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L’article La tarification par genre en assurance, corrélation ou causalité ?, écrit par Arthur Charpentier et Katrien Antonio, devrait paraître dans les jours à venir dans Risques.La segmentation en matière d’assurance évoque la classification qu’un assureur opère, selon différents critères, en vue de fixer la cotisation, de telle sorte qu’elle reflète, du mieux possible, le risque représenté par chaque assuré. On parlera ainsi de « segmentation tarifaire ». Et classiquement, les modèles économétriques de régression permettent de capturer les variables les plus corrélées avec la fréquence des sinistres, ou leur coût. Mais, comme le notait Davet [2015], « si la corrélation globale entre âge et coût du risque santé est indéniable, les relations de causalité sont moins simples qu’il n’y paraît ». La corrélation, pourtant importante, entre sinistralité et genre en assurance automobile ne peut plus être évoquée pour créer une discrimination tarifaire depuis décembre 2012*. Mais comme nous allons le voir, les objets connectés permettent de récupérer les vraies variables tarifaires (causales) dont le genre n’était alors qu’un proxy.L’article reprend plusieurs de éléments Unraveling the Predictive Power of Telematics Data in Car Insurance Pricing, de Roel Verbelen, Katrien Antonio et Gerda Claeskens.