L’assurance existe dans toutes les sociétés. Elle naît du besoin universel de confiance et de sécurité face à un avenir par définition incertain. Sans elle, impossible pour un groupe comme pour un individu de prendre les risques nécessaires à son épanouissement. Aussi, qu’ils soient religieux, moraux, politiques, juridiques ou scientifiques¹, toutes les sociétés ont mis en place des dispositifs pour être (r)assurées face à l’avenir.
Les compagnies d’assurances sont une des formes de ces dispositifs. Celle qu’on trouve dans les pays occidentaux à partir du XVIIIe siècle, dans le contexte de modernité industrielle. Son modèle de fonctionnement, relativement récent donc, est toutefois remis en cause aujourd’hui sous l’effet de deux phénomènes contemporains. Les évolutions technologiques d’une part et les risques environnementaux liés au changement climatique, à l’érosion de la biodiversité ou encore à l’émergence de maladies infectieuses issues du monde animal d’autre part.
Les conséquences économiques et sociales du Covid-19, face auxquelles les assurances se sont trouvées démunies, ont mis en lumière ce décalage croissant entre des institutions nées dans le contexte particulier du XVIIIe siècle et les coordonnées du monde d’aujourd’hui.
Pour bien comprendre ce décalage et avant d’imaginer comment les assurances pourraient se réinventer, un détour par la genèse du modèle assurantiel occidental s’impose.
Genèse du modèle assurantiel
On fait généralement remonter l’essor des compagnies d’assurance au commerce maritime, très actif en Europe dès le Moyen-Âge, puis surtout à partir de la découverte de l’Amérique et du trafic maritime intense qu’elle a engendré. Devant les pertes catastrophiques induites par la disparition d’un seul navire, certains riches banquiers ou commerçants se spécialisent peu à peu dans la mutualisation des risques pour les armateurs : on compte ainsi près de 300 banques privées actives dans ce domaine à Venise entre le XIIIe et le XVIe siècle².
Mais c’est véritablement à partir du XIXe siècle que débute un vaste mouvement “d’assurantialisation” des sociétés européennes, décrit par le philosophe François Ewald dans un livre devenu classique, L’État Providence³. À partir de ce moment, un grand nombre d’événements du quotidien commencent à être traités comme des problèmes d’assurance, que ce soient les accidents du travail ou les maladies.
À partir de la seconde moitié du XIXe siècle, on se rend compte que derrière le caractère apparemment personnel et aléatoire de certains événements, comme la maladie, la mort ou la naissance d’un enfant, se cachent des régularités statistiques.
Ces modifications sont liées à une révolution dans le domaine des connaissances, une révolution épistémologique, que l’on désigne parfois du nom de “révolution statistique”. À partir de la seconde moitié du XIXe siècle, on se rend compte que derrière le caractère apparemment personnel et aléatoire de certains événements, comme la maladie, la mort ou la naissance d’un enfant, se cachent des régularités statistiques, permettant en particulier de déterminer des moyennes : moyennes de mortalité, de morbidité, de fécondité, etc.
Parce qu’on comprend que ces régularités statistiques sont liées au mode de fonctionnement de la société (à son mode de production, de transport, de vie plus généralement), de nombreux outils statistiques se mettent en place, permettant de rendre prédictibles les comportements humains⁴. Comme le souligne François Ewald, « le point de vue de la responsabilité individuelle s’estompe au profit de l’assignation de causalités sociales, économiques et objectives. » ⁵
Les assurances se développent à partir de ce nouveau savoir dans deux directions. La première est solidaire. Alors qu’on réalise que les accidents de la vie ne sont pas une affaire de morale et de conduites individuelles mais un enjeu collectif et social, les dispositifs de prévoyance individuelle sont remplacés par une collectivisation du risque. C’est le développement des mutuelles d’assurance, et surtout de la Sécurité Sociale qui généralise cette mutualisation pour certains risques (accidents de travail, chômage, etc.) à l’ensemble de la nation.
La seconde est privée. Grâce à l’évaluation des risques que permettent les statistiques prédictives, les compagnies d’assurance et les mutuelles privées se développent. Ainsi, au début du XXIe siècle, 90% des protections dont bénéficient les Français sont fournies par des dispositifs d’assurance, qu’ils soient publics ou privés⁶.
La crise du modèle assurantiel : prévention et personnalisation du risque
Mais le début du XXIe siècle voit cette rationalité assurantielle bouleversée sous l’effet de deux phénomènes : l’un est politique, l’autre est technologique. D’une part, les politiques publiques mettent de plus en plus l’accent sur la prévention, notamment via le “principe de précaution” : il ne s’agit plus alors de s’assurer contre un risque, mais d’empêcher qu’il advienne. Ainsi dans le domaine de l’automobile : les politiques de prévention mises en place permettent de réduire drastiquement les accidents de la route, réduisant la sinistralité et le risque, et induisant à terme une réduction de l’importance de l’assurance automobile.
D’autre part, ce tournant vers la prévention est accompagné d’une nouvelle révolution dans la connaissance, liée au développement des nouvelles technologies de l’information et de la communication. Le monde de l’émergence du modèle assurantiel était celui d’une information rare et coûteuse, où les personnes sont considérées comme ayant peu de responsabilité dans les accidents qui pouvaient leur arriver, où les risques pour chacun étaient déduits à partir de moyennes valant pour tous.
Or, la révolution du Big Data avec ses masses de données collectables et traitables numériquement rend l’information virtuellement infinie et peu coûteuse⁸. De nouvelles relations de causalités, beaucoup plus fines qu’auparavant, sont désormais repérables. Presque tous les domaines qui intéressent l’assurance sont concernés, de l’automobile (traçage des conduites, voiture autonome) à la santé (décryptage de génome, lien avec les comportements alimentaires et sportifs), en passant par l’habitation (maison connectée).
Métier de l’information par excellence, les sociétés d’assurance ne pouvaient que s’intéresser à cette nouvelle manne d’informations, susceptible de modifier profondément ses pratiques, entraînant de nouvelles méthodes de segmentation, et la possibilité de tarifer au plus près des situations et des comportements) individuelles. Les assurances allaient pouvoir s’élaborer au cas par cas. Cette stratégie s’est pour le moment heurtée à des obstacles légaux.
À partir des années 1990, les débats liés notamment aux possibilités de décryptage du génome vont engendrer de nouvelles réglementations très contraignantes pour les assureurs, comme l’interdiction d’utiliser les tests de séropositivité, de distinguer les conducteurs et conductrices automobiles en fonction du genre, pratique jugée discriminatoire, ou encore la mise en place de freins à l’autorisation de contrats automobiles basés sur l’observation des comportements des conducteurs (pay as you drive). Autrement dit, le législateur impose aux assureurs des restrictions dans les informations qu’ils ont le droit d’utiliser.
L’impasse du Big Data
Mais quand bien même le législateur lèverait ces interdictions, le Big data ne sera jamais le salut de l’assurance ; et ce pour trois raisons. La première est commerciale. Conscients de la masse de données qu’ils détiennent sur les comportements individuels dans tous les domaines, les GAFAM ont naturellement commencé à s’intéresser aux assurances. Soit en s’associant avec des compagnies d’assurance, comme Amazon avec JP Morgan et Berkshire Hathway, pour proposer une offre d’assurance maladie. Soit en devenant elles-mêmes des assureurs : Amazon, de nouveau, envisage de proposer une assurance habitation à prix réduit via l’installation d’appareils de surveillance à domicile⁹. Le jeu est déséquilibré : les GAFAM ont une avance considérable dans le domaine de l’information, et les assurances partent perdantes en cherchant à leur courir après.
La deuxième impasse est épistémologique. D’un côté, le Big Data permettra certes dans certains cas de mieux évaluer et donc assurer le risque, par exemple dans le domaine environnemental, grâce au traitement des données géographiques, météorologiques et climatiques¹⁰. Mais d’un autre côté, à partir d’un certain niveau d’information et de connaissance, la prévention devient prédiction, le risque disparaît et se transforme en certitude. En éliminant le risque, une information infinie éliminerait du même coup le besoin d’assurance : c’est l’effet Hirshleifer, du nom du premier économiste à l’avoir identifié dans les années 1970. Ce danger d’une information trop abondante pour l’assurance a conduit certains observateurs à prédire, à terme, l’obsolescence de son modèle¹¹.
La troisième impasse, enfin, est politique et éthique. La tarification basée sur les comportements individuels conduit à la mise en place de dispositifs de contrôle et de surveillance de plus en plus intrusifs : traceurs permettant de surveiller la conduite des automobilistes, possibilité de connaître les achats effectués en ligne, mais aussi les comportements alimentaires et sociaux. Cette voie constituant un retour à une imputation individuelle du risque, conduirait à terme à une remise en cause des libertés fondamentales sur lesquelles nos sociétés démocratiques, mais aussi les institutions d’assurance elles-mêmes, sont bâties. Sans parler même d’un nouveau risque, psychique cette fois, qu’une massification des dispositifs de contrôle et de surveillance individuelle ne manquerait pas d’engendrer.
L’enjeu décisif des années à venir, pour l’assurance comme pour notre modèle de société, est de réussir à dépasser l’obsession du Big Data.
L’enjeu décisif des années à venir, pour l’assurance comme pour notre modèle de société, est donc de réussir à dépasser l’obsession du Big Data. Les sociétés d’assurance, notamment mutualistes, auraient tout intérêt à cesser la course-poursuite face aux GAFAM, perdue d’avance, et qui ne mène in fine qu’à la suppression du risque, pour inventer une nouvelle voie de développement propre.
Le modèle de la préparation des pandémies : une voie alternative ?
Cette autre voie permettant aux assurances de se réinventer pourrait nous être inspirée par le travail des anthropologues. En parallèle des techniques statistiques développées aux XIXe et XXe siècle en Occident, d’autres techniques d’anticipation de l’avenir ont été mises en place, notamment dans les pays asiatiques, pour lutter contre certains risques, en particulier le risque de pandémie. Ces techniques, étudiées par l’anthropologue Frédéric Keck, peuvent se résumer sous le terme de préparation¹².
Depuis les années 1970 et l’émergence du virus Ebola, les virologues ont construit des scénarios montrant que les transformations environnementales liées aux activités humaines multiplient les chances de transmission de nouveaux pathogènes traversant les barrières d’espèce. Or, ces risques étant inédits, ils ne peuvent être pris en compte par avance, même par la statistique la plus élaborée. Ici, le risque échappe par définition à la probabilité puisqu’il n’existe pas encore.
Face à ce risque, les occidentaux optent pour le principe de précaution : lors de l’épidémie de vache folle en 1996, des millions de bovins soupçonnés de porter la maladie ont été abattus en Europe de manière préventive, et sans doute inutilement¹³. De telles pratiques sont très critiquées en Asie, où la barrière entre espèces humaines et non-humaines n’est pas conçue, comme en Occident, de manière étanche. Dans ces pays, notamment Hong-Kong, c’est le principe de préparation qui prévaut, reposant sur trois piliers : la simulation via des scénarios du pire cas, le stockage des biens prioritaires, et la désignation de sentinelles capables d’envoyer des signaux d’alertes précoces. Ce dernier dispositif consiste par exemple à faire de certains oiseaux dans des fermes des “sentinelles” des pandémies : ils ne sont pas vaccinés de manière à ce que leur contamination alerte rapidement sur la présence d’un virus émergent.
Il ne s’agirait plus d’éradiquer le risque, mais d’en limiter les effets en le détectant plus rapidement et en s’y préparant.
Ces techniques permettent ainsi de réagir face au risque sans entrer dans une logique de surveillance généralisée : le risque est bien présent, imaginé, anticipé, préparé, sans que l’on cherche à l’éradiquer à tout prix par des dispositifs attentatoires aux libertés individuelles. Ainsi, s’inspirer du dispositif de préparation et l’adapter à certains secteurs de l’assurance permettrait d’éviter l’impasse dans laquelle les assurances pourraient s'engouffrer, tout en offrant de nouvelles possibilités de vivre et de s’épanouir.
Les assurances pourraient par exemple se servir des cotisations de leurs adhérents pour généraliser des stratégies de détection précoce du risque, comme cela peut exister dans le domaine de la santé avec le dépistage des pathologies, en l’appliquant à d’autres domaines, comme l’automobile, l’habitation ou l’environnement, selon des modalités à inventer. Il ne s’agirait plus ainsi d’éradiquer le risque, mais d’en limiter les effets en le détectant plus rapidement et en s’y préparant. À coup sûr cela occasionnerait de grands changements mais paradoxalement les assurances retrouveraient ainsi dans nos sociétés leur rôle historique : garantir la liberté de chacun dans un monde irréductiblement incertain.
À propos de Païdeia
Païdeia est un collectif de chercheurs-consultants qui œuvre à la diffusion des sciences humaines et sociales dans le monde économique comme outil d’aide à la décision et à la transformation des entreprises.
https://paideiaconseil.fr/
¹ François Ewald, “Anthropologie de l’assurance”, dans Anne-Marie Dillens (dir.), La peur. Emotion, passion, raison, 2006, p. 105-112.
² Cf. Vincent Brulhart, “Petite histoire de l'assurance : du commerce maritime à la protection des consommateurs”, in : Stephan Fuhrer (éd.), Mélanges pour le cinquantième anniversaire de la Société du droit des assurances, Zurich 2010, pp. 59-69
³ François Ewald, L’Etat Providence, Grasset, 1986.
⁴ Sur l’histoire de cette révolution statistique, voir notamment le grand livre d’Alain Desrosières, La politique des grands nombres. Histoire de la raison statistique, La Découverte, 1993.
⁵ François Ewald, “Risque et assurance”, dans Garden, Maurice, et al., Le Vieillissement : Implications et conséquences de l'allongement de la vie humaine depuis le xviiie siècle, Presses universitaires de Lyon, 1982, p. 93-102.
⁶ François Ewald, « La société assurancielle et son avenir », Le Débat, vol. 157, no. 5, 2009, pp. 88-96.
⁷ Ibid.
⁸ François Ewald, « La société assurancielle et son avenir », Le Débat, vol. 157, no. 5, 2009, pp. 88-96.
⁹ Arthur Charpentier, « Big Data, GAFA et assurance », Annales des Mines - Réalités industrielles, vol. février 2020, no. 1, p. 53-57.
¹⁰ Christian Gollier, « Dans quel sens la révolution numérique affecte-t-elle l’assurabilité des risques ? », Revue d'économie financière, vol. 118, no. 2, 2015, p. 197-204.
¹¹ Ibid.
¹² Voir Frédéric Keck, Les Sentinelles des pandémies. Chasseurs de virus et observateurs d’oiseaux aux frontières de la Chine, 2020.
¹³ Voir l’entretien de Frédéric Keck avec Milo Lévy-Bruhl
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