Cet article décrit un projet pilote visant à transformer les données d'indemnisation non structurées, comme les notes médicales et les rapports d'experts, en variables actuarielles exploitables grâce aux grands modèles de langage (LLM). La méthodologie repose sur une architecture à deux étapes qui extrait d'abord des informations précises de documents isolés avant de les synthétiser à l'échelle du dossier complet. En utilisant des données synthétiques pour l'entraînement et une validation par des experts cliniques, l'étude démontre une précision d'extraction élevée. L'intégration de ces nouvelles variables dans les méthodes de provisionnement traditionnelles a permis de réduire l'erreur d'estimation des réserves de 6,5 % à 4,0 %. Ce cadre offre ainsi aux actuaires une solution systématique et reproductible pour valoriser des informations narratives jusqu'alors sous-exploitées. Finalement, l'approche favorise une meilleure gestion des risques et une tarification plus précise tout en respectant les exigences réglementaires de transparence.
Le rapport souligne une détente tarifaire historique, marquée par une baisse spectaculaire des primes et des franchises, particulièrement pour les grandes entreprises. Parallèlement, le secteur observe une hausse inquiétante de la sinistralité, touchant principalement les entreprises de taille intermédiaire (ETI) dont les coûts d'indemnisation ont quadruplé.
Ce rapport présente un bilan détaillé des incidents majeurs liés aux TIC survenus en 2025. Publié en juin 2026 sous l'égide du règlement DORA, le document analyse plus de 3 300 incidents, principalement concentrés dans les secteurs bancaire et des paiements. Les sources précisent que si la majorité des perturbations proviennent de défaillances systémiques ou de prestataires tiers, les cyberattaques directes restent relativement limitées.