Contribution of geodecision methodology and technology for natural disaster risk assessment in the French insurance market
Contribution de la méthodologie et de la technologie géodécisionnelle pour l'aide à l'évaluation des risques naturels dans le secteur de l'assurance en France
Résumé
The aim of the thesis is to evaluate the contribution of geodecisional approach for better analysing the problematic of natural disaster impacts on the French insurance market. An insurance company aims to get better insight on the natural disaster vulnerability. Two concerns have been identified: the first concern is “mutual” by reinforcing the efficiency of the public policy of natural disaster prevention, the second concern is “individual” by reinforcing the financial solidity of the company facing natural disaster event that could occur on their insurance portfolio. The offers in terms of tools and services to cover these requirements are limited for the French insurance market for two main reasons: first of all the French natural disaster indemnification system is based on a solidarity principle which has never encouraged the insurers to evaluate precisely the level of exposure of their clients to natural hazard, also, the second point is the heterogeneity of the spatial and non spatial data on the territory which has generated more complexity for the appropriation of the problematic by the French insurance companies. The thesis propose the “geodecisional approach” including a data modelling methodology (spatial multidimensional modelling) and technological components (for extraction, transformation, loading, restitution) in order to propose interface for exploring detailed and aggregated indicators combining spatial and non spatial analysis in a logical view according to the enterprise strategy. The idea is to adapt this approach to consolidate indicators for natural disaster vulnerability on the “mutual” and on the “individual” perspective. The different models are combining natural hazard maps like flood modellings, risk zoning maps in urbanism plans (“Plan de Prévention des Risques”) but also cadastral data and maps, geostatistical data about exposures and insurance data from an insurance company. The thesis will present the state of the art of the problematic and will propose a method for modelling and for implementing exploratory prototypes on case studies. The technology chosen to build the prototypes is Spatial OLAP developed at the Center of Reseach in Geomatics at Laval University in Quebec.
L'objet de la thèse est d'évaluer l'approche géodécisionnelle pour l'analyse des risques naturels dans le secteur de l'assurance en France. Pour une société d'assurance souhaitant améliorer sa visibilité sur les risques naturels l'objectif est double ; d'une part s'assurer de la meilleure qualité possible de la politique de prévention mise en œuvre par les pouvoirs publics, d'autre part s'assurer de sa solidité financière pour faire face à des catastrophes naturelles pouvant survenir sur ses portefeuilles d'assurés. Les sociétés d'assurance françaises disposent d'une offre d'outils et de services ne répondant que partiellement à ces besoins tant au niveau de la prévention qu'au niveau de l'optimisation de ses processus métiers (en particulier la souscription, la gestion de sinistres et la réassurance). Les raisons de ce constat réside d'une part dans le contexte réglementaire du régime d'indemnisation des catastrophes naturelles reposant exclusivement sur un principe de solidarité (n'ayant pas suffisamment incité les assureurs à évaluer l'exposition physique des assurés aux risques naturels) et d'autre part dans la forte hétérogénéité des données géographiques et non géographiques rendant complexe l'appropriation de la problématique et l'exploitation des outils par les professionnels du secteur. La thèse propose une approche dite « géodécisionnelle » englobant une méthodologie de modélisation de données (modélisation spatiale multidimensionnelle) mais aussi un ensemble de composants technologiques informatiques (moteurs d'extraction, de transformation, de chargement de données et outils de restitution et d'analyse) pour explorer les indicateurs agrégés et détaillés selon plusieurs critères et dont les valeurs sont issues de croisements de données géographiques et non géographiques. L'idée est d'appliquer cette approche sur un ensemble cohérent d'indicateurs pour analyser la vulnérabilité des assurés sous l'angle « collectif » pour l'intérêt général de la profession et sous l'angle « individuel » vu d'une société d'assurance en particulier. A partir d'un certain nombre d'hypothèses formulées, les modèles proposés exploitent des données sur les aléas naturels comme les modélisations de crues pour les inondations, des données sur le zonage du risque dans les plans d'urbanisme (au travers des « Plans de Prévention des Risques) mais aussi des données cadastrales et des données statistiques ainsi que des données assurantielles types d'une société d'assurance. La thèse présentera l'état de l'art de la problématique et proposera une démarche de modélisation ainsi qu'une démarche d'implémentation de prototypes exploratoires sur des cas d'étude concrets tirés des activités de recherches contractuelles existantes autours de cette thématique. La technologie choisie pour les expérimentions est Spatial OLAP conçue et développée au Centre de Recherche en Géomatique à l'Université Laval de Québec.
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