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L'applicabilité est l'un des grands défis posés par la technologie. C'est ainsi que l'exercice intellectuel - qui est crucial dans le processus d'innovation - devient une valeur pour notre société et/ou nos clients.

Le deuxième défi est peut-être celui de la consilience, l'union des connaissances et des informations de différentes disciplines pour créer un cadre de compréhension unifié et, par conséquent, plus complet. Aujourd'hui, nous allons proposer cet exercice sur un sujet actuel, important et stimulant: les événements climatiques extrêmes.
 

Un véritable défi pour les assureurs

La météorologie est une science extrêmement complexe où les événements hémisphériques et locaux génèrent une grande variabilité des effets. La capacité à comprendre l'interaction de ces effets accentue la nécessité de créer des modèles mathématiques complexes qui traitent un grand volume de données diverses, variables et exigeantes en termes de calcul. Notre contribution dans ce scénario complexe est d'appliquer cette tâche à la gestion des risques extrêmes et de leur impact sur les compagnies d'assurance.
 

Modèles analytiques et enrichissement des données


Comment puis-je aider un assureur à comprendre la gamme d'exposition à ces phénomènes ? Comment puis-je améliorer mon exposition aux risques, analyser le passé et prévoir l'avenir ? Comment puis-je combiner la gestion des risques avec une politique d'expansion commerciale agressive ?

La réponse se trouve dans les données, mais les données seules ne suffiront pas. La véritable valeur réside dans la capacité à contextualiser ces informations. Autrement dit, comment puis-je le croiser, l'enrichir et le valoriser avec de nouvelles sources : informations météorologiques, bassins versants, modèles numériques de terrain, données sur les inondations... Ils sont un exemple, mais il y en a d'autres.
 

Son applicabilité dans l'analyse des risques


La capacité de les nettoyer, de les compléter, de les interpréter et surtout de trouver le point de relation, ce qui n'est pas toujours évident, est ce qui nous permet de créer un modèle et une carte des risques qui répondent à la première étape: l'analyse descriptive. Cette capacité à identifier avec plus ou moins de détails l'intensité avec laquelle un événement climatique extrême ou une combinaison de ceux-ci s'est produit nous permet de détecter ou de valider l'exposition accumulée et enrichie d'autres informations : types de sol, couches de végétation, âge des bâtiments, comparaison entre les habitations, incohérences dans les déclarations, comparaison entre les zones d'une même municipalité... Tout cela fait une différence et ouvre la voie à la prévisibilité.
 

Prévisibilité ou gestion des risques


Quelle est la probabilité que ces phénomènes se reproduisent à un horizon de 5, 10, 15 ou 20 ans ? Nous avons mené des travaux sur l'application de modèles prédictifs à ce type d'analyse. Et les résultats sont impressionnants, non seulement en raison de la capacité à identifier les zones à risque par leur intensité et à appliquer ces informations à la gestion des risques, à l'acceptation ou à la tarification, mais aussi parce que cela nous permet même de définir des domaines d'intérêt commercial, des zones de croissance, la génération de nouveaux produits différenciateurs, des avantages concurrentiels, etc.


Pas seulement une assurance


Comment puis-je appliquer ces informations pour donner une explication à haute granularité à la consommation d'énergie ? Comment cela m'aidera-t-il à évaluer l'impact des risques sur mon entreprise ?

C'est là que la contribution de modèles analytiques aussi complexes fait la différence dans la manière dont nous aidons nos clients à relever leurs défis et à appliquer la technologie de manière créative à nos activités quotidiennes.
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