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Pour une approche éthique des projets de data science en assurance au comportement.

Data is the new oil

Si vous avez déjà lu des articles portant sur la data science, vous serez sans doute déjà tombés sur des expressions pseudo-dramatiques du genre « Data is the new oil ». Ce parallèle, aussi étrange soit-il, pourrait-il se montrer prémonitoire ? Alors que le pétrole était considéré comme une source d’énergie miraculeuse il y a des années de ça, les répercussions négatives n’ont pas tardé à se manifester et l’étendue des dégâts est sans précédents.

Tout le monde parle de la puissance de la data science, pourtant les utilisateurs sont de plus en plus conscients des enjeux de la gestion des données. La data science connaîtra-t-elle le même sort que le pétrole ?

Quelle est la place de l’éthique dans le débat assurantiel ?

Un petit tour d’horizon des nouvelles pratiques en assurance vie et santé nous permet de soulever quelques questionnements éthiques. Aux Etats-Unis comme au Royaume-Uni, plusieurs assureurs (dont John Hancock Financial, l’un des leaders de l’assurance vie aux Etats-Unis) ont complètement transformé leur business model : depuis cette année, ces entreprises n’offriront plus que des contrats d’assurance vie et santé basés sur les applications et les montres connectées de leurs assurés telles que Fitbit et Apple Watch. Celles-ci peuvent être utilisées pour tout surveiller, de votre alimentation à votre rythme cardiaque, votre tension artérielle, votre taux de glycémie ainsi que vos habitudes de sommeil.

Ces informations sont ensuite utilisées par l’assureur pour évaluer le mode de vie des assurés et essayer de les encourager à adopter des comportements plus sains. Les compagnies d’assurance proposent aujourd’hui toute une série d’avantages (réductions sur les primes, bons d’achat en magasin…) aux assurés qui répondent à plusieurs objectifs sportifs quotidiens fixés par l’assureur lui-même.

Si vous vivez sainement et respectez les règles de l’assureur, vous paierez votre assurance moins cher et bénéficierez de bons d’achat dans vos magasins favoris ! Cependant, voyons comment cela peut constituer un problème sur le plan éthique.

Compromis éthique

D’une part, les clients veulent des produits sur mesure, au plus près de leurs besoins, et globalement plus rapides à obtenir. Les assureurs sont maintenant, dans une certaine mesure, capables de leur offrir ce type de produit, mais en retour, ceux-ci demanderont de plus en plus d’information afin de répondre à ces exigences.

Alors que la collecte et gestion de données est un réel enjeu de la personnalisation du parcours client, une sorte de négociation est en cours : jusqu’à quel point les clients sont-ils prêts à « sacrifier » leur vie privée afin d’accéder à ces produits individualisés ? Et jusqu’où les assureurs devraient-ils aller dans leur récolte de données et dans leur gestion ?

Plusieurs types de biais peuvent se produire avec ce business model. Par exemple, les personnes à faible revenu peuvent ne pas avoir les moyens d’acheter des aliments bios et peuvent avoir du mal à atteindre l’objectif de 10 000 pas minimum par jour si elles vivent dans un quartier qui ne s’y prête pas. De plus, si elles ont des enfants mais n’ont pas les moyens de les faire garder, comment vont-elles libérer le temps nécessaire pour atteindre les objectifs sportifs dictés par l’assureur ? Que ce soit pour des raisons personnelles ou systémiques, certaines personnes seront difficilement en mesure d’atteindre les objectifs fixés par l’assureur, soulevant ainsi un problème de discrimination.

Les assurés peuvent dans un premier temps être séduits par la possibilité d’économiser sur leurs primes d’assurance, mais que se passera-t-il lorsqu’ils feront moins de sport pour une raison X ou Y ? Ils ne pourront pas revenir en arrière et demander que leur prime ne soit plus basée sur les données provenant de leurs appareils connectés. Dans l’ensemble, ce type de tarification soulève la question éthique de la liberté des assurés : les compagnies d’assurance devraient-elles dicter le nombre de Big Mac que vous mangez et la fréquence à laquelle vous allez à la salle de sport ?

De plus, qu’arriverait-il aux personnes ne voulant pas que leur compagnie d’assurance surveille leur mode de vie ? Devront-ils payer plus cher ? Auront-ils le choix ? A ce niveau de personnalisation tarifaire, qu’en est-il du principe de solidarité et de mutualisme qui est au cœur même du secteur de l’assurance ?

Un autre écueil de la data science en assurance est la dilution de la responsabilité, avec le risque que, face à un problème éthique, la seule réponse soit ” c’est l’algorithme qui l’a calculé, je ne suis pas responsable”.

Comment les assureurs peuvent-ils répondre à ces considérations ?

Comme l’a déclaré Duncan Minty (conseiller en éthique dans le domaine de l’assurance), le principal défi pour les compagnies d’assurance sera de prendre le recul nécessaire pour s’interroger sur leurs pratiques éthiques en évitant soigneusement l’écueil consistant à penser que si « tous les autres le font », on peut le faire aussi.

L’éthique est un sujet central pour les compagnies d’assurance et devrait dès lors faire l’objet d’un examen approfondi au sein de la structure. Comme pour tout autre risque auquel les assureurs peuvent être exposés, quelqu’un au sein de l’entreprise devrait être chargé de surveiller les projets de data science et de mener des études d’impact afin d’assurer une gestion éthique des données.

Les assureurs devraient adopter une approche stricte à l’égard :

  • Des données elles-mêmes (y compris leur qualité, leur origine et leur gouvernance),
  • Des algorithmes (en testant les données historiques afin de détecter d’éventuels biais éthiques),
  • De la façon dont ils gèrent les algorithmes (en déterminant qui les gère, les surveille et qui est responsable en cas de problème).

 

Certains principes de base devraient guider les assureurs dans leurs projets de data science :

  • Transparence des données
  • Traçabilité des données
  • Absence de biais
  • Consentement des clients
  • Respect de la vie privée
  • Responsabilité
  • Auto-questionnement des entreprises à ce sujet
  • Discipline dans les processus
  • Être à l’écoute des feedbacks des clients
  • Proportionnalité : ne demander que les informations réellement nécessaires

 

Les compagnies d’assurance et les régulateurs ont un rôle à jouer pour assurer un certain niveau d’éthique dans les projets de data science.

Les assureurs doivent jouer un rôle préventif en expliquant les avantages et les inconvénients des technologies connectées (telles que les montres fitbit), et devraient donner l’exemple en termes de transparence dans le secteur.

Quant aux régulateurs, qui ont déjà pris des mesures en matière de gestion des données (et oui encore ce fameux RGPD), ils devraient continuer à suivre l’évolution du marché pour détecter et anticiper d’éventuelles pratiques non éthiques. Ceux-ci devraient notamment déterminer s’il est nécessaire d’harmoniser la gestion des questions éthiques au niveau national ou européen, ou si les compagnies d’assurance devraient être autonomes dans la manière dont elles traitent ces questions.

En résumé, les compagnies d’assurance ne devraient jamais se demander si un projet est faisable sans se demander s’il est éthique. Le risque à long terme ? Perdre la confiance de leurs assurés, qui se retourneront alors probablement vers des assureurs alternatifs valorisant la gestion éthique de leurs données.

 

Rédigé par Léonie Correard

Analyst chez Asquare Partners