La recherche fondamentale fournit des données sur les risques d'assurance de demain

« Sans la recherche fondamentale, notre niveau de connaissance serait tout autre - et pour comprendre les risques futurs, de nouvelles connaissances sont également essentielles », souligne Iwan Stalder, responsable de la gestion des accumulations du groupe chez Zurich Insurance Group. Stalder et son équipe identifient, quantifient et agrègent les risques. Cela leur permet de montrer à quel point leur entreprise est exposée à travers tout le portefeuille (hors assurances-vie). Sont inclus tous les risques, des catastrophes naturelles aux événements d'origine humaine.

À l'origine, l'équipe s'est concentrée sur les catastrophes naturelles. Cependant, l'explosion dans le port chinois de Tianjin en 2015 a montré que les accidents industriels peuvent également se transformer en catastrophe. Depuis, des scénarios tels que les pandémies, les accidents industriels ou encore la question de savoir où « le prochain scénario d'amiante » pourrait se produire font partie de leur portefeuille.

Les assurances, par leur travail sur des risques complexes, sont parmi les acteurs qui dépendent particulièrement de connaissances scientifiques solides. Lorsqu'elles évaluent le changement climatique, les catastrophes naturelles, les pandémies ou les incidents cybernétiques, elles ont besoin de modèles issus des mathématiques, de la physique et des sciences du climat. Ces modèles sont à la base de la quantification des risques, de l'allocation de capital et des produits d'assurance qui offrent protection et stabilité à la société et à l'économie.

Données, modèles et incertitudes

Le cœur de toute évaluation des risques est constitué par les données. Parmi les sources les plus précieuses figure l'historique des sinistres avec les dommages déclarés par les assurés et les prestations versées. Aux États-Unis, par exemple, il existe des décennies d'expérience avec les ouragans, les tornades et les tempêtes de grêle. Les données sur ces événements dressent un tableau détaillé de la fréquence de ces tempêtes et du potentiel de dommages. À partir de ces données de sinistres, des vulnérabilités peuvent être identifiées et les modèles de risque optimisés.

Lors de l'utilisation de différents modèles externes, les résultats varient parfois considérablement. Cependant, lorsque les compagnies d'assurance alimentent ces modèles avec leurs propres données sur les sinistres dus aux ouragans, il devient rapidement évident lequel représente au mieux la réalité. Aucun modèle n'est parfait, comme le souligne Stalder, mais grâce à une comparaison avec les expériences réelles, le plus précis peut être déterminé. Dans une autre étape de travail, tous les modèles doivent être mis à jour régulièrement. S'il existe des données sur les sinistres, l'équipe de Stalder les utilise pour recalibrer les hypothèses, sinon elle s'appuie sur d'autres modèles, des connaissances scientifiques et des avis d'experts. Les modèles de catastrophes ne sont donc pas statiques, mais évoluent constamment au fur et à mesure que de nouvelles connaissances scientifiques apparaissent, que les normes de construction changent, que de nouveaux risques apparaissent et que même le climat change. Même les modèles d'ouragans pour les États-Unis, qui couvrent une génération entière, doivent être continuellement mis à jour. « Tout est en mouvement, nous apprenons constamment », résume Stalder.

Certaines incertitudes demeurent toujours, mais elles sont plus importantes lorsque peu de données sont disponibles. Les risques naturels sont relativement bien étudiés, mais les impacts exacts du changement climatique sur la fréquence et l'intensité des événements spécifiques sont difficiles à prévoir. L'incertitude est encore plus grande pour les incidents cybernétiques : il manque des événements extrêmes qui pourraient servir de points de référence. La cause de l'« événement CrowdStrike » de juillet 2024, où des systèmes informatiques du monde entier ont été paralysés, était une mise à jour logicielle défectueuse. Bien qu'il ne s'agisse pas d'une cyberattaque, l'événement a montré comment des millions de systèmes peuvent être immobilisés d'un seul coup.

Rôle de la recherche fondamentale

Pour le secteur des assurances, la recherche fondamentale est centrale. Par exemple, la science du climat fournit les scénarios pour capturer les données actuelles dans les modèles de catastrophes : montée du niveau de la mer, pluies plus intenses ou nouveaux parcours de tempêtes. Les études toxicologiques sur des substances telles que les PFAS attirent l'attention sur de nouveaux risques de responsabilité. Ces « produits chimiques éternels » ont récemment été responsables en Suisse d'une interdiction de vente sur les produits agricoles. « Ces travaux de recherche, souvent soutenus par des institutions comme le FNS, forment le fondement scientifique de nos modèles de risque pratiques », explique Stalder.

La connexion entre la science et la pratique s'effectue souvent à travers les données, méthodes et scénarios issus de la recherche fondamentale. Un exemple est le projet scClim soutenu par le FNS : l'Université de Berne, l'EPFZ et Agroscope développent ensemble des simulations haute résolution de supercellules dans la région alpine, dans le but d'améliorer les prévisions sur les orages intenses localisés.

La recherche technologique joue également un rôle clé. L'intelligence artificielle, notamment les réseaux neuronaux, est de plus en plus utilisée pour détecter des schémas dans des ensembles de données massifs. Les racines de ces méthodes remontent à la recherche fondamentale théorique des années 1950 et 1960. Au départ, de telles applications n'étaient ni étendues, ni efficaces. Après que les performances de calcul et les algorithmes ont fait d'énormes progrès au cours de la dernière décennie, ces systèmes travaillent désormais beaucoup plus rapidement et avec plus de précision. « Certaines connaissances sur les risques actuels seraient inconcevables sans les réseaux neuronaux. Ils sont le résultat direct de décennies de recherche fondamentale », souligne Stalder. Dans un tel projet avec des contributions du FNS, l'Université de Bâle et IBM développent des réseaux neuronaux optimisés par des ordinateurs quantiques.

De la validation de modèles au développement interne

La connexion entre science et pratique se manifeste également dans l'application des modèles d'assurance. Depuis de nombreuses années, l'équipe de Stalder autorise, valide et calibre des modèles - une pratique que Zurich a introduite en pionnière en 2004 et qui est depuis devenue un standard. Au fil du temps, l'équipe est allée plus loin - en développant ses propres scénarios ou modèles de probabilité pour le terrorisme, les cas de responsabilité civile d'ampleur catastrophique, les pertes de récolte, les pandémies et les cyberattaques. Ces modèles internes garantissent des hypothèses et des calculs transparents, ce qui est particulièrement important d'un point de vue réglementaire.

L'échange avec la science est un élément central de ce travail. Zurich a créé le Conseil consultatif pour les catastrophes, un comité où des chercheurs de premier plan discutent des dernières connaissances, du changement climatique aux prévisions saisonnières des cyclones tropicaux, des systèmes d'alerte précoce des tremblements de terre aux modèles de prévision. Les experts de l'assurance y participent également. Ils se spécialisent dans la gestion des risques, l'évaluation des propositions d'assurance (souscription), l'ingénierie des risques et les sinistres, et veillent à ce que les découvertes scientifiques soient directement intégrées dans la pratique commerciale. « Nous voulons comprendre où en est la recherche et utiliser ces connaissances de manière à améliorer les évaluations des risques et les produits », explique Stalder.

Une contribution à la résilience

Il ne s'agit finalement pas seulement de la stabilité d'une entreprise individuelle, mais plutôt du fonctionnement de l'ensemble des économies. Les assurances permettent d'investir également dans un environnement incertain, par exemple la construction d'une usine à plusieurs milliards de dollars ou le financement de projets pour les énergies renouvelables. Elles créent de la prévisibilité en rendant les risques quantifiables et distribuables.

Ainsi, la recherche fondamentale est bien plus qu'un travail purement académique : elle crée le socle pour des modèles de risques complexes et des innovations qui contribuent à la résilience de l'économie et de la société. Ou, comme le dit Stalder : « Grâce à la recherche fondamentale, nous ne pouvons certes pas éliminer les incertitudes, mais nous pouvons prendre des décisions éclairées dans un environnement incertain. »

Le texte de cette news, une image à télécharger et d'autres informations sont disponibles sur le site Internet du Fonds national suisse.

Contact presse
Fonds national suisse
Département de communication
Tél. : +41 31 308 23 87
E-mail : com@snf.ch