Le Big Data tantôt fait rêver, tantôt inquiète. La multiplicité des

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1 Chapite 1 Les définitions et l écosystème du Big Data Le Big Data tantôt fait êve, tantôt inquiète. La multiplicité des possibilités de connections électoniques (les «clics») depuis le début d Intenet laisse imagine des solutions commeciales innombables se substituant au commece de poximité. Mais beaucoup de consommateus (clients) se sentent «espionnés». La Cate Oange défunte devenue le Passe Navigo pemet de connaîte, comme le GPS, les itinéaies de chacun dans et hos la ville. Le contenu du caddy de supemaché est un outil de maketing qui pouait bien modifie les politiques de pix de la gande suface, mais peut-ête pas au pofit du consommateu. Mon banquie connaît aujoud hui beaucoup d éléments de mon compotement d achat et de mon patimoine. Oange dispose d énomes bases de données su les communications téléphoniques et Intenet de ses clients. La généation 2.0 se félicite, au moins dans la publicité télévisée, de communique avec sa banque via le smatphone. Les «applis» se multiplient, dans une ambiance de gatuité un peu suspecte. La maionnette de Tim Cook, dans «Les Guignols de l Info» su Canal+, pésente chacune des innovations d Apple comme une «évolution», sous l œil sacastique et dubitatif de PPDA. Beaucoup d ente nous acontons note vie su Facebook, et/ou paticipons au éseau LinkedIn. Nous vivons, comme le dit la maionnette de Tim Cook, une «évolution» de la connaissance, fondée su la poliféation de «données» (data) qui ne cesse de coîte. Twitte génèe 7 téaoctets de données et Facebook 10 pa jou 1 et ien ne semble indique un alentissement de coissance. Le Big Data c est d abod cette poliféation de données tansmises sous fome 1. Souce : Le Big Data dans l assuance, Mac Dupuis et Emmanuel Bethelé, L Agus de l Assuance, collection Les Essentiels, décembe 2014 : 1 téaoctet = octets = 6 millions d ouvages de libaiie.

2 16 BIG DATA MENACE OU OPPORTUNITÉ POUR L ASSURANCE? électonique, dans l ensemble de la société, dans un cade tès peu stuctué, et qui laisse à pense que tout un chacun founit et eçoit, mais aussi peut utilise toute cette masse d infomations disponibles pou peu qu il sache la canalise et la taite. Des événements écents (et pafois délictueux) montent qu il y a en éalité peu de limites à l obtention et à l utilisation des infomations (WikiLeaks). Le monde de l assuance est, cuieusement, pis à eves pa cette «Révolution». Cuieusement, ca l assuance comme la banque sont, depuis un demi-siècle, des gestionnaies de données de masse : mouvements des comptes couants, odes de Bouse, émissions de cotisations, gestion de contats Vie et Non-Vie. Tous les ménages ou pesque sont bancaisés et la tès gande majoité d ente eux sont assués pou leus biens, leus esponsabilités, leu santé, leu épagne. Mais les données ecueillies sont tès cloisonnées, su un compte (nonobstant le fait que le client peut en ouvi plusieus aupès de la même banque), su un contat d assuance Auto, MRH 2, Vie, Santé, Entepise, sans que le appochement de ces «coulois» d infomation su la gestion d un même client soit toujous possible (voie tout simplement impossible). Le Big Data ouve une èe d infomations multiples et sans destination spécifique, des mouvements bancaies aux photos de famille su Facebook, en passant pa les itinéaies suivis su le GPS du véhicule et tant d autes infomations su note compotement, assué le plus souvent. Tim Cook a aison (au moins sa maionnette dans «Les Guignols)», c est pou l assuance aussi «une Révolution». C est pouquoi, avant de décie comment l industie de l assuance peut (et sans doute doit) tansfome ses business models en utilisant cette «Révolution», il est utile d esquisse à gands taits (padon pou les spécialistes des systèmes d infomation) la définition du Big Data, la natue des outils qui céent son envionnement (Dupuis et 2. Multiisques Habitation.

3 L ÉCOSYSTÈME DU BIG DATA AUJOURD HUI 17 Bethelé 3 palent de «l écosystème»), les acteus du Big Data, et monte comment se constuit un «pojet Big Data» pou l assuance au sens lage, sans pende pati su les acteus de l Industie les mieux placés pou agi, ce qui sea fait dans un aute chapite. * * * 1. Big Data : essai de définition Le Gatne Goup 4 a publié la définition de éféence : «Big Data is high volume, high velocity and high vaiety infomation assets that demand cost-effective, innovative foms of infomation pocessing fo enhanced insight and decision making». Tout est dit dans cette excellente définition. Les 3V = volume, velocity, vaiety caactéisent la «évolution numéique». Des volumes considéables, sans commune mesue avec l infomation que l assueu eçoit (ou obtient) de son client, paticulie ou industiel, su le isque qu il lui est demandé d assue. Nous dions que le Big Data pouait poduie une invesion de l asymétie d infomation ente client et assueu, et bouscule sévèement le isque d anti-sélection (le vieux moal hazad qui pousse l assueu ignoant à souscie des isques à pobabilités fotes de éalisation). La Velocity est la apidité d obtention d une infomation abondante su les clients. Le contat annuel taditionnel fançais «à tacite econduction» d un isque évalué et éexaminé à date 3. M. Dupuis, E. Bethelé, Le Big Data dans l assuance, Éditions de l Agus de l Assuance, In Dupuis et Bethelé, op. cit.

4 18 BIG DATA MENACE OU OPPORTUNITÉ POUR L ASSURANCE? fixe est submegé pa les infomations su le compotement du client et l évolution quotidienne (ou quasi) du isque qui aivent à l assueu. La Vaiety est peut-ête le plus impotant. L infomation est multiple, chiffée ou non, véifiée ou pas, petinente ou inutile. Elle n est plus codée et géée en silo : à l assuance Auto, l âge du pemis de conduie ; à l assuance Santé ou empunteu, le questionnaie «de santé» ; à l assuance Vie, des infomations naatives su le patimoine et les compétences financièes du pospect. Le Big Data est aussi, ou d abod, une statégie de ti de l infomation petinente, fût-elle «à bas buit 5». La féquence n est plus nécessaiement un citèe de petinence de l infomation. L infomation est un actif (asset). Pou l assueu, c est un moyen de sousciption. Pou le data scientist, c est un téso, qu il faut détee pou concevoi des poduits et des taifs adaptés au plus pès des besoins du client. Pou l actuaie, voici venu le temps du «pix actuaiel» (donc exact!) du isque pésenté pa le pospect. Nous dions plus tad les avages que cette idée peut cause su les théoies classiques de l assuabilité du isque. Au diable la mutualisation! Nous voici à l èe de l évaluation du isque que chacun payea son pix, sous éseve évidemment que celui-ci soit financièement et socialement acceptable. Quoi qu il en soit, la donnée a désomais de la valeu, pou peu que l on sache la econnaîte et l extaie. Nous veons qu il s agit de la question cuciale. Qui cée de la valeu et qui est le mieux placé pou l extaie? Qui sait faie les «baages filtants» pou cheche les «pépites» maketing, taifaies et de gestion qui amélioeont substantiellement la «poposition de valeu» (la célèbe value poposition des consultants de la décennie 90) au pospect? Qui assuea l avantage compétitif de l un ou l aute 5. Les données «à bas buit» désignent les signaux peu nombeux mais évélateus de l évolution des compotements.

5 L ÉCOSYSTÈME DU BIG DATA AUJOURD HUI 19 des maillons de la chaîne de valeu de l assuance? Qui, finalement, s appopiea la mage généée pa la gestion efficace du Big Data? C est à ce point qu inteviennent les notions de «monétisation» et de «machandisation» des données, et le célèbe adage : «Si c est gatuit, c est vous le poduit». Facebook et Twitte ne connaîtaient pas leu actuel succès en Bouse s ils n étaient que de sympathiques lieux d échanges d infomations et de etouvailles ente anciens du Lycée de Romoantin. Il s agit bien de céde des infomations su les clients et pospects et de donne aux vendeus de sevices l accès à d immenses bases de données clients disponibles. L assueu est aujoud hui peu familie de ces pocédues de démachage commecial, même si, depuis une dizaine d années, la pésence de cetains su les éseaux sociaux est avéée et efficace. Des fomes nouvelles de gestion (pocessing) de l infomation pou une meilleue gestion des entepises. C est là que la technologie intevient. Il faut collecte cette infomation, la stocke, la tie, la valide, etc. pou la ende utilisable, donc petinente, pou les usages assueus. Nous veons comment chacun des méties de l assuance peut ainsi extaie de la valeu d une vague d infomations non codifiées et non oientées «métie» au pofit de la compétitivité de son activité. Il manque à cette définition généale deux caactéistiques majeues du Big Data qui en font une évolution dans l appoche même du isque pou l assueu. Aujoud hui, les infomations de gestion du isque sont intenes à l entepise, ou ont été intenalisées (questionnaies, déclaations, constat amiable, éléments chiffés su les tansactions du compte en banque). Le Big Data ouve d innombables voies de enseignement extenes su le ou les clients ou pospects à taves Google, Twitte, Facebook et les objets connectés.