L’assurance au selfie: le tarif à la tête du client!

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La récente communication de Quilt, la compagnie états-unienne qui propose une tarification sur la base d’un selfie a été fortement relayée (notamment sur ce très bon blog). Plus relayée en tout cas que cet article de juin à propos de Lapetus, la technologie sous-jacente! C’est l’occasion de revenir sur le principe de fonctionnement, les avantages et les inconvénients ou limites à garder en tête.

Le concept de l’assurance au selfie

Analyse de données

Lapetus a construit un robot d’intelligence artificielle (Chronos) capable, à l’analyse d’un selfie, d’identifier les risques médicaux majeurs de l’individu.

Plus exactement, sur la base de quelques questions (« bio demography » pour Lapetus), l’outil détermine une espérance de vie. Puis sur la base de l’analyse faciale, l’outil détermine le genre, quelques données physiologique, l’IMC (Indice de Masse Corporelle). Il peut également repérer des marqueurs visibles de maladies plus complexes, comme le diabète, de troubles génétiques, ou de signes de dépressions, de consommation de cigarettes ou de drogue.

Pour un assureur, c’est donc l’opportunité, en une photo et quelques questions (autrement dit, en quelques secondes), de tarifer un risque de santé. Les perspectives sont très intéressantes!

Chronos s’appuie sur un corpus de 1,5million de selfies qui ont été complétés de données médicales ou socio-économiques (Note: je ne trouve pas d’informations sur cette étape cruciale et la source des données fournies). Chaque jour, les informations soumises par les candidats viennent compléter les modélisations.

Autrement dit, l’outil capte en entrée un certains nombre de données, puis les compare aux caractéristiques des individus présents dans la base de données et classe l’individu dans une catégorie, un profil de risque. Ce profil peut alors être utilisé par un assureur pour déterminer un tarif.

Filtres bayésiens

En terme de technologie, cela rappelle les filtres bayésiens (à l’origine des moteurs anti-spams de nos boites mails). Ces filtres, qui apprennent au fil du temps, classent les mails dans un dossier spam s’ils identifient probabilité d’un tel cas en fonction d’une occurrence de mots.

Autrement dit, pour un individu lambda en France:

« lucrative » + « investment » + « bamako » + « moneytransfer » = probablement spam

« rendez-vous » + « lundi » + « 14h » + « bureau » = Probablement non spam

Dans le cas qui nous intéresse, on identifiera plus probablement la forme du visage, la taille des yeux, etc.

L’intérêt

L’intérêt de cette technologie pour les assureurs est triple:

  • Gain de temps: nous l’avons dit, en quelques secondes, l’assureur obtient autant d’informations qu’en plusieurs minutes auparavant, voire plus si des examens médicaux s’avéraient nécessaires.
  • Précision de l’identification des risques: La loi des grands nombres rend probablement assez fiable le moteur d’analyse.
  • Limitation de la fraude: un individu peut mentir dans sa déclaration, mais ses caractéristiques physiques ne peuvent pas tromper le moteur.

Les limites de la tarification de l’assurance au selfie

Comme dans toute utilisation de l’intelligence artificielle, le moteur Lapetus s’appuie sur des algorithmes. Ceux-ci ont vocation à déterminer la probabilité qu’un individu (en l’occurrence son selfie) soit atteint d’un ou plusieurs maux.

Toutefois, cela soulève des questions!

Loi normale

Comme tout algorithme, le moteur classe les gens selon un certain niveau de probabilité. Ainsi, il aura vocation à s’intéresser aux cas les plus courants. Autrement dit, il catégorisera de manière unitaire des individus répartis équitablement autour d’une loi normale. Il aura donc tendance à harmoniser les pratiques et lisser les spécificités de chacun pour passer de données continues à des données discrètes, et donc de limiter le nombre de profil de sortie.

Plus précisément, la gestion par des algorithmes a donc tendance à réduire, voire exclure les divergences. Dans ce sens, et pour le cas qui nous intéresse, cela signifie que tous les individus qui n’auront pas de risque spécifique pourront bénéficier du service, alors que les autres devront subir une surprime ou repasser en processus standard papier. C’est une méthode de sélection des risques qui pourrait laisser du monde sur le côté.

Marge d’erreur

L’utilisation de principes statistiques s’appuie sur 4 cas:

  • Les cas positifs: ceux pour lesquels le moteur est certain de l’attribution à un profil
  • Les faux positifs: ceux qui seront affectés à un profil à tort
  • Les faux negatifs: ceux qui ne seront pas affectés à un profil, à tort
  • Les négatifs: ceux qui ne sont pas affectés à un profil et pour lesquels on est sûr qu’ils ne doivent pas en faire partie.

Tout l’objectif est de limiter les faux (positifs ou négatifs) pour éviter les erreurs. La loi des grands nombres encore une fois devrait réduire les risques, mais cela pourrait faire apparaître des méthodes d’anti-sélection, contre productives!

Délit de sale gueule!

Volontairement provocateur, ce titre relève pourtant une difficulté. Faudra-t-il demain souscrire une assurance uniquement un jour où l’on a bien dormi (pour ne pas avoir de cernes), absolument pas un lendemain de fête, surement pas le lundi matin et pas le 3ème lundi de janvier? Que faire si vous ne répondez pas aux canons de la beauté et que le moteur trouve que vous ressemblez terriblement à un toxicomane compulsif doublé d’un alcoolique notoire dépressif?

Toute la difficulté réside donc encore une fois dans la gestion des faux positifs (ou faux négatifs, suivant ce que l’on cherche).

 

Conclusion de l’assurance au selfie

Cette solution ouvre des perspectives extrêmement intéressantes. Il faudra toutefois veiller à prendre garde à la gestion à adopter pour tous les gens qui peuvent avoir un risque. Toute la valeur résiderait alors à mettre en oeuvre des procédures de prévention ou d’accompagnement pour réduire le risque de ces individus, ce qui permettrait d’améliorer l’expérience utilisateur des ces personnes.

Qu’en pensez-vous? Etes-vous inquiets ou pressés d’implémenter ce genre de technologie?

Contactez-moi pour réfléchir avec vous à vos cas d’usage et identifier les meilleures solutions pour votre marché!