Créée par un ancien cadre dirigeant d'Axa, la jeune pousse parisienne développe de nouveaux produits d'assurance contre les catastrophes naturelles. Elle mise sur la donnée et des modèles mathématiques avancés pour raccourcir les délais de traitement et mieux évaluer le prix des risques. Plusieurs multinationales ont déjà souscrit à ses contrats et le fonds BlackFin Tech vient d'entrer à son capital.
Après les ouragans Harvey, Irma et Maria qui ont frappé la Floride et le Texas en 2017, 50% des personnes assurées n'étaient toujours pas indemnisées six mois après la catastrophe. Cet exemple illustre l'un des points noirs auquel le secteur de l'assurance est aujourd'hui confronté : les délais extrêmement longs avant le versement des indemnités.
La startup parisienne Descartes Underwriting, spécialisée dans l'assurance contre les catastrophes naturelles, entend répondre à cette problématique en adoptant une approche encore peu développée, celle de l'assurance paramétrique dont le modèle repose sur des données (essentiellement des données météorologiques mais pas uniquement). Dès lors qu'une anomalie est observée (comme un pixel brûlé sur une image satellitaire dans le cas d'un incendie) l'indemnisation est automatiquement déclenchée.
« Cette approche s'oppose au modèle indemnitaire où après un sinistre des experts se succèdent pour déterminer le montant de l'indemnité, engendrant des longs mois d'attente», expose Tanguy Touffut, fondateur et dirigeant de la jeune pousse et ancien directeur d'Axa Global Parametrics (filiale d'Axa dédiée à l'assurance paramétrique).
La donnée pour mieux évaluer les risques
L'Assurtech, qui vient de rejoindre l'incubateur de La Défense Le Swave, promet ainsi de réduire les temps de réponses à quelques jours, voire quelques heures. Elle ne s'adresse pas aux particuliers mais aux grandes multinationales. « Descartes Underwriting est une agence de souscription. Notre métier n'est pas de distribuer des produits d'assurance, ni de porter le risque mais de le modéliser pour donner un prix à ce risque et de créer des produits innovants pour le couvrir. Nous souscrivons des risques pour le compte d'assureurs et de réassureurs », explique le dirigeant de la startup.
Pour tirer son épingle du jeu, la jeune pousse mise sur l'utilisation de nouvelles sources de données et le recours à des algorithmes maison. « Le fait d'avoir suffisamment de données et de recourir à des données extérieures nous permet d'être plus pertinents sur l'estimation du risque et ainsi d'avoir un prix plus juste pour les meilleurs risques alors que certains assureurs ont pour habitude d'ajouter, par prudence, une marge supplémentaire liée à l'incertitude», explique Tanguy Touffut. Par ailleurs, l'approche automatisée de la gestion du risque contribue à diminuer les coûts de traitement de l'assureur et donc à reverser une plus grande partie de la prime à l'assuré. Enfin, le recours à ces données paramétriques permet de lutter contre la fraude à l'assurance.
A titre d'exemple, si le parc automobile d'un constructeur est endommagé à la suite d'un épisode de grêle (une averse de grêle de quelques minutes peut rapidement représenter 200 millions de dollars de sinistre), les dégâts ne seront pas constatés par des experts. Ils seront directement évalués à partir de données liées au poids et à la taille des grêlons.
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Levée de 2 millions d'euros
Créée officiellement en janvier 2019, la toute jeune entreprise travaille déjà pour le compte de plus de cinq grands assureurs, réassureurs et fonds.
« Nous avons signé des contrats avec des grands groupes industriels mais aussi des acteurs détenant d'importants parcs hôteliers dont l'activité est particulièrement sensible aux conditions météorologiques »,indiqueTanguyTouffut.
La startup séduit aussi les investisseurs. Elle vient de boucler une levée de fonds de deux millions d'euros, relevée par le site spécialisé Mind Fintech, auprès du fonds BlackFin Tech. « Ces fonds vont nous permettre d'acheter de nouvelles données auprès de grands fournisseurs, d'acteurs satellitaires et du monde de l'IoT [Internet des objets, ndlr]. Ils vont aussi nous permettre de recruter des ingénieurs et des spécialistes de la data. Celui qui développera les meilleures techniques d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle aura un avantage concurrentiel sur les autres. C'est donc une compétence que nous tenons à internaliser », détaille l'entrepreneur. La startup, qui emploie actuellement quatre personnes, devrait rapidement en compter une dizaine. Elle espère collecter 100 millions de primes d'ici quatre à cinq ans.
