Mémoire d'actuariat

Réalisation de zoniers en assurance habitation pour les risques climatiques
Auteur(s) MERCA Alexis
Société Gan Assurances
Année 2020
Confidentiel jusqu'au 25/02/2022

Résumé
En assurance habitation, les montants des sinistres survenus suite à des événements climatiques constituent un part très importante du bilan des compagnies. Le risque climatique est expliqué par la localisation de l'objet assuré bien plus que par les caractéristiques propres à l'habitation. L'actuaire résume alors l'impact de l'environnement de l'habitation par une variable qualitative appelée zonier pouvant être établie à plusieurs mailles géographiques plus ou moins fines. A la maille commune, pour un zonier dit de fréquence, l'objectif est de mettre en valeur les villes les plus touchées en moyenne par un péril donné. Certaines compagnies procédaient en affectant un tarif plus important aux habitations d'une commune dont les assurés ont significativement été plus touchés sur une période donnée par des événements naturels que ceux d'une autre commune. Si cette démarche est simple d'utilisation, elle ne parvient pas à refléter le caractère changeant du risque climatique. Avec les outils apportés par la data science et le développement de la diffusion de données en libre service ces dernières années, il est dorénavant possible d'utiliser conjointement les caractéristiques de l'habitation (nombre de pièces, type d'habitation...) et les données propres à son emplacement géographique (médiane du niveau de vie de la commune, nombre moyen annuel de jours de pluie...). L'élaboration de modèles d'apprentissage statistique permet alors d'assurer un meilleur pilotage, plus précis, d'un risque majeur en multirisque-habitation. Ce mémoire détaille les étapes nécessaires à la réalisation d'un zonier pour différents périls climatiques : l'inondation, la tempête et la sécheresse.

Abstract
For home insurance, the amount of incurred claims following climatic events make up a very substantial part of insurance companies' balance sheets. The climatic risk is far more explained by the location of the insured object than the typical features of the housing. Thus, an actuary condenses the environmental impact of the house in a qualitative variable called zoning variable, which can be realized at various geographic levels, more or less sharp. At municipal level, for a frequency zoning, the objective is to emphasize the cities that are more touched by a given risk on average. Some companies were allocating a more imoprtant tariff on houses of a commune more exposed on a delimited period by natural events than that of an other city. Although this approach is easy to use, it fails to reflect the changing nature of the climatic risk. In this recent years, data science tools and development through open data of data dissemination have made possible to use together housing features (number of rooms, dwelling type...) and features specific to geographic location (median standard of living of the municipality, annual average number of rainy days...). Development of machine learning models enables to steer accurately a major risk in house habitation. This memoir details the necessary steps for the creation of a zoning for differents climatic risks: flood, storm and drought.