Face à l’augmentation des volumes de données et sous la pression croissante des exigences réglementaires, la qualité des données est devenue un enjeu stratégique incontournable pour les organismes d’assurance.
La démarche de maîtrise de la qualité des données conditionne la robustesse des informations financières mais aussi la fiabilité des calculs prudentiels et des rapports réglementaires.
Nous proposons dans cet article un éclairage sur l’importance de la qualité des données, à travers :
La qualité des données est aujourd’hui au cœur des attentes des autorités de contrôle. Dans sa dernière notice, l’ACPR précise les exigences relatives à la mise en œuvre d’un dispositif de gouvernance des données, telles que prévues par Solvabilité II.
Cette réglementation requiert notamment la documentation des processus de collecte, de transport et de traitement des données, ainsi que les contrôles associés. Celle-ci doit permettre de suivre chaque fichier et entrepôt impliqués, d’appréhender les transformations effectuées sur les données, et d’identifier les zones de risques. L'entreprise d’assurance se doit également d’assurer une transparence totale sur les objectifs et les responsables de chaque transformation.
Cette exigence de transparence doit s’accompagner d’une gouvernance claire : désignation de propriétaires de données, mise en place de contrôles adaptés, plans de remédiations en cas d’insuffisance de qualité des données… Le tout dans une logique transversale impliquant les directions métiers, l’actuariat, la finance, la conformité et les systèmes d’information.
Des données incomplètes, imprécises ou mal documentées compromettent la fiabilité des modèles, faussent les indicateurs clés, et peuvent induire des décisions stratégiques erronées, au niveau du pilotage, de la tarification, du provisionnement et de la communication financière.
Trois critères sont essentiels pour apprécier la qualité des données, définis dans la réglementation :
Ces critères de qualité permettent d’assurer la robustesse des calculs, la qualité des reportings, et la cohérence des arbitrages. La maîtrise de la donnée devient ainsi un levier de compétitivité autant que de conformité. Ces critères sont au cœur de la démarche de qualité des données, permettant aux assureurs de réaliser des évaluations rigoureuses et adaptées.
Le contrôle interne de l'entreprise doit couvrir l’ensemble du cycle de vie de la donnée, depuis sa collecte et tout au long des processus de transformation, garantissant la disponibilité et la fiabilité de l’information.
Les entreprises doivent mettre en place un dispositif de contrôle permettant de réduire le risque de non qualité des données. Il doit reposer sur :
Les contrôles doivent être formalisés, documentés et tracés dans une logique d’amélioration continue. Le référentiel de ces contrôles doit être mis à jour régulièrement, en cohérence avec la cartographie des flux et le répertoire des données.
Enfin, leur qualité constitue un risque transverse à prendre en compte dans la cartographie des risques de l’entreprise, notamment au titre des processus de souscription, de provisionnement et de production des comptes prudentiels.
Une mesure quantitative innovante de la qualité des données
Conformément aux exigences réglementaires, notre démarche tient compte :
L’un des atouts majeurs de notre approche réside dans la méthode d’évaluation quantitative de la qualité des données, conformément aux exigences de l’ACPR.
La méthode d’évaluation de la qualité des données proposée par Grant Thornton offre plusieurs avantages, en particulier :
Elle transforme une exigence réglementaire en outil de pilotage, au service de la performance.
L’enquête conduite par l’ACPR en 2024 auprès de plus de 200 organismes d’assurance met en évidence une mobilisation croissante autour de la qualité des données. De nombreux acteurs ont initié des démarches structurées : désignation de responsables de la donnée, élaboration de politiques internes, mise en place d’indicateurs de suivi…
Toutefois, plusieurs fragilités demeurent. L’ACPR souligne notamment une complétude encore partielle des répertoires de données, une traçabilité des flux perfectible, une dépendance mal maîtrisée vis-à-vis de données externes, ou encore des contrôles de premier niveau parfois insuffisamment documentés. L'enquête pointe également le besoin d’une meilleure articulation entre les différents métiers impliqués.
Ces constats rappellent que la qualité des données ne peut pas reposer sur des actions ponctuelles : elle exige une gouvernance transverse, une culture commune et des dispositifs opérationnels robustes, intégrés dans le fonctionnement quotidien des organismes.
Forts de notre expérience, nous savons que chaque entreprise d’assurance présente ses propres spécificités. C’est pourquoi notre accompagnement repose sur trois piliers :
Mettre en place un dispositif de qualité des données, c’est bien plus qu’un projet réglementaire : c’est une démarche de fond, durable, transversale. Au-delà des obligations réglementaires, la qualité des données représente un levier stratégique pour anticiper les risques, améliorer la prise de décision et renforcer la confiance des parties prenantes.
En intégrant pleinement cette démarche dans leur gouvernance, les assureurs transforment une contrainte en opportunité, et inscrivent la qualité des données au cœur de leur performance durable.