En collaboration avec Axel Mahuzier, senior manager Actuariat Assurances en charge du Centre de Modélisation Actuarielle.

Un an et demi avant l’entrée en vigueur de Solvabilité II, assureurs et mutualistes revoient leur organisation et leurs méthodes pour répondre aux exigences du nouveau régime prudentiel du secteur. Les trois piliers du cadre réglementaire européen mettent en place, à compter du 1er janvier 2016, de nouvelles exigences quantitatives, qualitatives mais également de reporting. Les assureurs devront alors transmettre régulièrement aux autorités de contrôle les données qui permettront d’évaluer leur solvabilité, tout en prenant en compte leur profil de risque.

Les états de reporting seront alimentés par de nombreuses données issues des systèmes de gestion et des outils de calculs actuariels. Conscients de l’ampleur de la tâche, de nombreux acteurs ont entamé l’industrialisation de la production du reporting. En revanche, la production des données a encore peu retenu leur attention. Il s’agit pourtant d’un chantier qui mérite d’être lancé sans attendre, afin de fiabiliser ce processus situé en amont du reporting, d’en raccourcir les délais et surtout de réduire le risque opérationnel lié à la complexité des traitements.

Industrialiser les processus de production et d’évolution des modèles : une nécessité pour limiter le risque de « surprise »

Pour satisfaire aux conditions posées par Solvabilité II, mais aussi pour des raisons de pilotage interne à l’entreprise, les outils et méthodes de modélisation évolueront régulièrement, tout en restant soumis à des délais de reporting courts. Par conséquent, les enjeux de réduction des temps de production, d’analyse et de validation ne doivent pas être négligés. Comment mener à bien ces évolutions ?

Un des premiers objectifs des évolutions est l’amélioration de la qualité et de la fiabilité des modèles. Certains modèles ont été construits ou mis en œuvre récemment tandis que d’autres dérivent, pour les assureurs vie principalement, de modèles conçus initialement pour des études ALM ou des calculs d’Embedded-Value. Ces derniers nécessitent des aménagements et une revue attentive car les exigences de Solvabilité II sont différentes et les critères et seuils de validations plus stricts.

Les évolutions devront être mises en œuvre avec d’autant plus d’attention et de prudence que la production des données sera in fine destinée à plusieurs acteurs. Pour ces derniers, la fiabilité des résultats est primordiale et le risque de « surprise » à éviter : assurés ou sociétaires, superviseur local (et groupe), investisseurs, etc. Il est donc indispensable de définir une gouvernance des modèles. Concrètement, celle-ci peut prendre la forme d’une fonction ou d’un comité en charge de leur évolution entre deux exercices. Sa mission visera à définir les cibles et avaliser les évolutions. La connaissance des limites des modèles et des données sera indispensable pour définir les évolutions nécessaires et s’assurer de leur réalisation effective.

Les modèles ne doivent pas être des boîtes noires

Les équipes en charge de produire les résultats nécessaires au reporting doivent avoir une bonne connaissance des modèles utilisés. La documentation des modèles (des données aux outils en passant par les méthodologies) est un élément clé de cette connaissance et les efforts à engager pour qu’elle réponde aux exigences de Solvabilité II sont parfois conséquents. Le manque de documentation auquel s’associe souvent le risque de « personne clé » sont à éviter, or beaucoup de modèles font encore trop souvent office de boîte noire, non seulement pour le management mais également pour les équipes techniques en charge de la production et de l’analyse des résultats. Pour franchir ces obstacles potentiels sans dégâts, la documentation des modèles doit être normée et validée par les instances compétentes. De plus, l’évolution des modèles doit respecter un processus strict entre chaque version.

Concrètement, cela nécessite, comme tout programme informatique, une expression de besoin, traduite en spécifications fonctionnelles puis techniques dans le respect des standards de qualité. Une première phase de tests unitaires permet ensuite de confirmer que les développements sont conformes aux spécifications exprimées. Puis une phase d’analyse des impacts consiste à observer la manière dont les indicateurs sont modifiés par les changements apportés, et bien entendu à s’assurer que l’on en comprend les raisons.

Reste alors à lancer le processus complet pour procéder à la recette. C’est là l’occasion de vérifier qu’il n’y a pas d’impact sur d’autres briques de l’édifice, ni de régression. Enfin, il faut assurer le transfert de compétences aux équipes de production, car les « développeurs » des modèles ne sont pas toujours impliqués dans la production et l’analyse des résultats.

Cette démarche vise à intégrer le cycle de vie du modèle dans les processus de l’entreprise, et, au-delà, à répondre non seulement aux exigences de la directive Solvabilité II mais également de fiabiliser les résultats qui participent à l’information reçue par la direction de l’entreprise pour suivre sa performance et prendre des décisions importantes.

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