Stratégies tarifaires en assurance automobile : optimisation et expérimentation

Le secteur de l'assurance automobile est confronté à plusieurs bouleversements règlementaires, financiers, comportementaux et technologiques. Afin de faire face aux défis résultant de ces changements et maintenir leur profitabilité, les assureurs doivent innover en matière de tarification. Dans ce contexte, nous développons dans cette thèse deux thématiques liées à la tarification en assurance automobile. La première thématique s'articule autour de l'optimisation des stratégies tarifaires, en souscription et au renouvellement. La deuxième thématique est orientée vers l'utilisation des expérimentations dans l'objectif de mieux appréhender les déterminants de la demande d'assurance.Tout d'abord, nous nous intéressons à l'optimisation tarifaire au renouvellement. Nous illustrons comment les modèles de demande empiriques reposant sur les données dont disposent l'assureur peuvent être utilisés afin d'optimiser sa rentabilité et la rétention de ses clients. Nous élargissons ensuite le cadre d'optimisation en tenant compte des dépendances inter-temporelles entre les décisions tarifaires actuelles et les profits générés au cours des périodes ultérieures. Ainsi, nous introduisons le cadre de Valeur Client qui permet à l'assureur d'adapter sa stratégie tarifaire en fonction des comportements des assurés au cours de leur vie client tout en tenant compte du cycle du marché. Les illustrations empiriques des deux premiers chapitres reposent sur des données naturelles observées par l'assureur.Dans la deuxième partie de la thèse, nous illustrons l'apport des expérimentions de terrain et de laboratoire à la compréhension de la demande d'assurance automobile. Une expérimentation de terrain nous permet d'affiner la mesure de l'élasticité prix des clients et de traiter le problème de tarification comme un problème de bandit contextuel. L'évaluation offline de plusieurs stratégies d'apprentissage par renforcement montre que celles appliquant une expérimentation tarifaire ciblée obtiennent de meilleures performances financières en comparaison à la stratégie myope, qui exclut toute possibilité d'expérimentation. Enfin, nous présentons les résultats d'une expérimentation de laboratoire dont l'objectif était de mesurer la valeur ajoutée des variables privées issues des modèles de décision dans le risque. En particulier, nous analysons le rôle de l'aversion au risque et la perception du risque dans l'explication des choix d'assurance automobile. La même expérimentation nous a permis d'analyser la validité externe en assurance expérimentale, c'est-à-dire la ressemblance des comportements des individus dans un contexte expérimental et dans le contexte économique réel du marché.En plus de la dualité expérimentation-optimisation dans le domaine de la tarification assurantielle, cette thèse illustre donc la dualité entre les données privées et les données publiques, ainsi que la dualité entre les modèles empiriques de demande d'assurance et les modèles théoriques.