Prédiction sinistralité climatique

Context

Assureur IARD (5M contrats) confronté à une augmentation de 40% de la sinistralité climatique en 5 ans (tempêtes, inondations, grêle, sécheresse). Les modèles actuariels classiques (tables de mortalité, lois statistiques historiques) ne capturent pas la dynamique du changement climatique. Le régulateur (ACPR) exige une prise en compte du risque climat dans les provisions et la tarification.

Problem & challenge

Sinistralité climatique en hausse de 40% en 5 ans : les modèles historiques sous-estiment le risque futur. Provisions IARD Cat Nat insuffisantes : écart de 10-15% entre provisions et sinistralité réelle. Tarification des zones à risque inadaptée : certaines zones ne sont plus rentables. Exigences ACPR : stress tests climat obligatoires avec des scénarios à +2°C et +4°C. Aucune intégration de données satellite, météo granulaires ou modèles climatiques dans les calculs actuariels.

Solution & deliverables

Modèle ML de prédiction de sinistralité climatique intégrant données météo historiques, projections climatiques GIEC et données satellite. Tarification zone par zone recalibrée avec les projections climatiques à horizon 10-30 ans. Stress tests climat automatisés conformes aux scénarios ACPR/EIOPA avec résultats par branche et par zone. Cartographie dynamique des risques climatiques par commune avec scoring de vulnérabilité. Modèle de provisionnement augmenté intégrant les tendances climatiques pour les provisions Cat Nat.

Technologies