Prévoyance professionnelle: à qui profite le big data?

La quantité de données sur Internet croît de façon exponentielle, augmentant d’environ 70 téraoctets par seconde. Pour se faire une idée, un téraoctet représente 1024 gigaoctets, soit la capacité de 1463 CD musicaux. Environ 80% de ces données proviennent d’utilisateurs privés. Il s’agit pour l’essentiel de données déstructurées, transitant par les réseaux sociaux. Cet accroissement permanent du volume de données n’est qu’un des deux aspects du big data. Le second aspect concerne les systèmes qui permettent de traiter ces énormes quantités d’informations.

Le secteur de la prévoyance professionnelle ne fait pas exception et produit lui aussi de nouvelles données quotidiennement. Même si leur volume n’est pas de l’ordre du big data, ces données recèlent un formidable contenu informatif, qui exige une préparation et une analyse cohérentes des données nouvelles et existantes. Consciente de cet enjeu, la Mobilière aborde la question avec beaucoup d’enthousiasme.

Dans quel but?

Lorsqu’elles exploitent des informations, les entreprises commencent par s’interroger sur l’objectif poursuivi. La réponse entraîne alors deux autres questions: quelles sont les données disponibles? Permettront-elles d’acquérir les connaissances voulues? En prévoyance professionnelle, par exemple, l’analyse de données pourrait permettre de mieux cibler les besoins des clients ou d’évaluer plus précisément les risques en portefeuille. Le big data pourrait également se révéler utile dans le développement de produits, la gestion de la relation client (CRM) ou la détection des fraudes. La Mobilière entend toujours mieux comprendre les risques auxquels ses clients sont exposés, afin de pouvoir leur offrir des produits et des conditions conformes à ces risques, dans un environnement en constante évolution.

Si les entreprises peuvent depuis toujours exploiter leurs propres données, dans un monde numérique, il est possible d’exploiter toujours plus de données extérieures. Le choix d’une technique d’analyse adaptée est alors crucial. Les technologies et les méthodes sont nombreuses et variées, et toutes ont leurs avantages et leurs inconvénients. Nous l’avons dit plus haut, ces données, pour l’essentiel, ne sont pas structurées ou ne sont pas reliées entre elles comme nous le voudrions. Il vaut donc la peine d’accorder une importance suffisante à la préparation des données avant de les analyser. À la Mobilière, nous nous employons à relier entre elles données internes et données externes et, par exemple, à analyser et interpréter des textes non structurés à l’aide du Natural Language Processing. Une autre de nos initiatives, quant à elle, concerne l’amélioration de l’évaluation des risques grâce à des algorithmes.

La révolution numérique est en marche

Toutefois, l’exploitation des informations utilisables ne dépend pas uniquement des données à disposition ou des possibilités technologiques. Elle se heurte de plus en plus à des limites légales, éthiques ou encore stratégiques. Néanmoins, la transformation numérique est en marche, même si le big data n’en est encore qu’à ses balbutiements. En effet, on doit s’attendre à ce que l’interconnexion généralisée des objets quotidiens, l’Internet des objets, entraîne une explosion des volumes de données. Nous suivons de près cette évolution et la façon dont elle va modifier les besoins des clients.