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En tant qu’acteur dans l’Intelligence Artificielle, vous pouvez vous attendre à ce que la réponse soit positive. Toutefois, la réponse à cette question est moins simple qu’elle n’y paraît car tout ceci doit se faire dans l’intérêt des assureurs complémentaires. 

 

UN MARCHÉ QUI CHERCHE DES VOIES DE DIVERSIFICATION

Le marché de la complémentaire santé est de moins en moins rentable. Le rapport 2017 de la DRESS sur la situation financière des complémentaires évoque un résultat technique en santé pour l’année 2016 de 0,3% des cotisations, il n’a jamais dépassé les 1 % depuis 2011.

C’est en France que la complémentaire est la plus règlementée. L’ANI conjuguée aux contrats responsables tendent à banaliser l’offre. Un bon contrat, c’est un contrat peu couteux puisque tous les contrats se valent. Le 100 % santé va, selon nous accentuer cette tendance.
Du coup, beaucoup d’assureurs voient dans la prévention et les services qui y sont rattachés une voie de diversification, macron-compatible avec la stratégie nationale de santé pour 2022. Certaines études, placent les assureurs complémentaires à la 5ième position des acteurs légitimes en matière de prévention santé, loin derrière les médecins et l’assurance maladie obligatoire certes, mais avant les pharmaciens par exemple.

Avec la généralisation des contrats collectifs, l’idée fait son chemin d’un business model de la prévention, car les entreprises peuvent être les premières bénéficiaires d’une prévention primaire visant, par exemple, à réduire l’absentéisme ou les accidents du travail.

La prévention en entreprise a un vrai sens pour l’ensemble des parties, notamment pour les institutions de prévoyance pour qui la prévention peut avoir des impacts plus directs en ce qui concerne leur branche prévoyance. Cette tendance fait que de plus en plus d’assureurs cherchent à changer leur image, pour passer de simples payeurs de soins à celui de partenaires santé.

 

LA PRÉVENTION PERSONNALISÉE : CLÉ DE VOTRE IMAGE

Progexia étant un acteur de place dans les départements d’outre-mer, permettez-nous de partager avec vous notre expérience : Derrière les palmiers, les cocotiers, la misère sociale : La prévalence de la mortalité causée par les maladies cardio-vasculaires y est trois fois plus importante qu’en métropole, à la réunion des problèmes d’insuffisance rénale chronique, de maternité précoce, de diabète… La Martinique mettra 300 ans à se remettre du scandale du Chlordécone et de ses conséquences, notamment en termes de cancer.

Face à l’urgence sanitaire, les organismes se mobilisent et investissent le champ de la prévention, à la fois du fait de leur rôle social plus marqué qu’en métropole causé par précarité, mais aussi pour la valorisation de leur image d’acteurs ancrée dans leur territoire. Elles doivent, en effet, faire face chaque jour à la concurrence des opérateurs de métropole.

En un sens, ces mutuelles, en faisant valoir ce qui les rendaient uniques, ont montré que la prévention peut être à la fois un vecteur de promotion de la santé dans sa dimension sociétale mais aussi un vecteur de fidélisation, à condition de savoir cibler les besoins de sa population et personnaliser les services en fonction de ces besoins.

Le baromètre santé 2017 de Deloitte, souligne que 9 Français sur 10 souhaitent disposer d’un programme de prévention personnalisé. Cette personnalisation est un sujet pour la Data Science, mais cela ne suffit pas. Au-delà de la personnalisation, se pose la question de l’usage et du retour sur investissement de ces services car par le passé, beaucoup de complémentaire ont placé la prévention comme une tête de gondole dans leur offre en espérant qu’elle ne serait pas utilisée. La question du ROI est centrale car le ROI direct de la prévention sur les prestations reste largement à démontrer, la prévention a un coût qui devra être justifié par l’usage de ces services par vos clients.

Sur la question de l’usage il s’agit moins de cibler les personnes soucieuses de leur santé au quotidien. Non, il s’agit avant tout de faire adopter un bon comportement aux populations pour qui la prévention n’est pas innée.
C’est sur ce sujet de l’usage que la data science va avoir le plus d’apport en nous permettant de détecter ces besoins pour proposer le bon message, le bon service, à la bonne personne, au bon moment.

 

PAS D’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE SANS CONFIANCE

Toutefois, une mauvaise utilisation de l’intelligence artificielle, en dehors de tout cadre éthique peut s’avérer contre-productive, voire désastreuse pour votre image, notamment si on réduit l’usage de la data science à ses seules fins de marketing, pour vendre de nouveau services. Selon un sondage mené en 2016 par le Healthcare Data Institute, près de trois quarts des Français estiment que les données de santé peuvent permettre de faire avancer la recherche, ils sont plus de 80 % à se déclarer favorables au partage de ces données…

Soyons lucides l’image de l’assurance auprès de la population n’est pas au beau fixe : la légende du méchant assureur instaurant un bonus/malus à la santé est tenace dans l’opinion collective. Pour preuve de cette mauvaise image, le baromètre santé Deloitte de 2017 nous apprend que seulement 17 % des assurés sont prêts à communiquer leurs données de santé à leur assureur. Par contre, fait intéressant, ils sont près de 47 % à vouloir le faire pour leur mutuelle. Comment l’expliquer ?

C’est relativement simple : L’accès aux données et confiance ont deux sujets fortement interdépendants.

Thierry Beaudet a eu raison de faire de la question des valeurs une thématique centrale du dernier congrès de la FNMF en juin dernier avec sa campagne de communication « une vrai mutuelle » qui découlent de cette orientation nous semble un prérequis indispensable à l’émergence de nouveaux services. Bien sûr, la FNMF n’a pas le monopole de l’éthique, mais il est clair que cette transformation nécessitera une révolution de la culture d’entreprise pour certains.

En intelligence artificielle, nous utilisons des données pour l’apprentissage et pour la prédiction des besoins. Depuis l’avènement du RGPD, l’activité de ciblage est très encadrée, notamment vous aurez du mal à cibler des besoins individuels, sans obtenir le consentement de vos assurés sur les finalités de vos traitements.

Il ne peut y avoir consentement sans confiance. Se pose donc à vous 2 problèmes majeurs :

  1. Quelles sont les données dont vous disposez ? Quel est leur potentiel pour la détection des besoins de votre population ?
  2. Comment établir un climat de confiance nécessaire pour offrir un service personnalisé à vos assurés ?

Tout ceci nécessite de la prudence, il n’est pas forcément avéré que si vous traitez les données de vos assurés sans les informer de la finalité et si vous essayez d’utiliser ces données pour multiplier les contrats, votre image en sortira grandie.

Concernant la rentabilité, nous pensons chez Progexia que la data science va vous permettre de rendre plus efficiente votre politique de prévention, d’en réduire les coûts tout en renforçant votre proximité avec vos adhérents ou clients collectifs.

Oui mais qu’en est-il concrètement ?

 

NOTRE EXPÉRIENCE CHEZ PROGEXIA 

Nous travaillons depuis bientôt 2 ans avec plusieurs groupes de protection sociale sur la détection des besoins en prévention. Grace à nos algorithmes, et sans utilisation des données de santé, nous avons pu géolocaliser les besoins et permettre ainsi à ces complémentaires d’organiser des actions de prévention au plus proche de leurs adhérents.

Nous les avons également aidé à mieux comprendre les spécificités de leur population au niveau global, au niveau d’un contrat mais également au niveau individuel en comparant nos prédictions avec les caractéristiques population française.

Grace à la Data Science, nos clients ont acquis une meilleure connaissance des besoins de leur population. Nous lançons en ce moment même un nouveau projet de recherche pour affiner nos prédictions en incluant les consommations de soins dans les données d’apprentissage de nos algorithmes. Nous ciblons aujourd’hui les addictions, les troubles du sommeil, le stress, l’état psychique, la dépendance, la sédentarité … Avec des taux de prédictions supérieur à 75 % sur certaines thématiques. Ce sont des réponses concrètes, applicables, aujourd’hui.

 

CONCLUSION

En conclusion, nous pouvons sereinement affirmer que oui, la Data Science peut répondre aux enjeux de promotion de la santé si elle est utilisée dans un cadre éthique et de confiance, dans l’objectif de renforcer l’usage de services existant ou dans l’éducation de vos assurés à une meilleure prise en charge de la santé.