Modélisation des risques
Les épisodes climatiques extrêmes s’intensifient rappelant la nécessité d’améliorer la prévention, la gestion de crise ou l’indemnisation. Les outils de modélisation des risques développé par CCR nous permettent de mieux les appréhender et de conseiller les autorités publiques afin de préserver l’assurabilité.
En Bref
Qu’est-ce que la modélisation chez CCR ?
La modélisation consiste à développer des outils informatiques et statistiques permettant d’estimer les impacts potentiels des événements naturels ou terroristes catastrophiques.
Elle repose sur trois modules :
- le module d’aléa, qui décrit l’intensité du phénomène.
- le module de vulnérabilité, qui caractérise les enjeux assurés.
- le module de dommages, qui croise les résultats des deux premiers modules pour estimer les pertes assurées.
A quoi sert-elle ?
- Évaluer le coût des catastrophes naturelles ou anthropiques rapidement après leur survenance
- Tarifer le coût de la réassurance pour nos clients assureurs.
- Anticiper les nouveaux risques.
Collaboration avec des organisations scientifiques pour améliorer la modélisation des risques
CCR s’appuie sur un écosystème de partenaire scientifique pour le développement des modèles et notamment Météo France, l’INRAE et l’Institut Gustave Eiffel pour les risques hydrologiques ainsi que le BRGM et l’équipe RING (Nancy) pour les risques géologiques. CCR est aussi membre de la Chaire Geolearning.
CCR investit dans la recherche appliquée en finançant des thèses de doctorat : sur les risques agricoles, avec Agrocampus Ouest, sur les data sciences et mathématiques appliquées, avec les Écoles des Mines de Paris, Nancy, Paris V et sur le risque sismique avec l’équipe RING (Nancy). Concernant le risque sécheresse (retrait-gonflement des argiles), CCR a developpé, en partenariat avec le BRGM et Météo France, un indicateur pour mesurer la magnitude annuelle de sécheresse.
Le risque terrorisme (conséquences des explosions NRBC) fait également l’objet de modélisations en partenariat avec SUEZ ARIA Technologies. En lien avec l’État des études prospectives ont également été menées sur la pandémie et les pertes d’exploitation consécutives à la baisse d’activité.
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Comprendre la modélisation des risques et ses enjeux
La modélisation des catastrophes naturelles est un processus complexe qui vise à estimer les impacts de catastrophes naturelles telles que les inondations, les sécheresses et les cyclones. Elle repose sur l’utilisation de modèles mathématiques et informatiques pour simuler ces événements et leurs conséquences.
La maîtrise d’une chaîne de modélisation opérationnelle des catastrophes naturelles est primordiale pour :
- Évaluer au plus tôt le coût des catastrophes naturelles pour conseiller les pouvoirs publics et les assureurs sur l’ampleur d’un événement.
- Anticiper l’impact du changement climatique sur les catastrophes naturelles afin de travailler au maintien de l’assurabilité
- Être en phase avec les avancées de la recherche. Pour améliorer la précision des modèles et développer de nouveaux outils, il est essentiel de travailler à l’amélioration continue des modèles en intégrant des dernières innovations technologiques telles que l’intelligence artificielle ou les imageries satellites.
- Tarifier le coût de la réassurance Cat Nat à nos clients assureurs. L’estimation de l’exposition de nos clients aux Cat Nat est une information cruciale pour appliquer le tarif le plus adapté possible.
Fonctionnement de la modélisation des risques
Comment le modèle d’aléa identifie les zones à risque ?
- Modèle d’aléa : Ce modèle utilise des données climatiques ou géologiques et des informations géographiques pour estimer les zones touchées par un événement catastrophique. Il repose généralement sur des algorithmes physiques pour simuler de manière précise le phénomène. A titre d’exemple, les modèles d’aléa permettent d’estimer les hauteurs d’eau consécutives à une inondation en tout point du territoire ou encore les vitesses de vent maximales atteintes lors d’un cyclone.
Comment le modèle de vulnérabilité évalue les biens assurés ?
- Modèle de vulnérabilité : Ce modèle localise les biens assurés sur le territoire et recense leurs caractéristiques, telles que la nature du bien (maison, immeuble, appartement), le type de risque (particulier, professionnel) ainsi que son usage (propriétaire, locataire, copropriété)
Comment le modèle estime-t-il les dommages potentiels ?
- Estimation des dommages : Le croisement des données d’aléa et de vulnérabilité permet d’estimer le montant des dommages assurantiels, qu’il s’agisse d’événements réels ou fictifs
Charles Dumartinet
Directeur Modélisations
Geoffrey ECOTO
Adjoint Directeur Modélisations
Jean-Philippe Naulin
Responsable développement modèles
Lilian Pugnet
Adjoint au Responsable développement modèles
Roxane Marchal
Analyste Risques Cat
Luc Baudoux
Analyste Risques Cat
Pierre Aurélien Stahl
Modélisateur
Daniela Peredo
Modélisatrice
Gaëlle Parard
Modélisatrice
Estimation des dommages, cartographie des aléas et impact de la prévention sur les aléas climatiques
Estimer rapidement les dommages après la survenance d’un événement. Le suivi et l’alerte sont menés avec Météo-France et la société Predict.
Collecte et simulation des dommages assurés en temps réel, avec publication sous 5 jours post-événement.
Évaluer l’exposition du territoire aux différents périls, permettre le calcul des engagements potentiels de CCR et des assureurs
Inondations du Nord de la France en novembre 2023
Cartographie de l’aléa inondation simulé par CCR
Amélioration continue des modèles CCR
Cette chaîne de modélisation a été développée et enrichie au fil des ans grâce à des partenariats scientifiques avec des acteurs de référence en France, tels que des centres de recherche, des universités ou des grandes écoles. Grâce à ces partenariats et aux retours d’expérience après les événements survenus, les équipes de recherche et développement de CCR contribuent à une amélioration continue des modèles et à renforcer leur pertinence.
CCR a réalisé de nombreuses avancées en matière de modélisation concernant la sécheresse géotechnique et les tremblements de terre. En dehors du périmètre du régime CatNat, CCR s’est également fortement investie dans des travaux sur la connaissance des impacts des risques climatiques sur les récoltes dans le contexte du changement climatique.
Poursuivre les travaux de recherche sur les aléas relevant du régime Cat Nat.
Développer de nouvelles expertises autour des risques émergents qui pourraient à terme poser des problèmes d’assurabilité.
Maintenir la pertinence scientifique des modèles grâce à des actions de R&D, en particulier le co-encadrement de thèses de doctorat en partenariat avec des institutions et laboratoires prestigieux.
Modéliser les impacts financiers des catastrophes climatiques et géologiques
CCR développe une approche de modélisation multi-périls innovante en couplant ses modèles à un modèle de simulation de l’atmosphère (ARPEGE-Climat de Météo-France). Ainsi, la corrélation entre périls n’est plus une hypothèse statistique mais résulte des conditions climatiques globales.
Étude de cas : Saint-Omer (Hauts-de-France)
Études sur l’impact du changement climatique sur les risques territoriaux et au service de la prévention.
CCR conduit, en partenariat avec Météo-France, des études sur l’impact du changement climatique sur l’exposition aux risques des territoires.
La modélisation utilise les données météorologiques d’ARPEGE-Climat, simulant 400 ans de climat actuel et futur, selon les scénarios du GIEC pour 2050.
Ces études, incluant la France métropolitaine et les territoires ultra-marins, évaluent aussi l’impact des sécheresses et inondations sur les cultures, en collaboration avec Agrocampus Ouest.
Comparaison des emprises submergées pour une période de retour de cent ans, source CCR
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Conséquences du changement climatique sur le coût des catastrophes naturelles en France à horizon 2050 – 2023
Conséquences du changement climatique sur le coût des catastrophes naturelles en France à horizon 2050 – 2018
Modéliser les risques pour optimiser la prévention des catastrophes naturelles
Les modèles de CCR peuvent être utilisés pour réaliser des analyses coût-bénéfice des actions de prévention. Conçue et testée dans des projets de recherche, cette application des modèles apporte des outils d’analyse supplémentaires aux préventionnistes et aux décideurs.
CCR améliore ses techniques de modélisation et d’analyse des résultats par l’utilisation d’images satellitaires issues de la télédétection. La modélisation s’appuie aujourd’hui sur des méthodes de data science, en plus des outils traditionnels, afin d’améliorer ses capacités prédictives et l’analyse de ses incertitudes.
Modélisation de l’aléa débordement. Comparaison à la sinistralité historique, source CCR.
Un Observatoire pour contribuer à protéger l’assurabilité des territoires
CCR a été missionnée par le Gouvernement pour mettre en place un Observatoire de l’assurabilité en France.
Celui-ci a pour vocation de contribuer à maintenir à terme une offre d’assurance solidaire et mutualisée dans les territoires métropolitains et ultramarins, alors que les catastrophes naturelles (Cat Nat) sont de plus en plus fréquentes et intenses.
L’Observatoire sera construit en concertation avec les acteurs du secteur de l’assurance, dans une perspective d’intérêt général.
Exemples de scénarios de modélisations CCR
Répliques sismiques : CCR affine l’estimation des dommages assurés
Contrairement à une idée reçue, un séisme n’est pas toujours un événement isolé. Il est souvent suivi de répliques sismiques, parfois nombreuses, qui peuvent endommager e
Feux de forêts : CCR améliore la modélisation de la propagation pour une meilleure anticipation
Face à la recrudescence des feux de forêts, CCR améliore la précision de son modèle de propagation en intégrant pente, vent variable et validation par télédétection. Une a
Modélisation des inondations : le projet MUFFINS innove
Le projet de recherche MUFFINS, financé par l’ANR et impliquant CCR, développe des solutions innovantes de modélisation des inondations, intégrant hydrologie, hydraulique, do
Bombes sales et pertes assurantielles : CCR anticipe les impacts d’un attentat radiologique
Dans le cadre d’un rapport de la Geneva Association, CCR a mené avec SUEZ ARIA Technologies une étude pionnière sur les pertes assurantielles potentielles liées à un acte de
Sécheresse et retrait-gonflement des argiles : CCR développe un indicateur pour anticiper les sinistres
Mieux comprendre ce phénomène à l’origine de nombreux dommages partout en France. Dans le cadre d’une thèse de doctorat, initiée en 2021, co-financée par BRGM, Météo Fr
Vous avez des questions ?
Qu’est-ce que la modélisation ? À quoi ça sert ?
La modélisation c’est concevoir et utiliser un modèle pour analyser, prédire ou simuler un phénomène qu’il soit naturel ou d’origine anthropique, en chiffrer l’impact pour anticiper et mieux prévenir les conséquences des risques.
Comment fonctionne la modélisation chez CCR ?
Chez CCR, la modélisation des risques repose sur l’utilisation de modèles probabilistes qui intègrent des données météorologiques, géologiques et hydrologiques. Ces modèles permettent de simuler différents scénarios de catastrophes et d’évaluer leurs impacts financiers sur les portefeuilles des assureurs.
En savoir plus sur le fonctionnement de la modélisation chez CCR
Quels types de risques sont modélisés chez CCR ?
CCR modélise plusieurs types de risques comme :
- Les risques naturels (inondation, séisme, cyclone, sécheresse)
- Les risques anthropiques (risque de terrorisme)
- Les risques émergents (feux de forêts, chute de blocs, grêle, émeutes urbaines)
Tous les modèles développés chez CCR reposent sur deux approches
- La simulation d’événements réels
- La simulation d’un catalogue d’événements fictifs
Comment les modèles de CCR aide-t-ils les assureurs et les pouvoirs publics ?
Les travaux de modélisation réalisés par CCR permettent de fournir aux assureurs des indicateurs d’exposition pour quantifier les risques, d’estimer les dommages assurés des événements survenus ou fictifs, de structurer des couvertures de réassurance pertinentes, d’éclairer les pouvoirs publics pour prioriser les mesures de prévention et alerter sur les risques qui pourraient devenir inassurables y compris ceux non couverts par le régie Cat Nat.
Comment la modélisation des risques permet d’optimiser les politiques publiques de prévention ?
La modélisation des risques permet d’identifier les zones les plus vulnérables aux risques et de prioriser les investissements en matière de prévention. Elle fournit également des informations précises pour la planification urbaine, la construction d’infrastructures résilientes et la mise en place de systèmes d’alerte précoce.