Les capteurs IoT transforment l’assurance en service de prévention, mais cette transformation n’est pas neutre. En Amérique latine, où la pénétration de l’assurance est généralement faible par rapport à celle des principales économies avancées, la promesse d’une tarification plus juste cache un risque symétrique : celui d’une segmentation accrue qui exclut davantage ceux qui n’ont pas les moyens de se connecter.

L’essentiel

  • Les capteurs IoT permettent aux assureurs d’anticiper les sinistres en temps réel et d’ajuster les offres selon le comportement individuel plutôt que les statistiques collectives, selon Capgemini (Top Trends 2025).
  • Cette évolution déplace la logique assurantielle : de la mutualisation du risque vers la tarification personnalisée, ce qui récompense les bons profils et renchérit la couverture des autres.
  • En Amérique latine, l’accès aux dispositifs connectés reste inégal : la fracture numérique se double d’une fracture assurantielle qui élargit la population de fait non assurable.
  • Sans régulation de l’accès aux données et des algorithmes de tarification, l’assurance prédictive risque de consolider une offre à deux vitesses plutôt que d’élargir la protection.
  • Des expériences d’assurance paramétrique et de micro-assurance connectée montrent qu’une autre trajectoire est possible, à condition d’une architecture réglementaire adaptée.

La mutualisation, pilier historique que l’IoT remet en cause

Ce basculement vers la tarification individuelle ne se produit pas uniformément. Les assureurs peuvent adopter la personnalisation sur des segments où les données sont abondantes et les clients solvables. La mutualisation peut alors subsister pour des profils que la segmentation ne parvient pas à valoriser, dans un périmètre plus restreint. La segmentation tarifaire peut réduire la part de solidarité implicite du contrat collectif.

L’assurance repose depuis deux siècles sur un principe simple : ceux qui ne subissent pas de sinistre financent ceux qui en subissent un. Ce mécanisme de mutualisation a permis à des millions de ménages et d’entreprises d’accéder à une protection qu’ils n’auraient pu assumer seuls. Les primes reflétaient des risques agrégés, calculés sur des cohortes, et non des comportements individuels en temps réel.

Les capteurs IoT modifient cette équation. Un boîtier télématique dans une voiture enregistre l’accélération, le freinage, les trajets de nuit, la vitesse moyenne. Un capteur dans un entrepôt surveille les variations de température et d’humidité. Un appareil connecté dans un appartement détecte les fuites d’eau avant qu’elles deviennent des dégâts. Le rapport Top Trends 2025 de Capgemini indique que les assureurs IARD utilisent des modèles de risque avancés et des données en temps réel pour répondre à la volatilité des risques et développer une tarification plus personnalisée.

Ce glissement sémantique de l’indemnisation vers la prévention est réel, et il comporte des avantages concrets. Un conducteur prudent paie moins cher. Un propriétaire qui installe des détecteurs de fumée voit sa prime baisser. L’assureur alerte son client avant que la fuite n’inonde le sous-sol. Vu sous cet angle, la personnalisation semble équitable : chacun paie selon son risque réel.

Mais cette logique a un envers. La mutualisation avait précisément pour vertu d’absorber les écarts de risque dans une prime collective. Quand la tarification devient individuelle, ceux dont le profil de risque est structurellement élevé, parce qu’ils vivent dans des zones exposées, conduisent des véhicules anciens ou habitent des logements vétustes, paient davantage, ou se retrouvent simplement inassurables.

Les données, actif stratégique des assureurs

La transformation en cours ne se résume pas à des capteurs. Elle engage une architecture complète : collecte des données, traitement en temps réel, modèles prédictifs, interfaces clients. Capgemini souligne que la qualité des données et la conformité des processus IT constituent désormais un risque technologique majeur pour les assureurs, au même titre que les risques opérationnels classiques.

Les grands groupes qui investissent dans cette infrastructure gagnent un avantage compétitif structurel. Ils peuvent proposer des primes plus attractives à certains profils et capter des clients considérés comme moins risqués. Ce phénomène, connu en économie sous le nom d’écrémage, érode progressivement le modèle de la mutualisation large.

Les assureurs avancés construisent ainsi de véritables boucles de rétroaction : la donnée améliore le modèle, le modèle affine la tarification, la tarification fidélise les clients rentables, qui produisent de nouvelles données. Ce cercle vertueux pour l’assureur n’est pas nécessairement vertueux pour la couverture globale de la population.

L’enjeu est ici celui de la gouvernance algorithmique. Quand un algorithme fixe une prime sans que l’assuré comprenne les critères utilisés, ni ne puisse les contester, la transparence du contrat d’assurance s’effrite. Les régulateurs européens ont commencé à encadrer ces pratiques, notamment via le Règlement général sur la protection des données, qui impose des garanties sur les décisions automatisées. Les cadres réglementaires relatifs aux données, à l’IA et à l’assurance connectée sont hétérogènes et encore en évolution selon les pays d’Amérique latine. On peut faire le lien avec le débat plus large sur la souveraineté technologique : réguler les systèmes sans en maîtriser l’architecture reste un exercice fragile.

En Amérique latine, la fracture numérique redouble la fracture assurantielle

L’Amérique latine présente un contexte particulier. Les taux de pénétration de l’assurance y sont structurellement bas : selon la Fédération interaméricaine des entreprises d’assurance (FIDES), les primes d’assurance représentent en moyenne moins de 3 % du PIB régional. Dans certaines économies avancées, les primes peuvent dépasser 8 % ou 10 % du PIB ; la moyenne OCDE était de 6,2 % en 2024. Une part de la population active reste sans couverture habitation, sans assurance responsabilité civile ou sans protection agricole.

La connectivité aggrave ce déséquilibre. Dans les grandes métropoles, São Paulo, Mexico, Bogotá, les smartphones sont répandus et les offres d’assurance connectée se développent. Les insurtechs y multiplient les produits : assurances auto télématiques, micro-assurances indexées sur des données météorologiques, couvertures santé liées à des applications de suivi de l’activité physique. Zurich Insurance, SURA et plusieurs startups locales comme Chubb ou Bemoov ont lancé des produits de ce type au Brésil, en Colombie et au Mexique.

Mais dans les zones rurales, les quartiers périphériques, les communautés à faibles revenus, la connectivité reste insuffisante et les appareils connectés sont hors de portée financière. Les populations pauvres et vulnérables, y compris dans certains quartiers urbains précaires et territoires ruraux, peuvent être davantage exposées aux chocs climatiques et disposer de capacités de résilience plus faibles ; les risques doivent être analysés localement.

La segmentation algorithmique crée donc un effet ciseau. Ceux qui disposent des outils pour prouver leur faible risque obtiennent des primes basses. Ceux qui ne peuvent pas produire ces données sont soit tarifés sur des bases statistiques défavorables, soit simplement exclus de l’offre. La personnalisation, vendue comme plus équitable, peut renforcer les inégalités qu’elle prétend corriger.

Les insurtechs qui adoptent une approche différente

Le tableau serait incomplet sans les expériences qui montrent une trajectoire différente. Plusieurs acteurs en Amérique latine utilisent précisément les données connectées pour atteindre des populations jusque-là exclues de l’assurance formelle.

L’assurance paramétrique en est l’exemple le plus convaincant. Le principe : déclencher automatiquement un versement quand un paramètre objectif, un niveau de pluviométrie, une vitesse de vent, un indice sismique, dépasse un seuil, sans instruction à déposer ni expert à mandater. Aon a documenté en 2025 un programme paramétrique pour des producteurs de café dans la région de Nariño, en Colombie. Les éléments relatifs à Swiss Re, à la Bolivie et à l’absence antérieure d’assurance des agriculteurs ne sont pas confirmés.

La donnée satellite joue ici un rôle central : elle permet de mesurer les conditions météorologiques sur des parcelles précises sans que l’agriculteur ait besoin d’un smartphone ou d’un capteur sur place. L’IoT, dans ce cas, n’est pas une barrière à franchir pour l’assuré : il est une infrastructure externe que l’assureur exploite directement.

D’autres acteurs travaillent sur des micro-assurances distribuées via des plateformes de paiement mobile. Au Brésil, des partenariats entre assureurs et opérateurs de fintech peuvent proposer des couvertures minimales, telles que le décès accidentel, l’hospitalisation ou la perte d’emploi, intégrées à des applications de transfert d’argent. Cette approche rejoint ce qu’on observe dans d’autres secteurs : l’outil numérique peut élargir l’accès quand il est pensé pour l’inclusion plutôt que pour la segmentation.

Ces expériences ne représentent encore qu’une fraction marginale du marché. Elles prouvent pourtant que l’assurance connectée n’a pas une trajectoire unique.

Les leviers d’action des régulateurs, encore peu mobilisés

L’encadrement des algorithmes de tarification pose également une difficulté structurelle : les régulateurs évaluent des modèles dont la complexité dépasse souvent leurs capacités techniques internes. Sans expertise algorithmique propre, ils se retrouvent à valider des boîtes noires sur la base de déclarations produites par les acteurs qu’ils supervisent. Cette asymétrie d’information affaiblit la portée des obligations de transparence, même lorsqu’elles existent formellement.

La régulation est le levier qui fera basculer cette trajectoire dans un sens ou dans l’autre. Plusieurs outils existent. L’obligation de proposer une offre de base non connectée, à tarification mutualisée, pour tout assureur proposant une offre connectée. Des règles de transparence algorithmique qui imposent aux assureurs d’expliquer les critères utilisés dans la tarification et d’offrir un droit de contestation. Des investissements publics ou des partenariats public-privé pour élargir l’accès aux dispositifs connectés dans les zones sous-équipées.

Plusieurs pays d’Amérique latine ont engagé des réformes de supervision des insurtechs. Le Brésil, via la SUSEP (Superintendência de Seguros Privados), a mis en place un bac à sable réglementaire qui permet à des startups d’assurance de tester des produits innovants dans un cadre encadré. La Colombie et le Mexique ont des démarches similaires. Ces dispositifs sont utiles pour l’innovation, mais ils ne règlent pas la question de l’équité : un bac à sable favorise l’expérimentation, il ne garantit pas que les expériences qui en sortent couvrent les populations les plus exposées.

L’enjeu, d’ici 2030, est de savoir si l’assurance prédictive restera un service réservé aux profils les plus solvables et les mieux équipés, ou si des architectures réglementaires et commerciales parviennent à en étendre les bénéfices. La réponse dépend moins de la technologie que des choix politiques qui l’encadrent, ce qui vaut d’ailleurs pour la plupart des innovations à fort potentiel de discrimination, comme le soulignent les débats sur la mesure des gains de productivité de l’IA.

Les assureurs qui parient sur l’inclusion ont aussi des raisons commerciales de le faire

Une dernière dimension mérite d’être posée : l’intérêt bien compris des assureurs eux-mêmes. La segmentation à l’extrême produit des marchés étroits. Un assureur qui écume les profils les moins risqués se coupe d’une population immense, sous-assurée, qui représente un marché potentiel considérable si l’on sait y proposer des produits adaptés.

Les assureurs qui ont compris cela travaillent sur la réduction du coût de distribution et de gestion des sinistres par la technologie, pour rendre économiquement viables des primes basses sur des marchés de masse. L’automatisation de la souscription et du règlement, les interfaces mobiles simples, les partenariats avec des réseaux de distribution non traditionnels, épiceries, stations-service, opérateurs téléphoniques, font partie de ces stratégies.

La question n’est donc pas de choisir entre technologie et équité. Elle est de construire les conditions dans lesquelles la technologie sert les deux. Cela suppose des régulateurs capables d’anticiper les effets de la segmentation algorithmique, des assureurs prêts à penser leur marché à long terme plutôt qu’à optimiser leurs portefeuilles à court terme, et des gouvernements qui investissent dans les infrastructures numériques sans lesquelles l’assurance connectée reste, par construction, réservée à ceux qui n’en ont pas le plus besoin.

Sources

  1. Capgemini (2025). Top Trends 2025 – Assurance IARD. https://www.capgemini.com/fr-fr/perspectives/publications/top-trends-2025-assurance-iard/
  2. France Assureurs (2025). Cartographie prospective 2025. France Assureurs (sans lien vérifié disponible).
  3. Fédération interaméricaine des entreprises d’assurance (FIDES). Statistiques de pénétration de l’assurance en Amérique latine. FIDES (sans lien vérifié disponible).
  4. SUSEP – Superintendência de Seguros Privados (Brésil). Sandbox réglementaire assurance. SUSEP (sans lien vérifié disponible).