarification purement actuarielle peut exclure les plus fragiles (Stiglitz, 1989).

L’assurance catastrophe comme bien à péage : principes et vertus

Selon la typologie d’Ostrom (1990), les biens à péage (toll goods) se distinguent par une excluabilité aisée — la couverture s’adresse à des assurés identifiés — et une non‑rivalité — la protection d’un assuré n’affecte pas directement celle des autres, à condition d’une mutualisation efficace. Le contrat fixe précisément les risques couverts et les bénéficiaires, ce qui évite les usages non autorisés et permet un contrôle du périmètre. Et la capacité d’indemnisation repose sur un pool financier où les contributions cumulées compensent les pertes. Dans l’hypothèse d’une mutualisation optimale, un sinistre majeur n’épuise pas les ressources pour les autres assurés ; l’effet de diversification rend le coût moyen supportable (Markowitz, 1952 ; Arrow & Lind, 1970).

Ici, plus le nombre d’assurés est grand, plus la loi des grands nombres s’applique ; la variance des sinistres diminue, améliorant la prévisibilité des engagements et optimisant la tarification (Buchanan, 1965). De plus, un système d’assurance bien calibré limite les interventions budgétaires d’urgence de l’État et accélère la relance économique post-catastrophe. Cette stabilité profite à l’ensemble de la société, notamment aux zones moins exposées, qui bénéficient indirectement d’un environnement macroéconomique plus stable (Arrow & Lind, 1970).  Aussi, contrairement à une vision purement marchande, qui peut aboutir à une ségrégation des marchés (excès de sélection négative, restrictions de garanties), un modèle de communs favorise l’inclusion et la solidarité horizontale.

Trois cas d’école de communs assurantiels

Pour illustrer, on peut considérer trois exemples particuliers de « communs assurantiels ».

Les mutuelles de santé sont des communs historiques et institutionnels Les mutuelles, notamment en France, constituent l’exemple classique d’une organisation assurantielle inspirée du modèle des communs. Nées au XIXe siècle sous l’impulsion des mouvements ouvriers, elles reposent sur des principes de solidarité, d’autogestion et d’égalité entre membres. Les assurés y sont à la fois bénéficiaires et coproducteurs du service. Le principe “une personne, une voix” régit leur gouvernance, rompant ainsi avec la logique actionnariale. Ce mode d’organisation repose sur la transparence des règles, la co-construction des garanties, et un objectif d’intérêt général plutôt que lucratif (Ewald 1986). Ces mutuelles s’inscrivent dans une logique d’empowerment collectif et peuvent être analysées comme des communs institutionnalisés, stabilisés par le droit mais encore gouvernés par les membres. Leur modèle montre comment la transparence des règles et l’autocontrôle des adhérents assurent la pérennité du commun.

Le régime CatNat en France, construit sur une mutualisation imposée et acceptée Le régime d’indemnisation des catastrophes naturelles (CatNat) français est un cas original de commun assurantiel co-construit entre l’État, les assureurs et les assurés. Fondé en 1982, il repose sur un principe de solidarité nationale : une surprime obligatoire (12% sur les contrats d’assurance habitation) alimente un fonds commun destiné à indemniser les sinistrés reconnus en état de catastrophe naturelle. Ce régime combine plusieurs dimensions des communs : une ressource mutualisée, une gouvernance polycentrique (État, assureurs, réassureur public CCR), et un usage encadré par des règles collectivement discutées. La participation de tous les assurés, quelle que soit leur exposition au risque, permet une redistribution implicite entre zones à faible et forte sinistralité (Langreney, Le Cozannet et Merad 2023). Cette structure favorise également une culture partagée du risque, bien que la dimension préventive reste à renforcer. La surprime unique (de 12%) masque des zones de forte sinistralité où la contribution individuelle est inférieure au risque réel, au profit d’une solidarité géographique.

Les micro-assurances communautaires dans le Sud global, reposant sur une innovation sociale. Dans de nombreux pays en développement, face à l’absence de couverture assurantielle accessible, des communautés locales ont développé des systèmes de micro-assurance mutualisés. Ces dispositifs reposent sur une mise en commun volontaire des ressources pour faire face à des risques spécifiques (maladie, sécheresse, décès). Gérés collectivement, souvent sans intermédiaire professionnel, ils permettent aux populations vulnérables d’accéder à une protection minimale. Ces systèmes incarnent pleinement l’esprit des communs : auto-organisation, gouvernance participative, règles locales adaptées aux besoins réels. Leur efficacité repose sur la confiance, la proximité et la connaissance fine des risques (Jarzabkowski et al. 2023). Ils montrent que les communs assurantiels ne sont pas une utopie abstraite, mais une réalité concrète, particulièrement dans des contextes où ni le marché ni l’État ne répondent aux besoins. Leur réussite repose sur un tissu social dense, où la confiance et la connaissance des risques locaux limitent l’aléa moral.

Gouvernance polycentrique et principes de gestion des communs

Vincent Ostrom (1999) définit le polycentrisme comme l’organisation de systèmes complexes par plusieurs centres de décision interdépendants. À l’échelle locale, on retrouve les collectivités territoriales et comités de prévention (PPR, PLU, EPTB). À l’échelle nationale, les régulateurs (ACPR, EIOPA), législateurs, et réassureurs publics. Et à l’échelle internationale : organismes supranationaux, normes comptables (Solvabilité II), pools régionaux (États Caraïbes). Ces niveaux interagissent selon des mécanismes d’apprentissage mutuel (Ostrom, 2010) et de coordination, où chaque centre peut ajuster ses règles sans attendre une décision centralisée unique.

La gestion durable d’un commun repose sur les huit principes identifiés par Elinor Ostrom (1990).

  1. Définition claire des frontières : qui est assuré, quel risque est couvert ?
  2. Règles adaptées aux contextes locaux : tarification différenciée par zone de risque.
  3. Participation collective : implication des assurés et des collectivités dans la gouvernance.
  4. Surveillance : observatoires de l’exposition (cartes de risque, bases de données SINP).
  5. Sanctions graduées : pénalités pour non‑respect des normes de prévention.
  6. Mécanismes de résolution des conflits : médiation entre assurés, assureurs et autorités.
  7. Reconnaissance des droits à s’organiser : reconnaissance juridique des pools et syndicats mixtes.
  8. Polycentrisme : établissement de mécanismes de coordination multi‑niveaux.

Ces principes favorisent une gouvernance robuste, capable de s’adapter aux évolutions climatiques et aux chocs systémiques.

Prévention, incitations et renforcement de la résilience

Les approches de tarification basée sur le risque (Demange & Laroque, 2015) adressent un signal aux assurés, mais leur impact est atténué par les subventions croisées et les effets d’aubaine. Dans le premier cas, pour maintenir l’accessibilité, l’État ou les assureurs peuvent être tentés de niveler les primes, brouillant le signal tarifaire. Dans le second cas, les propriétaires sous‑assurés augmentent leur vulnérabilité, sachant qu’ils pourront bénéficier d’aides publiques après sinistre (aléa moral).

Parmi les mécanismes collectifs d’incitation, on peut noter les “Community Rating System” (FEMA) proposant des baisses des primes moyennes dans les zones où les collectivités mettent en place des mesures de protection (élargissement des zones végétalisées, digues, etc.). Les syndicats mixtes de type EPTB (établissement public territorial de bassin) avec un financement concerté d’infrastructures de retenue et de prévention des inondations (Godard, 2012). Ou encore les observatoires collaboratifs, correspondant à des plateformes de partage de données (Langreney, Le Cozannet, Mérad, 2023) pour un autocontrôle plus efficace des assureurs.

Ainsi, le passage d’une logique individuelle à une approche communautaire renforce la résilience territoriale et permet d’ajuster les politiques publiques aux spécificités locales.

L’assurance des catastrophes naturelles, envisagée comme un commun assurantiel, révèle l’importance d’un modèle polycentrique et participatif pour garantir une protection universelle face aux défis climatiques. Les enseignements des biens publics et communs suggèrent un cadre où la mutualisation, la transparence et la coordination multi‑niveaux s’articulent pour préserver à la fois l’efficacité économique et la solidarité. Mais pour concrétiser cette vision, quatre leviers sont essentiels (1) un accès élargi et une tarification équitable (Coe & Meinzen-Dick, 2010), (2) des observatoires assurant la transparence pour un autocontrôle constant, (3) des incitations à la prévention fondées sur la participation collective, (4) une coordination polycentrique, garantissant la flexibilité réglementaire et l’adaptation locale. Dans ce cas, intégrer la notion de communs dans l’assurance catastrophe constitue une voie prometteuse pour bâtir une résilience durable et solidaire face aux aléas croissants du climat.

Arrow, K. J. (1963). Uncertainty and the welfare economics of medical care. American Economic Review, 53(5), 941–973.

Arrow, K. J., & Lind, R. C. (1970). Uncertainty and the evaluation of public investment decisions. American Economic Review, 60(3), 364–378.

Buchanan, J. M. (1965). An economic theory of clubs. Economica, 32(125), 1–14.

Coase, R. H. (1960). The problem of social cost. Journal of Law and Economics, 3, 1–44.

Coe, N. M., & Meinzen-Dick, R. (2010). The commons in a development context. International Journal of the Commons, 4(1), 1–23.

Cummins, J. D., & Mahul, O. (2009). Catastrophe risk financing in developing countries: Principles for public intervention. Washington, DC : World Bank.

Demange, G., & Laroque, G. (2015). Risk-based insurance pricing and public policy. Journal of Risk and Insurance, 82(3), 621–649.

Godard, O. (2012). Économie de l’assurance : Concepts et enjeux. Paris : Dunod.

Hess, C., & Ostrom, E. (2007). Artifacts, facilities, and content: Information as a common-pool resource. Law and Contemporary Problems, 66(1/2), 111–145.

Heller, M. A. (1998). The tragedy of the anticommons: Property in the transition from Marx to markets. Harvard Law Review, 111(3), 621–688.

IPCC. (2014). Climate Change 2014 : Impacts, adaptation and vulnerability. Cambridge : Cambridge University Press.

Jarzabkowski, P., Chalkias, K., Cacciatori, E., & Bednarek, R (2023). Disaster Insurance Reimagined. Oxford University Press.

Langreney, M., Le Cozannet, G., & Mérad, M. (2023). Rapport sur la transparence et la prévention des risques naturels en assurance. Ministère de l’Écologie.

Markowitz, H. (1952). Portfolio selection. Journal of Finance, 7(1), 77–91.

Ostrom, E. (1990). Governing the commons : The evolution of institutions for collective action. Cambridge : Cambridge University Press.

Ostrom, E. (2010). Beyond markets and states: Polycentric governance of complex economic systems. American Economic Review, 100(3), 641–672.

Ostrom, V., & Ostrom, E. (1999). Public goods and public choices. In M. D. McGinnis (Ed.), Polycentricity and Local Public Economies (pp. 55–88). Ann Arbor, MI : University of Michigan Press.

Samuelson, P. A. (1954). The pure theory of public expenditure. Review of Economics and Statistics, 36(4), 387–389.

Stiglitz, J. E. (1989). Markets, market failures, and development. American Economic Review, 79(2), 197–203.

Collectively rethinking disasters

this post was written with Laurence Barry, initially in French

At a time when the frequency and intensity of natural disasters are increasing as a result of global warming, the issue of disaster insurance is becoming crucial to preserving economic and social resilience in most countries. However, when we look at the various existing systems, we see that the state is usually involved in one way or another in the system that has been put in place. Far from being limited to a commercial transaction between insurer and insured, insurance against natural risks takes the form of a common good—an “insurance commons”—based on mutualization, solidarity, and collective governance. To shed light on this issue and propose another framework for thinking about natural disaster insurance, we will draw on seminal work on hybrid property regimes and commons (Samuelson, 1954; Arrow, 1963; Ostrom, 1990; Ostrom & Ostrom, 1999), as well as economic analyses of insurance (Coase, 1960; Buchanan, 1965) and systemic risk management (Markowitz, 1952; Arrow & Lind, 1970). This theoretical positioning makes it possible to move beyond the traditional dichotomy between the public and private sectors, which has been further exacerbated by recent debates, to show how catastrophe insurance is in fact organized as a polycentric institution, where a multiplicity of actors—states, insurers, reinsurers, local authorities, and policyholders—have a role to play. A virtuous system is one in which all actors cooperate and regulate each other to ensure universal and effective protection despite climatic hazards. Continue reading Collectively rethinking disasters

Assurance des catastrophes : les routes de l’enfer sont pavées de bonnes intentions

C’était le titre initial de l’article qu’on avait écrit avec Laurence Barry (co-titulaire de la chaire de recherche PARI – programme de recherche sur l’appréhension des risques et des incertitudes – placée sous l’égide de l’Institut Louis Bachelier en partenariat avec l’ENSAE/CREST et Sciences Po), la semaine dernière et qui a été publié sur le site du quotidien Le Monde,

Je mettrais l’article original en ligne  plus tard, mais en attendant, je peux mettre en ligne un brouillon de la partie sur ce qui se passait en Californie (et qui présente l’avantage d’être en partie sourcé). Pour le cas français, je peux remettre un lien vers un court article qu’on avait écrit il y a quelques mois Rapport Langreney : lutter contre le désengagement des assureurs dans la couverture des risques climatiques

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Assurabilité, vers de nouveaux partages de risque, Congrès des Actuaires

Jeudi, je vais participer, à distance, au 23e congrès de l’Institut des Actuaires, en France, avec Florence Picard et Laurence Barry.

Notre exposé a pour titre “assurabilité : vers de nouveaux partages de risques?”. Je parlerais un peu des catastrophes naturelles… et du risque de sécheresse, ou plutôt du risque “RGA“.

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Rapport Langreney : lutter contre le désengagement des assureurs dans la couverture des risques climatiques

Le rapport « Adapter le système assurantiel français face à l’évolution des risques climatiques », co-écrit par Thierry Langreney, Gonéri Le Cozannet et Myriam Mérad a été rendu public le 2 avril 2024. Il contient trente-sept propositions organisées en neuf objectifs, dont le but est de réagencer la responsabilité des différents acteurs que sont les pouvoirs publics, les assureurs, les collectivités locales et les assurés eux-mêmes dans l’assurance, l’adaptation, la prévention et l’atténuation des risques climatiques.

Le régime CatNat : une spécificité française

Le régime de protection contre les catastrophes naturelles (CatNat) a été fondé en 1982 avec pour principes la solidarité nationale (couverture et participation universelle, avec une prime non-indexée sur le risque) et la responsabilité de tous (Loi n° 82-600 du 13 juill. 1982 relative à l’indemnisation des victimes de catastrophes naturelles). Cette responsabilité devait s’exprimer notamment dans l’élaboration d’une cartographie des risques – ou Plans d’exposition aux risques (PER devenus PPR), intégrés aux plans d’occupation des sols (devenus plans locaux d’urbanisme). Pour des raisons de facilité opérationnelle, les assureurs furent immédiatement partie prenante : ce sont eux qui collectent les primes (une surprime sur la prime des contrats multirisques habitation), gèrent les sinistres et peuvent se réassurer auprès de la Caisse centrale de réassurance (CCR), réassureur public, lui-même adossé à la garantie de l’État. La CCR finance ainsi un peu plus de 50 % des sinistres du marché français.

En comparaison à d’autres systèmes nationaux, le régime CatNat est une réussite : il a permis la couverture de la presque totalité du territoire national (hors DOM), pour une prime annuelle modique – de l’ordre de 22 € en moyenne en 2023. Il est aujourd’hui menacé, directement et indirectement, par le réchauffement climatique.

Volet assurantiel

Le rapport commence par le constat d’une aggravation soutenue depuis 2016 des différents périls, portée par les inondations et, plus récemment, le risque de retrait-gonflement des argiles (RGA). En conséquence, le régime CatNat est aujourd’hui déséquilibré. Pour y remédier, une première recommandation consiste à augmenter la surprime de 12 % à 20 % (soit une augmentation moyenne de 15 € par an par contrat), recommandation déjà adoptée en fin d’année et qui entrera en vigueur au renouvellement 2025. De plus, attendu que le réchauffement climatique devrait se poursuivre à horizon 2050, le rapport recommande également une indexation annuelle de 1 % des primes ainsi qu’une indexation des [la suite chez Dalloz Actualité…]

L’assurance au défi des ruptures, colloque, mi-septembre prochain, à Cerisy

Dans six mois (jour pour jour) Jean-Louis Bancel, Laurence Barry et Pierre François organise une conférence d’une semaine, sur le thème de l’assurance au défi des ruptures. La conférence se tiendra au Centre Culturel International de Cerisy.

Depuis la fin du XVIIIe siècle, l’assurance s’est imposée comme un dispositif qui confère de la résilience aux activités humaines, en proposant une compensation lorsque se réalise le risque qui les pénalise. La place de cette activité s’est accrue, pour s’incarner, à la fin du XXe siècle, dans une “société du risque”(1). Elle est devenue un rouage essentiel de l’industrialisation et de l’extension d’un progrès qui se retourne, parfois, contre nous.

La notion de risque évolue et est associée à la finance dont l’assurance n’est devenue qu’une des composantes. La crise de 2008, l’accélération des risques naturels extrêmes (cyclones, sécheresses, etc…) et la pandémie de Covid ont bousculé les certitudes sur la capacité du couple assurance/finance à apporter des solutions pour faire face aux risques du monde de demain.

Le choc de plusieurs ruptures, technologiques (mobilisation des données massives), sociales et économiques (propension des parties prenantes, offreurs comme demandeurs, à faire en sorte que chacun “paie son propre risque”), invite à repenser les fondements de l’assurance, ses objectifs et les techniques mises en œuvre pour les atteindre.

Face à la montée de périls globaux (dépassement des capacités de la Terre, évolutions climatiques…) mais aussi de nouvelles opportunités (médecine personnalisée…) les ressorts traditionnels de l’assurance (aléa, mutualisation, solidarité) sont-ils encore pertinents et opératoires ?

Les participants au colloque s’interrogeront sur les limites et les perspectives d’évolution de l’assurance. Ils tenteront d’esquisser des pistes “d’atterrissage”(2) pour l’assurance.

Les échanges dans l’enceinte du château se combineront avec des visites, en Normandie, permettant d’appréhender des situations, de risques (montée des eaux marines ou confrontation entre des risques industriels et préservation de sites naturels), où l’Assurance/Finance est mise à l’épreuve.

(1) “La société du risque. Sur la voie d’une autre modernité”, Ulrich Beck, Champs, n°822, Champs essais, 2008.
(2) Où atterrir ? Comment s’orienter en politique, Bruno Latour, La découverte, 2017.

Who benefits from data sharing?

This post was co-written with Laurence Barry, originally in French.

Recently, the European Commission has laid the groundwork for a new framework for accessing financial data (FIDA, or Financial Data Access), allowing consumers and businesses to authorize third parties to access their data held by financial institutions, including insurers.

One of the main arguments in favor of this regulation is transparency, or as the texts put it, ‘promoting financial transparency.’ However, it is difficult to argue against transparency unless one has something to hide. This is the famous ‘nothing to hide’ argument! As Solove (2011) reminds us, the British government used it as an argument to install surveillance cameras: ‘if you’ve got nothing to hide, you’ve got nothing to fear.’ Academic Shoshana Zuboff is much more reserved, stating, ‘if you have nothing to hide, then you are nothing…’ Sharing personal data without limits or accountability for how this information is used is dangerous, both for the individual doing so and collectively. We focus here on how insurers could potentially use more information: this opening of data access significantly compromises the very idea of risk pooling and sharing.

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Partage des données, à qui profite le crime ?

Ce billet a été co-écrit avec Laurence Barry.

Récemment, la Commission Européenne a posé les bases d’un nouveau cadre d’accès aux données financières (FIDA, ou Financial Data Access), permettant aux consommateurs et aux entreprises d’autoriser des tiers à accéder à leurs données détenues par des institutions financières, y compris les assurances.

Un des principaux arguments en faveur de cette réglementation est la transparence, ou comme le disent les textes « promoting financial transparency ». Or il est difficile d’être contre la transparence, à moins d’avoir quelque chose à cacher. C’est le fameux argument “nothing to hide” ! Comme le rappelle Solove (2011), le gouvernement britannique l’avait utilisé comme argument, pour installer des caméras de surveillance: « if you’ve got nothing to hide, you’ve got nothing to fear. » L’universitaire Shoshana Zuboff est beaucoup plus réservée, « if you have nothing to hide, then you are nothing... » Partager des données personnelles sans limites, ni responsabilité quant à la manière dont ces informations sont utilisées, est dangereux, pour la personne qui le fait, mais aussi collectivement: Nous nous concentrons ici sur l’utilisation que pourraient faire les assureurs de davantage d’informations : cette  ouverture de l’accès aux données compromet largement l’idée même de mutualisation et de partage des risques.

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Melting contestation: insurance fairness and machine learning

Nice review of our paper , with Laurence Barry, on montrealethics.ai,

Machine learning tends to replace the actuary in the selection of features and the building of pricing models. However, avoiding subjective judgments thanks to automation does not necessarily mean that biases are removed. Nor does the absence of bias warrant fairness. This paper critically analyzes discrimination and insurance fairness with machine learning.

Melting contestation: insurance fairness and machine learning

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

Allain, S. (2022). Les maladies chroniques touchent plus souvent les personnes modestes et réduisent davantage leur espérance de vie. DREES, 1243
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.
Caplovitz, D. (1963). Poor pay more; consumer practices of low-income families. Free Press.
Colombi, D., (2020). Où va l’argent des pauvres. Payot.
Cortina, A. (2022). Aporophobia: Why We Reject the Poor Instead of Helping Them. Princeton University Press.
Crowe, A. (2022). The Relationship Between Income and Credit Score. Credit Sesame Personal Finance and Credit Survey,
Fourcade, M. & Healy, K. (2013). Classification situations: Life-chances in the neoliberal era, Accounting, Organizations and Society, 38 (8): 559–572
François, P. (2021). Catégorisation, individualisation. Retour sur les scores de crédit. Chaire PARI, WP #24.
Fulconis, M. & Kikuchi, C. (2017) Vu du Moyen Âge : du « bon pauvre » au « mauvais pauvre ». The Conversation.
Grossetête, M. (2012) Accidents de la route et inégalités sociales. Les morts, les médias et l’État, Éditions du Croquant.
Kiviat, B. (2019). The moral limits of predictive practices: The case of credit-based insurance scores. American Sociological Review, 84(6), 1134-1158.
Lamy, T. (2022) Assistés, paresseux… pour 50% des Français, les chômeurs sont responsables de leur situation. Capital, décembre 2022
Lauer,J. (2017) Creditworthy: A History of Consumer Surveillance and Financial Identity in America, Columbia University Press.
Le Hir, P. (2010). Catastrophes et pauvreté, la double peine. Le Monde, 22 janvier,
Merton, R. (1968). The Matthew effect in science, Science, vol. CLIX, n° 3810
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.

* 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)).