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Le réassureur Swiss Re compte sur l'IA pour minimiser l'impact des catastrophes naturelles

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Pour faire face aux conséquences des catastrophes naturelles, le réassureur suisse a mis au point un outil, Rapid Damage Assessment, pour aider ses clients assureurs à faire face à ces événements de plus en plus fréquents. Objectif : anticiper les demandes d'indemnisation et à les traiter plus rapidement grâce à l'IA et à l'analyse prédictive.

PublicitéLes catastrophes naturelles ont augmenté en fréquence, en gravité et en diversité ces dernières années, poussant les assureurs à être plus efficaces et à anticiper les retombées des sinistres. Il en va de même pour les sociétés de réassurance, qui fournissent une assurance aux assureurs, réduisant ainsi la probabilité de paiements importants - un facteur important dans la réponse du secteur de l'assurance aux catastrophes naturelles. Selon la National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA), les États-Unis ont connu 360 catastrophes météorologiques et climatiques depuis 1980 dont le coût unitaire a atteint ou dépassé le milliard de dollars. Soit un total de plus de 2 570 milliards de dollars.

En 2023, jusqu'au 11 juillet, la NOAA a confirmé 12 événements de ce type, notamment des inondations et des tempêtes violentes. Pour accompagner cette accélération inquiétante, Swiss Re, l'un des plus grands réassureurs au monde, s'appuie désormais sur l'analyse prédictive, l'apprentissage machine (ML) et l'intelligence artificielle (IA) pour aider ses clients à anticiper les catastrophes et à en atténuer les coûts. « Si l'on examine la gravité des sinistres au cours des dix dernières années, l'une des tendances est que les sinistres des cinq dernières années sont presque deux fois plus importants que ceux des cinq premières », observe Anil Vasagiri, vice-président sénior et responsable des solutions de propriété chez Swiss Re. « C'est une tendance indéniable que les assureurs et les réassureurs comme Swiss Re doivent comprendre et à laquelle ils doivent se préparer pour opérer dans ce type d'environnement ».

Limiter les conséquences d'un sinistre

Outre le coût global des sinistres liés aux catastrophes naturelles, les assureurs sont confrontés à des défis opérationnels liés à l'afflux soudain et volumineux de demandes d'indemnisation. Immédiatement après ces catastrophes, les zones touchées sont souvent difficiles ou impossibles d'accès, ce qui retarde le temps de réponse aux sinistres. Dans le cadre de ses fonctions, Anil Vasagiri est responsable des données et des logiciels mis à la disposition des clients de Swiss Re, ainsi que de la stratégie globale de l'entreprise en matière de données. À la fin de l'année dernière, la division des solutions immobilières, dont Anil Vasagiri a la charge, a lancé un outil clef pour aider ses clients. Baptisée Rapid Damage Assessment (RDA), cette plateforme associe les progrès de la vision par ordinateur à d'autres techniques de modélisation pour aider les assureurs à mieux comprendre, planifier et analyser leurs portefeuilles avant les catastrophes, à surveiller ceux-ci au fur et à mesure que les événements se déroulent, puis à tirer parti de la technologie pour trouver et limiter l'impact d'un sinistre.

PublicitéSelon Anil Vasagari, ce type d'outils peut permettre d'identifier des sinistres dont les assurés n'ont pas connaissance, par exemple parce que leurs résidences secondaires ont été touchées et qu'ils vivent ailleurs, ou parce qu'ils ont été contraints d'évacuer et n'ont pas pu rentrer chez eux. RDA aide donc ses clients à informer leurs assurés de la manière dont ils peuvent déposer une demande d'indemnisation. « Si l'on identifie certains sinistres plus tôt et que l'on y remédie, la gravité des pertes s'en trouve réduite. Par exemple, l'installation d'une bâche temporaire sur un toit qui a été arraché minimise les dégâts », ajoute-t-il.

Faire intervenir l'IA dans la gestion des sinistres

En combinant une série de sources de données avec des capacités d'IA, RDA aide les gestionnaires de sinistres et les experts à prendre des décisions plus rapides et plus intelligentes au cours de trois phases clés du cycle d'une catastrophe naturelle. Tout d'abord, il y a la planification pré-catastrophe pour bâtir une stratégie de réponse efficace. À cette fin, RDA s'appuie sur les modèles dédiés aux catastrophes naturelles de Swiss Re pour surveiller automatiquement l'impact probable d'un tel événement sur les portefeuilles des assureurs clients, afin qu'ils puissent planifier leur stratégie de réponse et mobiliser leurs équipes.

Deuxièmement, RDA s'occupe de la planification post-catastrophe pour aider les assureurs à établir des priorités en matière d'inspections de biens. Immédiatement après une catastrophe, Swiss Re se coordonne avec des partenaires d'imagerie satellitaire et aérienne pour capturer des images que les modèles d'IA de RDA utilisent pour évaluer la gravité des dommages infligés à chaque propriété. Cela peut même permettre d'identifier des dommages dont les assureurs n'avaient pas connaissance si aucun avis de sinistre n'a été déposé.


Ian au moment où il recouvre la Floride fin septembre 2022. L'ouragan a provoqué la mort de plus de 140 morts pour les seuls Etats-Unis et a coûté entre 50 et 65 milliards de dollars aux assurances. (Photo :D.R.)

Enfin, la plateforme aide au triage et à l'évaluation des sinistres à distance, afin de réduire les dépenses en analysant l'impact sur les propriétés individuelles à l'aide de plusieurs filtres. Objectif : créer des rapports de pertes détaillés pour un règlement des sinistres plus rapide et plus précis. Cela permet d'éviter que les pertes ne s'accumulent. « Ces composants individuels existaient déjà auparavant, mais RDA les a tous assemblés pour rendre les informations réellement exploitables », explique Anil Vasagiri. « Nous appliquons des techniques avancées de vision par ordinateur et d'intelligence artificielle pour identifier les secteurs où les dommages sont visibles et le signaler à nos assureurs. Cela leur permet de se concentrer sur les zones les plus endommagées afin qu'ils puissent y consacrer les ressources appropriées et aligner leurs stratégies de réclamation en conséquence ». La plateforme est actuellement en pleine production pour les ouragans et les tornades, la grêle et les inondations étant à ce jour en phase de conception initiale.

Rapid Damage Assessment en action avec l'ouragan Ian

RDA a prouvé sa valeur lorsque l'ouragan Ian a ravagé la Floride et les Carolines en septembre 2022, après avoir dévasté Cuba. Lorsqu'il a touché terre en Floride, il s'agissait d'un ouragan de catégorie 4 - il a même flirté avec le niveau 5, soit le plus élevé. Au final, il s'agit de la troisième catastrophe météorologique la plus coûteuse jamais enregistrée aux États-Unis, ainsi que de l'ouragan le plus meurtrier à frapper la Floride depuis 1935. Swiss Re estime que Ian a coûté entre 50 et 65 milliards de dollars aux assurances. Une fois l'ouragan terminé, les assureurs ont eu du mal à déployer leurs experts, car de vastes zones sont restées inaccessibles et les experts en assurance et les habitants ont été bloqués. Mais les prévisions de pertes basées sur le modèle NatCat de RDA et l'évaluation des dommages réels à partir d'images à haute résolution ont aidé les clients de Swiss Re à optimiser le déploiement de leurs équipes, à trier les sinistres à distance, à inspecter les propriétés et à contacter de manière proactive les propriétaires pour leur apporter leur soutien.

Par exemple, dès qu'il a été clair que Ian toucherait terre en Floride, RDA a commencé à fournir des informations sur des milliers de polices individuelles, détenues par l'assureur Security First Insurance, polices qui pourraient être déclenchées en raison des dommages matériels qui en résulteraient. Alors que la tempête se déplaçait vers l'intérieur des terres, Security First Insurance était déjà en train de planifier des ajustements de pertes et d'allouer des ressources pour les sinistres. Dans les six jours qui ont suivi l'événement, RDA a aidé des assureurs comme Security First à évaluer 35 000 propriétés. Ce chiffre est passé à plus de 88 000 au bout de deux semaines.

Article rédigé par

Thor Olavsrud, IDG NS (adapté par Célia Séramour)

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