Traitement de la dualité incertitude/risque présente dans les données télématiques par une approche "fuzzy theory" : application au designing d’un produit d’assurance RC auto

Dans ce papier, un produit télématique d'assurance automobile a été conçu sur base de scores flous de conduite. Ces scores flous dépendent de données télématiques relatives au comportement routier qui sont récoltées à distance afin de modifier la tarification des assurances. La nature floue qui caractérise ces données a été modélisée à l'aide de la théorie des ensembles flous. Cette théorie tient compte de l’imprécision relative à certaines classes d’objets et permet l’adhésion graduelle d’un objet à un ensemble. De nombreux concepts ainsi que certaines définitions liées aux statistiques floues ont été définis pour cette théorie. La logique floue, qui fait partie de la théorie des ensembles flous, permet de prendre une décision en tenant compte de l'imprécision et de l'incertitude. C'est grâce à celle-ci que plusieurs sous-scores flous de conduite compris entre 0 et 100 ont été construits, chaque sous-score étant lié à un domaine bien précis (vitesse, prise de virages ...). Au plus le sous-score d'un assuré se rapproche de 100, au moins son comportement est perçu comme risqué en ce qui concerne la sinistralité. Ces sous-scores ont ensuite été utilisés au sein d'un système bonus-malus pour construire un produit télématique. La source première de ce travail est un ouvrage de Wierman (2010), intitulé « An introduction to the mathematics of uncertainty ». In this paper, a telematics-based car insurance product has been designed based on fuzzy driving scores. These fuzzy scores depend on telematics data related to driving behavior that are collected remotely in order to modify insurance pricing. The fuzzy nature of this data was modeled using fuzzy set theory. This theory takes into account the imprecision relative to certain classes of objects and allows the gradual adhesion of an object to a set. Many concepts and some definitions related to fuzzy statistics have been defined for this theory. Fuzzy logic, which is part of the theory of fuzzy sets, makes it possible to make a decision taking into account imprecision and uncertainty. It is thanks to this theory that several fuzzy driving sub-scores between 0 and 100 have been built, each sub-score being linked to a specific domain (speed, cornering ...). The closer an insured's sub-score is to 100, the less risky his or her behavior is perceived to be in regard to the claims experience. These sub-scores were then used within a bonus-malus system to build a telematics product. The primary source for this work is a book by Wierman (2010), entitled « An introduction to the mathematics of uncertainty ».