Mémoires d'Actuariat
Impact du changement climatique sur le nombre de sinistres aux horizons 2032 et 2052 dans un portefeuille MRH
Auteur(s) BRESSON M.
Société CNP Assurances
Année 2025
Confidentiel jusqu'au 23/04/2026
Résumé
La France, à l'instar du reste du monde, connaît un réchauffement global depuis 1900. Parallèlement, les phénomènes météorologiques tels que les sécheresses, inondations, épisodes de grêle et tempêtes augmentent, générant des sinistres climatiques croissants pour les assureurs. L'objectif de ce mémoire est de prédire l'impact du changement climatique sur le nombre de sinistres (sécheresse, inondation, tempête, grêle et neige) dans le portefeuille multirisque habitation de CNP Assurances IARD, à deux horizons : 2032 et 2052. Seul l’impact du changement climatique sur le nombre de sinistres est étudié, sans modélisation du cout, ni hypothèses démographiques, de croissance économique ou d'inflation. Un travail de géolocalisation des biens assurés par CNP IARD en France métropolitaine a été réalisé, puis, chaque bien a été rattaché à l’un des 8 660 points de la grille SAFRAN utilisée par Météo-France pour ses relevés et projections d'indicateurs météorologiques. Ensuite, une modélisation de la relation entre le nombre de sinistres, les caractéristiques des biens assurés de CNP IARD et les indicateurs météorologiques de Météo-France a été effectuée, à partir des données historiques pour la période 2018-2022, en utilisant des méthodes de régression classiques et des algorithmes d'apprentissage supervisé. Appliqués aux projections météorologiques de Météo-France dans le cadre du projet DRIAS , ces modèles ont permis de prédire le nombre de sinistres pour CNP IARD sur les horizons 2028-2032 et 2048-2052. Enfin, une estimation du surplus de charge totale de sinistres à ces deux horizons de projection a été réalisée. Mots clefs : réchauffement climatique, catastrophes naturelles, sécheresse, grêle, inondation, tempête, apprentissage supervisé Le projet DRIAS (Donner accès aux scénarios climatiques Régionalisés français pour l’Impact et l’Adaptation de nos Sociétés et environnement) développé par Météo-France, permet d’obtenir les données issus des modèles numériques de simulation climatique relatifs au changement climatique.
Abstract
France, like the rest of the world, has been experiencing global warming since 1900. Simultaneously, meteorological phenomena such as droughts, floods, hailstorms, and tempests are increasing, generating growing climate-related claims for insurers. The objective of this thesis is to predict the impact of climate change on the number of claims (drought, flood, tempest, snow, and hail) in the multi-risk home insurance portfolio of CNP Assurances IARD, at two horizons: 2032 and 2052. Only the impact of climate change on the number of claims is studied, without modeling the cost, nor demographic, economic growth, or inflation assumptions. A geolocation work of the insured properties by CNP IARD in metropolitan France was carried out, linking them to one of the 8,660 points of the SAFRAN grid used by Météo-France for its meteorological indicators' records and projections. Then, a modeling of the relationship between the number of claims, the characteristics of the insured properties of CNP IARD, and the meteorological indicators of Météo-France was performed, based on historical data for the period 2018-2022, using classical regression methods and supervised learning algorithms. Applied to the meteorological projections of Météo-France within the framework of the DRIAS project, these models have made it possible to predict the number of claims for CNP IARD over the horizons 2028-2032 and 2048-2052. Finally, an estimation of the surplus total claims burden at these two projection horizons was carried out. Keywords: climate change, natural disasters, drought, hail, flood, tempest, supervised The DRIAS project (Providing access to French Regionalized Climate Scenarios for the Impact and Adaptation of our Societies and Environment), developed by Météo-France, allows access to data from numerical climate simulation models related to climate change.
Auteur(s) BRESSON M.
Société CNP Assurances
Année 2025
Confidentiel jusqu'au 23/04/2026
Résumé
La France, à l'instar du reste du monde, connaît un réchauffement global depuis 1900. Parallèlement, les phénomènes météorologiques tels que les sécheresses, inondations, épisodes de grêle et tempêtes augmentent, générant des sinistres climatiques croissants pour les assureurs. L'objectif de ce mémoire est de prédire l'impact du changement climatique sur le nombre de sinistres (sécheresse, inondation, tempête, grêle et neige) dans le portefeuille multirisque habitation de CNP Assurances IARD, à deux horizons : 2032 et 2052. Seul l’impact du changement climatique sur le nombre de sinistres est étudié, sans modélisation du cout, ni hypothèses démographiques, de croissance économique ou d'inflation. Un travail de géolocalisation des biens assurés par CNP IARD en France métropolitaine a été réalisé, puis, chaque bien a été rattaché à l’un des 8 660 points de la grille SAFRAN utilisée par Météo-France pour ses relevés et projections d'indicateurs météorologiques. Ensuite, une modélisation de la relation entre le nombre de sinistres, les caractéristiques des biens assurés de CNP IARD et les indicateurs météorologiques de Météo-France a été effectuée, à partir des données historiques pour la période 2018-2022, en utilisant des méthodes de régression classiques et des algorithmes d'apprentissage supervisé. Appliqués aux projections météorologiques de Météo-France dans le cadre du projet DRIAS , ces modèles ont permis de prédire le nombre de sinistres pour CNP IARD sur les horizons 2028-2032 et 2048-2052. Enfin, une estimation du surplus de charge totale de sinistres à ces deux horizons de projection a été réalisée. Mots clefs : réchauffement climatique, catastrophes naturelles, sécheresse, grêle, inondation, tempête, apprentissage supervisé Le projet DRIAS (Donner accès aux scénarios climatiques Régionalisés français pour l’Impact et l’Adaptation de nos Sociétés et environnement) développé par Météo-France, permet d’obtenir les données issus des modèles numériques de simulation climatique relatifs au changement climatique.
Abstract
France, like the rest of the world, has been experiencing global warming since 1900. Simultaneously, meteorological phenomena such as droughts, floods, hailstorms, and tempests are increasing, generating growing climate-related claims for insurers. The objective of this thesis is to predict the impact of climate change on the number of claims (drought, flood, tempest, snow, and hail) in the multi-risk home insurance portfolio of CNP Assurances IARD, at two horizons: 2032 and 2052. Only the impact of climate change on the number of claims is studied, without modeling the cost, nor demographic, economic growth, or inflation assumptions. A geolocation work of the insured properties by CNP IARD in metropolitan France was carried out, linking them to one of the 8,660 points of the SAFRAN grid used by Météo-France for its meteorological indicators' records and projections. Then, a modeling of the relationship between the number of claims, the characteristics of the insured properties of CNP IARD, and the meteorological indicators of Météo-France was performed, based on historical data for the period 2018-2022, using classical regression methods and supervised learning algorithms. Applied to the meteorological projections of Météo-France within the framework of the DRIAS project, these models have made it possible to predict the number of claims for CNP IARD over the horizons 2028-2032 and 2048-2052. Finally, an estimation of the surplus total claims burden at these two projection horizons was carried out. Keywords: climate change, natural disasters, drought, hail, flood, tempest, supervised The DRIAS project (Providing access to French Regionalized Climate Scenarios for the Impact and Adaptation of our Societies and Environment), developed by Météo-France, allows access to data from numerical climate simulation models related to climate change.
