Calcul scientifique, Data Science et Géomatique au service de la modélisation des risques
Les activités de Calcul Scientifique, Data Science et de Géomatique permettent à CCR d’exploiter des outils modernes pour analyser les données, cartographier, et optimiser le calcul des risques au service de la modélisation.
En Bref
Qu’est-ce que le Calcul scientifique, la Data et la Géomatique chez CCR ?
L’activité Calcul Scientifique, Data Science et Géomatique chez CCR propose, apporte et exploite des technologies et des outils modernes, performants et innovants au service des activités et missions de CCR.
Ces trois expertises complémentaires s’articulent autour de moyens de calcul performants, adaptés et partagés (calcul scientifique), de l’exploitation de la dimension géospatiale des données (géomatique), et d’une démarche d’innovation et de création de valeur à travers l’analyse de données (data science).
De la collecte de données à la restitution d’indicateurs
Georges Farah
Responsable du Département Usage
de la Donnée et Innovation
Christian Cousin
Data Scientist
Éric Gelly
Chargé du traitement de
données
Doryan Daguin
Data Scientist
Dans le cadre de ses activités de réassurance et de modélisation, CCR collecte, depuis plus de 20 ans, des données auprès de ses clients assureurs dans un cadre contractuel bilatéral. Ces données permettent d’affiner la connaissance sur les risques et les sinistres afin de mieux apprécier l’exposition du territoire français aux catastrophes naturelles.
Les données collectées portent notamment sur :
- Les risques assurés, localisés à l’adresse ou à la commune.
- Les sinistres survenus, également localisés à l’adresse ou à la commune.
CCR a ainsi constitué une base de données qui représente, en fonction des années, jusqu’à 95 % des parts de marché pour les risques assurés et jusqu’à près de 80 % pour les sinistres. Enrichie au fil du temps par des croisements avec des données publiques complémentaires, cette base a permis à CCR de développer une expertise unique et une connaissance approfondie en matière de catastrophes naturelles en France.
Dans le but de renforcer son efficacité opérationnelle et d’améliorer la reproductibilité et la qualité des données, CCR intègre des processus d’automatisation dans la collecte, le traitement des données (data engineering) et la mise à disposition d’indicateurs.
Ces indicateurs sont conçus pour répondre aux besoins des utilisateurs internes et externes, notamment les assureurs et les pouvoirs publics. Ils sont accessibles via des conventions bilatérales, comme l’Espace Pro CCR, et contribuent à prioriser les mesures de prévention sur certains territoires tout en permettant d’en évaluer l’efficacité.
(S/P, Fréquence de sinistres, etc.)
Retrouvez toutes les informations utiles sur le régime d’indemnisation et les périls couverts, ainsi que nos services de visualisation des zones à risques, des listes des arrêtés et des événements et bien plus encore sur notre site dédié aux catastrophes naturelles.
L’intelligence artificielle et la Data Science au service de l’innovation
CCR investit également dans l’intelligence artificielle pour enrichir ses analyses.
Ces investissements portent sur des cas d’usage prédictifs via le Machine Learning, ainsi que sur l’extraction de connaissances à partir de données non structurées grâce aux techniques de traitement du langage naturel (NLP), à l’Extraction des Entités Nommées (NER, Named Entity Recognition) et à l’utilisation de modèles larges de langage (LLM).
L’une des avancées notables est la mise en place d’un RAG (Retrieval-Augmented Generation), qui combine extraction et génération de contenu pour des analyses plus performantes.
Un centre de calcul avancé pour l’analyse des risques
Il y a 15 ans, CCR s’est doté d’un centre de calcul qui est aujourd’hui composé de plusieurs centaines de cœurs afin de répondre aux besoins des équipes de modélisation des risques, de l’actuariat et de la data science.
Construit à l’image des grands centres de calculs institutionnels et industriels, ce centre offre aux utilisateurs la puissance de calcul nécessaire à l’exécution des modèles physiques développés en interne (calcul d’aléas et de dommages dans le domaine des catastrophes naturelles), mais aussi des modèles actuariels.
Cette architecture permet également d’installer et d’utiliser des logiciels développés par de grands centres de recherche publics et privés, indispensables à nos travaux, de plus en plus exigeants en matière d’analyse des risques.
Doté de nœuds GPU, le centre de calcul offre aux équipes data les moyens pour leurs travaux en data-science et en IA (LLM, Deep Learning).
En plus de ses ressources propres, CCR se donne les moyens de déborder sur le Cloud pour profiter de la scalabilité et de la puissance apportées par ces nouvelles technologies.
Face à des besoins croissants en calculs, CCR fait évoluer son centre de calcul au plus près des besoins métiers.
Frédéric Drapeau
Ingénieur Calcul
Scientifique
Exploitation avancée des données géospatiales pour le calcul des risques
Nathalie Orlhac
Géomaticienne
chef de projet
CCR possède un SIG (Système d’Information Géographique) et un Web SIG basés sur les meilleures technologies du marché, pour exploiter efficacement la dimension géolocalisée de la donnée.
Ce sont de puissants outils d’aide à la décision qui permettent :
- De visualiser sous forme cartographique les données pour mieux les comprendre, et de les valider.
- De traiter les données en intégrant la dimension géographique. Nous géocodons plus de 40 millions de biens assurés par an. Ceci nous permet de constituer le socle de la base de données des biens assurés que nous enrichissons avec des méthodes issues de l’IA et de la géodatascience.
- D’analyser les données de sources diverses en prenant en compte la dimension spatiale. Nous pouvons ainsi calculer l’exposition du territoire français aux aléas climatiques dont ceux modélisés par CCR.
- De restituer et valoriser nos résultats sous forme de rapports ou dynamiquement par des applications web SIG.
En interne, le web SIG nous permet de démocratiser l’usage du SIG : « make GIS easy for all » par des applications permettant à chacun d’explorer et d’analyser les données.
En externe, le web SIG nous permet de diffuser nos résultats auprès des assureurs, de l’État et du tout public par des plateformes internet dédiées (Espace Pro et ccr.fr).
Vous avez des questions ?
Quelles sont les données collectées par CCR et dans quel but ?
CCR s’appuie sur une collecte de données exhaustive pour soutenir ses activités de modélisation des risques. Les données collectées incluent non seulement les informations fournies par les assureurs, telles que les risques assurés et les sinistres survenus, mais également des données issues de sources publiques. En complément, CCR investit dans des outils de collecte automatisée pour garantir une actualisation régulière et fiable des données. L’objectif principal est de disposer d’une vision holistique des risques, essentielle pour la réalisation des missions de CCR.
Comment sont traitées les données assurantielles chez CCR ?
Le traitement des données assurantielles chez CCR repose sur une infrastructure technologique avancée. Une fois collectées, les données sont analysées, nettoyées et structurées avant d’être mises à disposition de la modélisation, pour une évaluation précise de l’impact des catastrophes naturelles.
En parallèle, CCR exploite les avancées en intelligence artificielle pour améliorer ses processus. Par exemple, l’automatisation de l’analyse des contrats d’assurance permet d’obtenir des informations précises sur les garanties souscrites et d’améliorer la modélisation des risques. De plus, des méthodes innovantes, telles que la reconnaissance d’entités nommées et l’apprentissage profond, sont utilisées pour normaliser les adresses avant leur géocodage, garantissant ainsi une localisation optimale des données spatiales.
En savoir plus : L’innovation au service de la modélisation – L’Essentiel by CCR
Qu’est-ce que le SIG et le web SIG chez CCR ?
Les Systèmes d’Information Géographique (SIG) occupent une place centrale dans la gestion et l’analyse des données géolocalisées chez CCR. Ils permettent par exemple de traduire les résultats des modèles probabilistes en représentations visuelles exploitables, telles que des cartes interactives, des graphiques ou des applications sur mesure. Ces outils jouent un rôle stratégique en aidant les clients et partenaires de CCR à comprendre les risques auxquels ils sont exposés et à prendre des décisions informées.
En outre, le web SIG offre une plateforme collaborative qui facilite le partage de ces données et analyses avec les parties prenantes, notamment les pouvoirs publics. Il contribue ainsi à orienter les politiques de prévention des risques à l’échelle nationale. Ce système allie personnalisation et accessibilité, rendant les informations disponibles de manière intuitive pour répondre aux besoins spécifiques des utilisateurs
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