De l'usage des statistiques pour le pilotage et la régulation des risques en assurance : les limites de l'approche adoptée par Solvabilité 2

On the use of statistics for risks steering and regulation in the insurance industry : the limits of an approach à la Solvency II

• Auteur / Autrice : Sylvestre Frézal
• Direction : Hélène Rainelli-Weiss, Patrick Roger
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences de gestion
• Date : Soutenance le 25/09/2020
• Etablissement(s) : Strasbourg
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Augustin Cournot (Strasbourg ; 1995-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de recherche en gestion et économie (Strasbourg ; 1997-....)
• Jury : Président / Présidente : Laurent Weill
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Pierre François
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Romuald Elie, Yamina Leila Tadjeddine

Mots clés

Mots clés contrôlés

Assurance

Prise de décision (statistique)

Gestion du risque

Mots clés libres

Risque

Régulation

Assurance

Pilotage

Prudentiel

Solvabilité 2

Risk

Regulation

Insurance

Steering

Prudential

Solvency II

Résumé

L’usage des grandeurs statistiques pour éclairer la décision en situation de risque, apparu au 18ème siècle puis disqualifié au 19ème siècle, a été réintroduit au milieu du 20ème siècle et s’est depuis progressivement imposé dans l’industrie financière, percolant dans l’assurance jusqu’à s’y généraliser via Solvabilité 2. Pourtant, de nombreux dysfonctionnements liés à la mobilisation de ces outils pour la gestion et la régulation des risques ont été mis en lumière par la littérature économique, actuarielle, et en sciences de gestion. Par conséquent, cette extension du champ d’application de tels outils à la régulation des assurances interpelle. Cette thèse (i) étend empiriquement au secteur de l’assurance la littérature produite dans d’autres secteurs afin d’y identifier les limites de l’utilisation des statistiques pour la gestion des risques et la régulation prudentielle, (ii) propose un cadre théorique unifié pour les dysfonctionnements liés à ces usages, et (ii) éclaire les ressorts de l’adoption de ces outils au sein du secteur de l’assurance.

The use of statistics for risk management and decision making under uncertainty,discredited in the nineteenth century, was reintroduced in the mid twentieth century and, since then, widespread progressively in the financial industry up to being generalised into the insurance sector via Solvency II. However, economic, actuarial and management science literature highlighted numerous dysfunctions of these tools when used for risk management and regulation. As a consequence, such expansion of the field of these tools is compelling. This thesis (i) empirically expands scientific litterature towards the insurance field in order to identify the limits of the use of statistics for risk management and prudential regulation, (ii) proposes a unified theoretical framework of the subsequent dysfunctions, and (iii) sheds lights on the reasons why these tools spread among the insurance sector.