Qualité des données (QDD): un enjeu clé pour les organismes d'assurance

Solvabilité II impose aux compagnies d'assurance de maintenir une qualité des données (QDD) élevée pour garantir la fiabilité des calculs de capital et des rapports réglementaires. Les exigences se concentrent sur trois aspects principaux: l'exactitude, l'exhaustivité et la pertinence des données.

Les principaux enjeux pour assurer une bonne qualité des données sont les suivants :

• Mise en place de processus robustes pour la collecte, la gestion et la validation des données ;
• Documentation et traçabilité des données pour démontrer la conformité aux régulateurs ;
• Gouvernance des données, avec des rôles et responsabilités clairs, pour assurer la qualité tout au long du cycle de vie des données ;
• Surveillance continue et amélioration de la qualité des données, notamment via des indicateurs de performance.

Ces exigences visent à réduire les risques de mauvaise évaluation des provisions techniques et du capital de solvabilité, tout en renforçant la confiance des parties prenantes et des régulateurs.

Un cadre réglementaire structurant mais exigeant

La qualité des données (QDD) est une exigence réglementaire, aussi cruciale que le niveau de fonds propres ou la modélisation des risques. Elle doit être démontrée, contrôlée, documentée et gouvernée.

On la retrouve principalement dans deux textes de référence:

• La directive 2009/138/CE (Solvabilité II) ;
• Le règlement délégué (UE) 2015/35

Solvabilité II : des exigences claires en matière de qualité des données

Depuis l'entrée en vigueur de Solvabilité II, les entreprises d'assurance doivent prouver que leurs données sont exactes, complètes et appropriées.

Ces trois critères sont au cœur de l'article 82 de la directive 2009/138/CE et conditionnent le calcul de solvabilité requis, des provisions techniques et du capital minimum.

Règlements délégués et guidelines: un renforcement continu des obligations

Le règlement délégué 2015/35 (articles 19 à 21 et 262 à 264) précise les attentes en matière de gouvernance, de contrôle interne et de modélisation.

L'EIOPA, via ses orientations, recommande aux entreprises de :

• Mettre en œuvre un cadre structuré pour la qualité des données ;
• Assurer un monitoring régulier via des indicateurs (KPI) ;
• Procéder à des revues périodiques et des actions correctives ;
• Documenter la traçabilité et les règles de gestion des associés.

Des sanctions réelles pour des manquements tangibles

La réglementation Solvabilité II, entrée en vigueur le 1er janvier 2016, a introduit un cadre de supervision harmonisé et fondé sur les risques des assureurs opérant en Europe. Les compagnies d'assurance doivent désormais se conformer à ces normes strictes, qui couvrent la gestion des risques, les exigences de fonds propres et la transparence - y compris en matière de qualité des données. 

L'Autorité de contrôle prudentiel et de résolution (ACPR) a récemment sanctionné plusieurs entreprises pour des manquements liés à la qualité des données.

Ces sanctions soulignent l'importance de maintenir les données de haute qualité pour se conformer aux exigences réglementaires et éviter des pénalités financières.

QDD: un levier stratégique qui rencontre de nombreux freins

De nombreuses compagnies d'assurance peinent encore à adopter une véritable culture de la qualité des données. Le sujet reste souvent perçu comme technique, sans sponsor stratégique fort, et souffre de systèmes d'information cloisonnés, peu interopérables. La gouvernance des données est généralement faible ou inexistante, avec des responsabilités floues.

Les efforts se concentrent sur les urgences réglementaires, sans vision pérenne. La qualité des données est rarement priorisée dans les arbitrages budgétaires, faute de ROI immédiat. Le manque de compétences hybrides et de leadership aggrave la situation. Enfin, l'absence d'incidents visibles nourrit un faux sentiment de sécurité, encourageant des réponses court-termistes au détriment de solutions durables.

La QDD est avant tout une opportunité

Une qualité des données solide et efficace offre de nombreux avantages au-delà de la simple conformité réglementaire.

• Meilleure prise de décision : des données fiables permettent aux dirigeants de prendre des décisions éclairées, basées sur des analyses précises et pertinentes ;
   
• Efficacité opérationnelle: des données de qualité réduisent les erreurs, les redondances et les inefficacités, ce qui se traduit par une optimisation des processus et une réduction des coûts ;
   
• Amélioration de la relation client: des données précises et bien gérées permettent de mieux comprendre les besoins des clients, d'offrir des services plus personnalisés et d'accroître la satisfaction et la fidélisation ;
   
• Facilitation de l'innovation : une bonne qualité des données permet de mieux exploiter les analyses avancées, l'intelligence artificielle et d'autres technologies pour développer de nouveaux produits et services ;
   
• Conformité simplifiée: une bonne qualité des données rend la production de rapports réglementaires plus fluide et moins coûteuse, tout en minimisant les risques de non-conformité.

En somme, investir dans la qualité des données contribue à renforcer la performance globale de l'entreprise, en plus de répondre aux exigences réglementaires.
 

QDD, RGPD et sécurité de l'information

La qualité des données est fortement liée à la conformité au Règlement Général sur la protection des données. En effet, elle garantit l'exactitude et la mise à jour des données personnelles, facilite leur traçabilité et soutient une gouvernance rigoureuse. Elle aide aussi à appliquer le principe de minimisation en évitant les données inutiles ou redondantes. Enfin, les dispositifs de sécurité mis en place dans une démarche QDD renforcent la protection des données personnelles.

Mais la qualité des données a également une incidence significative sur la sécurité de l'information et la cybersécurité. Des données fiables et bien gouvernées réduisent les vulnérabilités des systèmes, améliorent la détection des menaces et assurent une gestion précise des accès et des identités. La QDD devient ainsi un pilier de la cybersécurité, en soutenant la conformité aux réglementations (RGPD, DORA) et en renforçant la résilience face aux risques numériques.

Des dynamiques à venir propices à la QDD

L'année 2025-2026 ouvre une fenêtre d'opportunité inédite pour les acteurs de l'assurance - mutuelles, compagnies, institutions de prévoyance - de faire de la qualité des données (QDD) un véritable levier stratégique. Plusieurs dynamiques convergent pour pousser le secteur à franchir un cap décisif.

Le renforcement des exigences réglementaires transforme la QDD en prérequis incontournable.
Solvabilité II impose une rigueur croissante sur les données utilisées pour les calculs prudentiels, les ORSA ou encore les reportings narratifs. En parallèle, DORA introduit des obligations renforcées en matière de traçabilité, de résilience opérationnelle et de contrôle des données critiques. La CSRD et la taxonomie verte, quant à elles, exigent des données ESG fiables, structurées et auditables. La qualité des données ne se limite plus au reporting: elle devient une condition continue de conformité.

L'essor rapide de l'intelligence artificielle dans l'assurance met en lumière un lien de dépendance directe: pas de données fiables, pas d'IA fiable. Les cas d'usage se multiplient - détection de fraude, prédiction de résiliations, tarification dynamique - mais tous reposent sur une donnée propre, complète, actualisée et traçable. Les directions générales prennent conscience que la QDD n'est plus un sujet réservé à l'IT, mais un socle stratégique pour l'innovation.

Le besoin de pilotage agile et transverse s'impose également dans un contexte économique instable. Inflation, dérèglement climatique, tensions géopolitiques : les dirigeants ont besoin d'indicateurs fiables, en temps réel. Il ne s'agit plus de recevoir un reporting à J+30, mais de décider à J+1 avec une donnée consolidée, robuste et immédiatement exploitable. La QDD passe ainsi du rôle discret de support à celui, central, d'outil de pilotage stratégique.

Par ailleurs, les technologies ont considérablement mûri. Les solutions de data quality, MDM, data lineage ou catalogues de données sont aujourd'hui plus intégrées, souvent disponibles en mode SaaS, et plus simples à déployer grâce aux approches low-code, aux contrôles embarqués et aux workflows automatisés. La barrière du coût ou de la complexité technique n'est plus un frein: rendre la donnée fiable est devenu non seulement possible, mais accessible.

Les pressions sur les fonctions clés ne cessent aussi de croître. L'ACPR durcit ses attentes, notamment sur la qualité des données utilisées par les fonctions Solvabilité II (actuariat, gestion des risques, audit interne), qui doivent désormais démontrer traçabilité, alertes et preuves solides. La QDD devient, pour ces acteurs, un moyen de se protéger eux-mêmes face aux exigences réglementaires.

Autre tendance forte : l'externalisation croissante de certaines fonctions impose de contractualiser la qualité des données. On ne peut plus se reposer sur la seule confiance. Il devient indispensable d'encadrer, formaliser et superviser la qualité dans les relations avec les prestataires. La QDD s'invite ainsi dans les compétences de pilotage opérationnel.

Enfin, les premiers retours sur investissement sont là. Les entreprises ayant structuré leur démarche QDD constatent des bénéfices concrets : moins de retraitements, moins de stress réglementaire, meilleure capacité analytique, réduction des risques opérationnels, meilleure connaissance client et innovation facilitée. Les exemples positifs se multiplient, prouvant que le sujet n'est ni théorique ni marginal - il est devenu un facteur de performance à part entière.