Chapitre 8 — Le faux mérite du comportement
Les données comportementales semblent offrir une réponse aux limites des anciennes classifications. Plutôt que de faire payer une personne pour ce qu’elle est, elles promettent de tenir compte de ce qu’elle fait. L’idée paraît simple. Un conducteur prudent, un assuré qui entretient son logement ou une personne qui suit un programme de prévention devrait recevoir une part du bénéfice produit par ses efforts.
Cette personnalisation peut corriger une catégorie trop grossière. Elle peut aussi transformer la protection en épreuve permanente. Il ne suffit plus de ne pas avoir eu d’accident. Il faut produire les traces du bon comportement, satisfaire l’indicateur et montrer que l’on mérite de contribuer moins. La difficulté vient du passage entre plusieurs opérations différentes. Une trace devient la description d’un comportement. Ce comportement est présenté comme un choix. Le choix devient une responsabilité. La responsabilité finit par justifier un prix [1, 2].
En 1982, la National Organization for Women, couramment appelée NOW, lance son Insurance Project contre l’usage du sexe dans la tarification de l’assurance américaine. L’assurance automobile soulève une difficulté particulière. Dans les systèmes contestés par l’organisation, les conductrices de moins de vingt-cinq ans paient généralement moins que les jeunes conducteurs. Au-delà de cet âge, les hommes et les femmes sont le plus souvent réunis dans les mêmes classes [3, 4].
Les assureurs peuvent donc présenter la classification sexuelle comme une discrimination favorable aux femmes. Les militantes répondent que cet avantage reste partiel. Parmi les adultes, les femmes parcourent en moyenne moins de kilomètres que les hommes, sans que cette différence d’exposition soit toujours répercutée dans les primes. Une conductrice qui utilise peu sa voiture peut ainsi payer autant qu’un conducteur qui roule beaucoup plus [4, 5].
NOW ne demande pas simplement de supprimer la réduction accordée aux jeunes femmes et d’appliquer immédiatement le tarif masculin à tous. Dans une procédure engagée en Pennsylvanie, l’organisation souhaite que la disparition des classes fondées sur le sexe attende l’introduction d’une tarification tenant davantage compte du kilométrage. La variable contestée devait être remplacée par une mesure plus directe de l’usage du véhicule [4].
La revendication cherche à desserrer l’emprise d’une identité assignée. Une femme ne devrait pas être traitée comme la représentante d’une moyenne de groupe lorsque son propre usage du véhicule est observable. Cette contestation contribue pourtant à installer une autre conception de l’équité. Un prix serait d’autant plus juste qu’il se rapprocherait du comportement particulier de chaque personne [3, 6].
Quelques décennies plus tard, les dispositifs télématiques1 ne mesurent plus seulement la distance parcourue. Ils peuvent enregistrer les horaires, la vitesse, les accélérations, les freinages, les routes empruntées et parfois la localisation. Une demande d’individualisation formulée pour échapper à une catégorie sociale ouvre ainsi sur une observation beaucoup plus étendue de la conduite [7].
La revendication de NOW n’était pas une demande de surveillance continue. Elle visait une classification jugée injuste. Son histoire montre néanmoins qu’une critique peut être reprise par l’infrastructure qu’elle cherche à transformer. La suppression d’une variable ne change pas nécessairement la conception de la justice qui organise le tarif. Elle peut seulement déplacer la recherche vers des informations plus nombreuses et plus intimes.
Le problème ne tient donc pas à l’observation des comportements en elle-même. Une mesure plus proche de l’action peut permettre de reconnaître une réduction réelle du risque. Il commence lorsque toute précision supplémentaire est supposée devoir produire un prix plus individualisé.
Claire et Nadia acceptent d’installer l’application proposée par leur assureur automobile. Pendant trois mois, elle observe leurs trajets avant de calculer un score. Le programme n’est pas présenté comme une obligation. Il promet une réduction aux conducteurs prudents.
Claire enseigne dans un lycée situé à quinze minutes de son domicile. Elle conduit surtout le matin et en fin d’après-midi, roule peu le soir et gare sa voiture dans l’allée de sa maison. L’application enregistre un faible kilométrage, peu de trajets nocturnes et peu de freinages brusques. À la fin de la période d’observation, sa prime annuelle passe de 680 à 520 euros. Claire trouve le résultat juste. Elle conduit avec prudence et ne voit pas pourquoi elle devrait payer pour ceux qui prennent davantage de risques.
Nadia est aide-soignante dans un établissement situé en périphérie. Ses horaires alternent. Certaines semaines, elle commence avant l’aube. D’autres, elle rentre après vingt-deux heures. Elle parcourt davantage de kilomètres sur des axes fréquentés par des camions, avec des ronds-points et des ralentissements qui imposent parfois des freinages rapides.
Nadia n’a jamais eu d’accident ni reçu d’amende. Son score retient pourtant ses trajets de nuit, son kilométrage élevé, ses freinages répétés et le stationnement de la voiture dans la rue. Sa prime passe de 720 à 960 euros.
L’application observe correctement plusieurs différences entre leurs conduites. Elle ne montre pas pourquoi elles existent. Elle ne rapproche pas le logement de Nadia de son travail, ne modifie pas ses horaires et ne répare pas les routes. Le programme classe des traces produites par deux organisations de la vie très différentes.
La réduction accordée à Claire ne crée pas à elle seule de nouvelles ressources. Lorsque le montant total des pertes reste inchangé, ce qui est demandé en moins à certains assurés doit être demandé ailleurs. Le score décide ainsi quelles différences resteront supportées ensemble et quelles contraintes seront renvoyées vers ceux qui les subissent.
Claire et Nadia ne possèdent pas deux essences différentes de la prudence. Elles disposent de marges de manœuvre différentes. La tarification comportementale devient défendable lorsque l’action mesurée réduit réellement le risque, reste raisonnablement accessible et permet à l’assuré de recevoir une part du bénéfice produit. Le faux mérite apparaît lorsque ces conditions sont supposées plutôt qu’établies.
De la catégorie au comportement
La segmentation classique utilise l’âge, l’adresse, le véhicule, la profession ou l’historique des sinistres. La tarification comportementale prétend se rapprocher de l’action. Elle observe la conduite, le nombre de pas, le sommeil, les équipements du logement ou les photographies demandées par l’assureur. Elle ne se contente plus de prévoir une perte. Elle cherche aussi à modifier ce qui pourra la produire [1, 8].
Cette ambition n’est pas étrangère à l’assurance. Un contrat influence le risque qu’il couvre. Une franchise peut encourager la prudence ou décourager les petites déclarations. Une obligation d’entretien peut réduire certains dommages. Une visite de prévention peut aider à repérer une installation dangereuse. L’assureur estime donc une fréquence future tout en essayant d’agir sur ses causes [8, 9].
Les outils connectés prolongent cette logique. Ils rendent le comportement plus visible et permettent une intervention continue. Des études sur l’assurance automobile fondée sur l’usage montrent que certains conducteurs modifient effectivement leur conduite lorsqu’ils reçoivent des informations ou savent qu’ils sont observés. Les effets dépendent toutefois du dispositif, des variables retenues et de la manière dont les récompenses sont calculées [10, 11].
La même technologie peut donc remplir plusieurs fonctions. Elle peut informer le conducteur, l’aider à comprendre certains épisodes, reconnaître une baisse mesurable du risque ou sélectionner les assurés les moins coûteux. Ces fonctions ne sont pas équivalentes. Une application qui conseille n’exerce pas le même pouvoir qu’un score qui augmente une prime ou prépare un non-renouvellement [12, 13].
Le langage de la récompense tend à effacer cette distinction. Le bon assuré serait enfin reconnu, tandis que celui qui paie davantage serait invité à changer. Or produire des données favorables, adapter son logement, acheter un véhicule récent ou modifier ses horaires exige du temps, de l’argent et des possibilités qui ne sont pas distribués également.
Une incitation transmet aussi un jugement. Elle ne modifie pas seulement le coût d’une action. Elle indique les comportements que l’institution considère comme normaux, responsables ou méritoires [14]. Une réduction liée à des travaux accessibles peut reconnaître une contribution à la sécurité commune. Un score opaque peut transformer la protection en concours de conformité [15, 16].
De la trace au mérite
Un capteur n’observe jamais toute la situation. Il enregistre une variation de vitesse, une position, un horaire ou un nombre de pas. La trace doit ensuite être interprétée comme un comportement. Un freinage brusque peut venir d’une distraction, d’un enfant qui traverse, d’une route mal conçue ou d’un trafic dense. Le capteur mesure le mouvement, pas l’histoire du geste.
Le comportement est ensuite présenté comme un choix. Conduire la nuit peut relever d’un loisir ou d’un service hospitalier. Marcher peu peut exprimer une préférence, mais aussi un handicap, un emploi sédentaire ou l’absence d’un espace sûr. Une consommation élevée de chauffage peut venir d’une température choisie ou d’une mauvaise isolation que le locataire ne contrôle pas.
Le choix devient enfin une responsabilité. Même lorsqu’une personne peut agir, elle n’est pas l’unique cause du risque. La conduite dépend des infrastructures et des horaires de travail. La santé dépend aussi du logement, du revenu, de l’environnement et de l’accès aux soins. L’état d’une maison dépend du propriétaire, mais également du constructeur, de la commune et des réseaux qui l’entourent.
Cette responsabilité pour une conduite ne se confond pas avec la responsabilité pour la perte qui survient. Choisir de conduire davantage peut augmenter la probabilité d’un accident. Cela ne signifie pas que la personne a choisi l’accident particulier qui s’est réalisé. La part du risque attribuable à une décision doit rester distincte de la malchance [17].
La dernière transformation donne à cette imputation une valeur tarifaire. Celui qui obtient le bon score paraît avoir gagné le droit de contribuer moins. Celui qui échoue semble devoir supporter le coût que son comportement révèle. Le classement ne mesure plus seulement une exposition. Il distribue de l’estime et du soupçon [18, 19].
L’histoire du crédit aide à comprendre cette évolution. Avant les scores automatisés, les prêteurs jugeaient explicitement le caractère du demandeur, sa réputation, sa stabilité et sa disposition supposée à tenir ses promesses. Le nombre a rendu ce jugement moins visible sans le faire disparaître. La morale du bon payeur s’est déplacée vers le langage du risque et de la régularité [20].
Les controverses deviennent particulièrement fortes lorsque la séparation statistique entre les bons et les mauvais risques ne correspond pas aux jugements ordinaires sur la responsabilité. Un score fondé sur le crédit peut prédire des sinistres sans décrire la manière de conduire. Une maladie, une séparation ou une perte d’emploi peuvent détériorer le dossier financier, puis augmenter le prix de l’assurance. La valeur prédictive ne suffit donc pas à justifier l’usage [21].
La technologie peut être plus proche de l’action qu’un code postal sans être plus proche de la responsabilité. Entre la trace et le prix, l’institution produit un récit sur ce que la personne pouvait faire et sur ce qu’elle doit désormais supporter.
Prédire n’est pas imputer
Une variable est prédictive lorsqu’elle améliore l’estimation d’une perte future. Cette propriété ne dit pas pourquoi la relation existe. Une adresse peut être associée au risque d’incendie sans que le fait d’habiter à cette adresse soit la cause du feu. De même, une heure de conduite peut être liée aux accidents sans expliquer à elle seule le danger du trajet [22].
La causalité répond à une autre question. Elle cherche à savoir si la modification d’un facteur changerait réellement la probabilité ou la gravité du dommage. Une association statistique peut refléter d’autres caractéristiques. À l’inverse, un facteur qui contribue directement au risque peut être difficile à mesurer.
Cette distinction est essentielle pour la prévention. Signaler à un conducteur que certaines routes ou certains horaires sont plus dangereux peut l’aider à réduire son exposition. Mais si une couleur de voiture est associée à davantage d’accidents, repeindre les véhicules ne réduira probablement rien. Une corrélation utile à la prévision ne désigne pas automatiquement un levier d’action.
Même lorsqu’un facteur contribue réellement au risque, la personne ne dispose pas toujours des moyens de le modifier. Elle ne choisit pas librement son logement, ses horaires, l’état des infrastructures ou les ressources nécessaires pour réaliser des travaux. Une conduite théoriquement modifiable ne devient pas, pour cette seule raison, un choix effectivement accessible.
Il faut ensuite déterminer ce qui peut raisonnablement être imputé à la personne. La comparaison pertinente ne l’oppose pas à une vie sans aucun risque. Elle porte sur la situation qu’elle aurait pu atteindre en prenant une précaution réellement disponible, à un coût supportable [17].
Une dernière décision demeure. Même si une différence est prédictive, causale et partiellement contrôlable, faut-il la convertir en prime, en franchise, en restriction de garantie ou en refus de couverture ? La réponse dépend du bien protégé, de l’ampleur de la conséquence et des solutions laissées à la personne. Une précaution accessible peut justifier une aide, une obligation ou une variation limitée du prix sans faire supporter à l’assuré toute la perte lorsqu’elle se réalise.
Prévoir, aider, imputer et tarifer sont donc des opérations différentes. Les réunir dans un seul score donne l’impression qu’une mesure statistique contient déjà la règle de justice qui doit lui être appliquée.
Quand un corps devient un comportement
Le poids montre comment une caractéristique corporelle peut être relue comme la trace d’une conduite. L’indice de masse corporelle, ou IMC, rapporte le poids à la taille. Il fournit un instrument simple de repérage et permet des comparaisons entre populations. Un IMC supérieur ou égal à 30 est couramment utilisé pour définir l’obésité chez l’adulte [23].
Cette simplicité explique la diffusion de l’indicateur. Elle en marque aussi les limites. L’IMC ne mesure pas directement la quantité ni la répartition du tissu adipeux. Il ne décrit pas davantage les effets de cet excès sur les organes, les capacités fonctionnelles ou la vie quotidienne. Deux personnes placées de part et d’autre du seuil peuvent se ressembler davantage que deux personnes réunies dans la même catégorie.
Un seuil ne découvre donc pas nécessairement une rupture naturelle. Il indique le point à partir duquel une institution a décidé d’agir. Il peut déclencher un examen, ouvrir un traitement, déterminer une éligibilité ou produire une conséquence administrative. Son utilité dépend de la décision à laquelle il est attaché [24, 25].
Une commission internationale a récemment proposé de distinguer le repérage par l’IMC du diagnostic clinique. Elle parle d’obésité clinique lorsque l’excès de tissu adipeux s’accompagne déjà d’une altération du fonctionnement des organes ou d’une limitation importante des activités. Elle parle d’obésité préclinique lorsque ces atteintes ne sont pas présentes, mais que le risque futur est accru [26].
Cette distinction réduit le risque de traiter un indicateur comme un diagnostic complet. Elle rappelle aussi que le poids ne raconte pas à lui seul l’histoire d’un comportement. Il dépend de mécanismes biologiques, du sommeil, de certains traitements, du travail, des revenus et de l’environnement alimentaire. Les formes communes d’obésité sont associées à de nombreuses variations génétiques, chacune ayant généralement un effet limité et interagissant avec les conditions de vie [27].
Reconnaître cette complexité peut protéger contre le récit d’un simple manque de volonté. La médicalisation peut toutefois créer d’autres frontières. Une catégorie plus précise peut ouvrir un soin, mais aussi devenir une condition d’éligibilité. Une personne reconnue comme malade reçoit une prise en charge, tandis qu’une autre est renvoyée vers l’obligation de modifier son mode de vie.
L’erreur consiste alors à confondre deux transformations. Un indicateur approximatif devient une description complète du corps. Une caractéristique partiellement modifiable devient ensuite la preuve d’un choix libre. Le nombre semble mesurer la santé, révéler le comportement et justifier la conséquence.
La connaissance médicale n’autorise pourtant pas tous les usages. L’IMC peut servir à ouvrir une discussion ou à proposer un examen sans acquérir automatiquement le pouvoir de fixer une prime, de sélectionner un salarié ou de fermer une protection. Une catégorie défendable dans le cabinet médical ne doit pas voyager seule vers toutes les institutions intéressées par le classement de la personne.
La donnée ne dit pas son usage
Le mot personnalisation rassemble des opérations très différentes. Une application peut adapter un conseil, distribuer des points, proposer une réduction, décider de l’entrée dans un contrat ou modifier le règlement d’un sinistre. La personne est individualisée dans chacun de ces cas. La donnée n’y produit pourtant ni la même valeur ni le même pouvoir.
Les programmes de santé comme Vitality illustrent cette diversité. Les pas, les activités ou les comportements déclarés peuvent donner accès à des récompenses et entretenir une relation continue avec la marque, sans recalculer directement chaque risque médical. La donnée possède alors une valeur commerciale et relationnelle autant qu’une valeur actuarielle [28].
Les usages changent selon les contrats, les branches et les pays. Une information qui modifie un tarif automobile peut rester exclue du prix en assurance santé. Un programme souscrit individuellement ne fonctionne pas comme un dispositif négocié avec un employeur. Une expérimentation peut chercher surtout à fidéliser le client ou à lui vendre d’autres services [11, 12].
Les données personnalisées ne décrivent d’ailleurs pas toujours le risque assuré. Elles peuvent estimer la propension à acheter, à comparer les offres, à résilier ou à accepter une hausse. Le prix dépend alors de la valeur du client comme acheteur autant que du coût attendu de ses sinistres. Une récompense présentée comme la reconnaissance de la prudence peut surtout devenir un instrument de fidélisation.
Une information recueillie pour conseiller peut ensuite servir à sélectionner. Ce changement de fonction ne suppose pas que la donnée soit fausse. Il modifie la relation de pouvoir dans laquelle elle intervient [13]. Un nombre de pas peut être utile pour suivre un objectif personnel sans devoir déterminer l’accès à un contrat. Une photographie du toit peut aider à préparer des travaux sans devenir automatiquement un motif de non-renouvellement.
Cette évolution s’inscrit dans un mouvement plus large. Les ménages sont invités à gérer leur santé, leur logement, leur retraite et leur mobilité comme un portefeuille de risques. Une promenade ou un trajet reçoit une valeur monétaire lorsque l’application le transforme en points. La sécurité devient un travail continu d’administration de soi [29–31].
Le retrait de l’institution n’est pas complet. Elle continue de définir les indicateurs, les récompenses et les conséquences. Elle demande toutefois à chacun de produire la preuve de sa prudence et de répondre des résultats obtenus.
La remise et son envers
Les programmes comportementaux commencent souvent par une invitation. Accepter le capteur donne accès à une réduction, à des points ou à des services. Refuser laisse officiellement le contrat inchangé. Cette neutralité peut être provisoire si le tarif de référence augmente ou si les assurés qui refusent sont progressivement considérés comme moins transparents.
Lorsque les pertes attendues restent les mêmes, une remise accordée à un groupe ne crée pas de ressources nouvelles. Elle doit être compensée par une contribution plus élevée ailleurs, une franchise plus forte, une couverture plus faible ou une réduction de la marge de l’assureur. Le bonus attribue donc aussi la charge qui restera aux autres [2, 32].
La situation change si le programme réduit réellement la fréquence ou la gravité des sinistres. La remise peut alors partager le bénéfice produit par la prévention [9, 10]. Mais il faut distinguer cette réduction de trois résultats plus ambigus. Le dispositif peut seulement repérer les assurés déjà peu coûteux. Il peut décourager certaines déclarations. Il peut enfin déplacer les risques vers un autre contrat ou vers les personnes sorties du portefeuille.
Le score doit donc être évalué à partir des pertes réellement évitées, et pas seulement de l’amélioration de son indicateur. Lorsqu’une mesure devient une cible, les personnes et les organisations apprennent à la satisfaire, parfois sans atteindre l’objectif auquel elle devait servir. Ce mécanisme est associé à la loi de Goodhart et à la loi de Campbell [33–35].
Un conducteur peut apprendre à éviter les freinages enregistrés sans devenir plus attentif dans toutes les situations. Un assuré peut renoncer à signaler une difficulté afin de préserver son score. Une équipe peut augmenter le nombre de participants à un programme sans atteindre ceux qui auraient le plus besoin d’aide. La mesure s’améliore alors plus vite que la sécurité.
La personnalisation peut également extraire du tarif commun ceux qui savent produire les comportements valorisés. Le groupe restant concentre le travail nocturne, le logement éloigné, la maladie chronique, le handicap, le véhicule ancien ou le quartier mal équipé. Sa sinistralité moyenne augmente et paraît confirmer qu’il réunissait les risques les plus coûteux.
Une politique de prévention ne devrait donc pas commencer par mesurer ceux qui réussissent déjà. Elle doit d’abord distribuer les moyens d’agir, puis déterminer avec prudence ce qui peut être reconnu dans le prix.
Tenir compte sans tout convertir
Refuser le mérite comportemental ne signifie pas nier les gestes ni rendre toutes les primes identiques. Certains comportements augmentent des dommages évitables. Certaines mesures de prévention fonctionnent. La mutualisation n’exige pas l’indifférence à ce que chacun fait [15, 18].
Elle demande de séparer ce que les programmes comportementaux réunissent trop facilement. L’institution peut aider à réduire le risque. Elle peut déterminer la part raisonnablement imputable à une décision. Elle doit ensuite répartir la perte qui reste et décider si la différence observée peut modifier le prix sans fermer la protection.
Cette distinction conduit à créer des zones de non-conversion. Une information peut servir au conseil, au soin ou à la prévention sans recevoir un droit de passage automatique vers la sélection [2, 13]. Une donnée génétique, un diagnostic ancien, une carte climatique et un score de conduite ne sont pas identiques. Ils posent néanmoins une question commune. Quelle conséquence une institution est-elle autorisée à attacher à ce qu’elle sait ?
La réponse dépend de la capacité de la personne à comprendre la règle, à agir, à contester et à trouver une solution après une décision défavorable. Plus le contrat conditionne l’accès au logement, au crédit, à la santé ou au travail, moins une différence statistique peut être convertie sans justification en hausse, en exclusion ou en refus.
Les anciennes catégories ne constituent pas une solution de repli. Le sexe, l’origine sociale ou le lieu de naissance ne deviennent pas des critères justes parce que le suivi individuel est intrusif. Le choix se situe entre ces deux extrêmes, dans les usages autorisés, les aides disponibles et la part de risque que le collectif continuera de porter.
Une trace ne possède donc jamais seule la force d’une sanction. Il faut encore qu’une organisation choisisse un seuil, une procédure et une conséquence. Le chapitre suivant commence à ce moment précis, lorsque le score cesse d’être une information sur la personne et devient une décision qu’elle devra subir ou contester.
Références
En assurance automobile, la télématique désigne l’utilisation d’un boîtier ou d’une application qui enregistre certaines données relatives aux trajets et à la conduite afin de conseiller l’assuré ou d’ajuster le contrat.↩︎