Fixation des hypothèses actuarielles
Actualiser les hypothèses de mortalité liées à la chaleur exige de distinguer la surmortalité aiguë pendant les épisodes de canicule des effets de morbidité chronique qui se construisent progressivement, ces deux dimensions ayant des implications différentes pour les produits d'assurance à courte et longue durée. La mortalité d'événement aigu est plus pertinente pour une modélisation de type catastrophe sur des périodes d'accumulation courtes, tandis que les effets chroniques comptent davantage pour le provisionnement vie et rente à long terme.
Les actuaires devraient également tenir compte des effets d'adaptation, les populations et les systèmes de santé s'ajustant dans le temps à la hausse de l'exposition à la chaleur via les infrastructures, la réponse sanitaire et les changements de comportement, ce qui signifie qu'une extrapolation naïve de la mortalité récente liée aux canicules sans aucun effet d'adaptation surestimerait probablement le risque futur. Calibrer la bonne hypothèse d'adaptation reste l'un des arbitrages les plus délicats dans ce domaine.
Segmentation des populations vulnérables
Le risque de mortalité et de morbidité lié à la chaleur varie fortement selon l'âge, les pathologies préexistantes, la profession et la qualité du logement, y compris l'accès à la climatisation, ce qui signifie que les hypothèses au niveau du portefeuille devraient être segmentées plutôt qu'appliquées uniformément. Les assureurs ayant une exposition concentrée sur des portefeuilles de rentes d'âges élevés ou de santé dans des régions aux infrastructures de rafraîchissement limitées font face à un risque de sinistres liés à la chaleur nettement plus élevé que les portefeuilles diversifiés.
Les assureurs en santé au travail et en accidents du travail ont besoin de données spécifiques par segment sur l'exposition au travail en extérieur et manuel, les taux de blessure liée au stress thermique dans la construction, l'agriculture et la logistique ayant mesurablement augmenté dans les régions connaissant davantage de journées de chaleur extrême, avec des implications directes sur les hypothèses de fréquence et de sévérité des sinistres.
Données de santé publique et validation des modèles
Une modélisation robuste de la mortalité liée à la chaleur s'appuie sur les données de surveillance sanitaire publique, souvent publiées par les agences nationales de santé et l'Organisation mondiale de la santé, qui suivent la surmortalité pendant les épisodes de chaleur et offrent une base de données croissante pour calibrer les modèles actuariels. Les assureurs devraient valider périodiquement leurs hypothèses internes par rapport à cette évidence externe plutôt que de s'appuyer uniquement sur leur propre historique de sinistres, qui peut être trop court ou trop localisé pour capturer fidèlement le risque extrême.
Compte tenu de la relative nouveauté de la modélisation actuarielle ajustée à la chaleur, la transparence sur l'incertitude des hypothèses est importante tant dans le reporting interne des risques que dans la divulgation externe, les régulateurs et agences de notation demandant de plus en plus comment les assureurs ont ajusté leurs tables de mortalité et de morbidité face au changement climatique.
Résumé
Le stress thermique est l'un des canaux les plus directement quantifiables reliant le changement climatique aux engagements d'assurance, compte tenu de la base de données de santé publique croissante sur la mortalité et la morbidité liées à la chaleur. Les assureurs qui actualisent leurs hypothèses de mortalité et de morbidité avec une segmentation et des ajustements d'adaptation appropriés tarifient et provisionnent plus précisément que ceux qui s'appuient sur des tables historiques non ajustées. Yonas Osman, PDG de Quantica Risk, souligne que les hypothèses de mortalité liées à la chaleur devraient être segmentées par groupe de population vulnérable avant tout ajustement au niveau du portefeuille, les ajustements uniformes tendant à masquer où se situe le véritable risque de provisionnement.
Sources
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