La sélection des risques accélérée continue d’évoluer et de s’ancrer de plus en plus dans la sélection des risques en assurance vie. Bien que la sélection des risques accélérée améliore l’expérience client par rapport à la sélection des risques complète, le recours à des renseignements autodéclarés — tels que l’indice de masse corporelle (IMC), le tabagisme, les antécédents médicaux et d’autres informations liées à la santé — pose des défis importants pour les assureurs. L’élimination des exigences traditionnelles de sélection des risques pourrait entraîner : 

• Une détérioration de la mortalité attribuable au fait d’attirer des proposants qui, autrement, n’auraient peut-être pas présenté de demande ou dont la demande aurait été refusée dans le cadre d’un processus de sélection des risques traditionnel;

• Des pertes de primes, découlant de l’attribution de classes de risque plus favorables que celles qui auraient été accordées dans le cadre d’une sélection des risques traditionnelle. 

Ces deux effets peuvent être quantifiés en calculant la déviation de la mortalité, soit la différence entre la mortalité implicite associée à la classe de risque de la sélection accélérée et la mortalité qui aurait été associée à la classe attendue à l’issue d’une sélection des risques complète. 

Bien que les programmes canadiens de sélection des risques accélérée soient en place depuis 2015, il faudra encore du temps avant que suffisamment de réclamations crédibles soient accumulées pour permettre d’évaluer concrètement l’impact de cette approche sur la mortalité. Entre-temps, il est essentiel que les assureurs surveillent dès maintenant et de manière proactive leurs programmes de sélection des risques accélérée afin d’obtenir des indicateurs précoces sur la mortalité future, leur permettant ainsi de réagir rapidement aux résultats de la surveillance, d’améliorer les programmes et de corriger d’éventuelles lacunes. Les États-Unis peuvent servir de point de référence, puisque la sélection des risques accélérée y a été adoptée plus tôt et y est largement répandue. Aux États-Unis, deux types de pratiques de surveillance sont couramment utilisées :

• Échantillon aléatoire : Les proposants qui, en temps normal, auraient été soumis à une sélection des risques effectuée à l’aide d’un minimum de preuves (au-delà de la proposition ou de l’entretien téléphonique) sont sélectionnés de manière aléatoire pour satisfaire à des exigences supplémentaires de sélection des risques, telles que la lecture des signes vitaux ou un prélèvement.

• Vérification après l’émission de la police : Également connue sous le nom de sélection des risques après l’émission au Canada, cette approche consiste généralement à examiner un rapport d’un médecin traitant (RMT) ou un dossier de santé électronique (DSE) une fois la police d’assurance émise à l’issue d’une sélection des risques accélérée. En cas de fausse déclaration importante, une vérification après l’émission de la police pourrait entraîner la résiliation du contrat. La décision relative à la classe de risque prise à la suite d’une vérification après l’émission est considérée comme une approximation de la sélection des risques complète. 

Ces deux pratiques de surveillance permettent aux assureurs de comparer les décisions relatives aux classes de risque prises lors d’une sélection des risques accélérée à celles qui auraient été rendues dans une sélection des risques complète (ou d’une approximation, dans le cas d’une vérification après l’émission). Les assureurs peuvent quantifier la déviation de la mortalité en analysant les écarts dans les décisions de classification des risques observés à partir d’un échantillon aléatoire issu de l’une ou l’autre des pratiques de surveillance.  

Cet article de Munich Re, É.-U. (vie) concernant son étude de 2023 sur la déviation de la mortalité fournit de plus amples renseignements sur les pratiques de surveillance aux États-Unis. 

La mortalité relative (MR) présumée dans le calcul de la déviation a une incidence directe sur les résultats. En particulier, les refus constituent la forme la plus grave d’erreur de classification et ont souvent une influence déterminante sur le niveau de déviation de la mortalité observé en pratique. Par conséquent, les résultats sont fortement sensibles à l’hypothèse de mortalité relative utilisée. Le taux de 500 % a été choisi à des fins d’illustration dans cet exemple. Les assureurs peuvent toutefois utiliser des taux de mortalité relative adaptés à la situation de leur entreprise. 

Dans l’exemple simplifié ci-dessus, toutes les polices ont été pondérées de manière égale, puisque le calcul a été effectué en fonction du nombre. En pratique, les assureurs peuvent affiner leurs calculs de la déviation de la mortalité pour tenir compte de la mortalité relative selon diverses caractéristiques des polices, telles que l’âge, le sexe, le montant d’assurance et le type de produit. Ils peuvent également ajuster la pondération de chaque dossier en fonction de la valeur actualisée des réclamations prévues. 

Aux États-Unis, les données issues des activités de surveillance font souvent l’objet d’un suivi dossier par dossier, ce qui permet une analyse approfondie des déviations en fonction des caractéristiques propres aux polices. Une récente étude sur la déviation de la mortalité publiée par Munich Re, É.-U. (vie) a révélé les tendances suivantes selon le sexe, l’âge à l’émission et le montant d’assurance. 

• Sexe : Dans les programmes de sélection des risques accélérée, les taux de classification erronée sont généralement plus élevés chez les hommes que chez les femmes. Le taux moyen de déviation de la mortalité observé chez les hommes est supérieur de plus de 25 % à celui observé chez les femmes. 

• Âge à l’émission : Les tranches d’âge plus avancées sont associées à une déviation de la mortalité plus élevée (comme l’indique la figure 1), en raison d’une prévalence accrue de problèmes de santé et, par conséquent, d’un risque accru de fausses déclarations. La valeur protectrice à laquelle un assureur renonce en omettant d’effectuer des tests de laboratoire et des examens médicaux a un impact plus important chez les personnes souscrivant à un âge plus avancé.

• Montant d’assurance : La déviation de la mortalité tend généralement à diminuer à mesure que le montant d’assurance augmente (voir la figure 1). Cette situation s’explique probablement par des exigences de sélection des risques accélérée plus rigoureuses et par l’examen effectué par un tarificateur humain pour les montants plus élevés. Elle peut aussi résulter de différences dans le marché cible ou dans les données démographiques selon les tranches assurées. 

L’un des facteurs influant sur la déviation de la mortalité est la différence entre la structure des classes de risque de la sélection des risques accélérée aux États-Unis et au Canada. Au Canada, les assureurs vie proposent habituellement seulement deux classes de sélection des risques accélérée (non-fumeur et fumeur), tandis qu’aux États-Unis, ils reproduisent habituellement l’ensemble des classes de risque préférentiel (habituellement quatre classes de non-fumeurs et deux classes de fumeurs) dans leurs programmes de sélection des risques accélérée.

Par conséquent, l’absence de classes de risque préférentiel sujettes à une classification erronée simplifie le calcul de la déviation liée à la sélection des risques accélérée pour les clients canadiens. Fait intéressant, cela pourrait entraîner une diminution de la déviation de la mortalité, puisque l’absence de sélection accélérée pour les classes de risque préférentiel sur le marché canadien élimine le risque de mauvaise classification dans ces classes. Les erreurs de classification défavorables dans la sélection préférentielle surviennent lorsqu’une police se voit attribuer une classe de risque préférentiel dans le cadre de la sélection des risques accélérée, alors qu’elle aurait reçu un taux standard (ou une classe préférentielle inférieure) dans le cadre de la sélection des risques complète. Puisque de tels cas n’existent pas sur le marché canadien en raison de l’absence de multiples classes de risque préférentiel, on peut s’attendre à une diminution de la déviation de la mortalité par rapport aux États-Unis, toutes choses étant égales par ailleurs.

En fait, une étude récente de Munich Re, É.-U. (vie) a révélé qu’environ 70 % des résultats défavorables liés aux échantillons aléatoires consistent en des risques standards dans le cadre d’une sélection des risques complète, alors qu’un taux préférentiel ou super préférentiel a été attribué à tort dans une sélection des risques accélérée. Bien que ces erreurs de classification liées aux classes de risque préférentiel aient une incidence moindre sur la mortalité comparativement à d’autres formes de classification erronée par la sélection des risques accélérée, nous estimons que l’absence de la source d’erreur la plus courante réduira la déviation de la mortalité estimée en fonction des échantillons aléatoires sur le marché canadien par rapport au marché américain. 

Les assureurs canadiens qui envisagent d’offrir la sélection des risques accélérée pour des classes de risque préférentiel doivent garder à l’esprit que cela pourrait entraîner un risque accru de classifications erronées. Cela se traduirait par une déviation de la mortalité plus importante dans leurs programmes de sélection des risques accélérée, à moins que des mesures d’atténuation ne soient mises en œuvre. Il pourrait s’agir de modèles prédictifs pour le triage des risques ou de l’ajout de nouvelles sources de données sur la santé comme des données de laboratoires cliniques ou sur les médicaments sur ordonnance, qui sont largement utilisées aux États-Unis. 

Ce qui précède suppose que les marchés américain et canadien présentent des taux équivalents de fausses déclarations et de non-divulgation. De plus, cela ne tient pas compte du rôle des programmes de sélection préférentielle volontaire, qui sont peu répandus aux États-Unis, dans le cadre desquels les titulaires de police peuvent choisir de se soumettre à une sélection des risques complète s’ils estiment que cela donnerait de meilleurs résultats. Cela pourrait entraîner une antisélection et une cohorte de proposants à la sélection des risques accélérée en moins bonne santé au Canada. L’impact défavorable que les programmes de sélection préférentielle volontaire peuvent avoir sur la déviation de la mortalité devrait être pris en compte dans la conception des programmes de sélection des risques accélérée. 

Comme il a été mentionné dans la section précédente sur les pratiques aux États-Unis, les échantillons aléatoires et les vérifications après l’émission de la police sont les deux principales approches utilisées pour surveiller la déviation de la mortalité. Le marché américain accorde beaucoup plus d’importance aux vérifications après l’émission, tandis qu’au Canada, la grande majorité des mesures de surveillance de la déviation de la mortalité reposent sur les échantillons aléatoires.

Soixante-trois pour cent (63 %) des assureurs aux États-Unis effectuent des vérifications après l’émission de la police au moyen de rapports du médecin traitant ou de dossiers de santé électroniques, contre seulement 19 % des assureurs canadiens, qui ont indiqué avoir intégré ou envisagent actuellement d’intégrer de telles vérifications à leur processus de sélection des risques1.

Mais cette différence entre les marchés cadre-t-elle avec les avantages de chacune de ces méthodes de surveillance? 

Des études récentes menées par Munich Re, É.-U. ont révélé que les échantillons aléatoires sont plus efficaces pour détecter les erreurs de classification défavorables dans la sélection préférentielle et les erreurs de classification directement liées aux analyses demandées par les assureurs, comme la non-divulgation de l’usage du tabac. Les vérifications après l’émission, quant à elles, sont les plus efficaces pour repérer les formes les plus graves de fausse déclaration, comme les dossiers qui auraient fait l’objet d’un refus ou d’une surprime en raison d’antécédents médicaux indiqués dans un rapport du médecin traitant ou un dossier de santé électronique. Les vérifications après l’émission de la police offrent également une meilleure expérience client globale et des taux de traitement automatisé potentiellement plus élevés. La figure 2 présente la répartition de la gravité des erreurs de classification selon la méthode de surveillance, d’après l’étude réalisée aux États-Unis.  

Compte tenu de l’absence de classes de risque préférentiel dans la sélection des risques accélérée et de l’absence d’erreurs de classification qui en découlent sur le marché canadien, on pourrait s’attendre à ce que la vérification après l’émission de la police soit relativement plus efficace dans le contexte canadien, puisqu’elles permettent d’identifier d’autres formes d’erreurs, telles que les polices qui auraient dû être refusées.

De plus, aux États-Unis, les vérifications après l’émission offrent une meilleure expérience client que les échantillons aléatoires, car elles permettent une prise de décision plus rapide, puisque des preuves supplémentaires ne sont recueillies qu’auprès d’un nombre réduit de proposants au moment de la sélection des risques. Le recours aux vérifications après l’émission plutôt qu’aux échantillons aléatoires peut également contribuer à réduire les pertes. 

De plus, des pertes supérieures à la moyenne dans les échantillons peuvent indiquer que le programme de sélection des risques accélérée d’une compagnie présente des risques défavorables de manière disproportionnée et que les pertes subséquentes sont sélectives. C’est signe que les résultats des échantillons aléatoires ne sont plus véritablement aléatoires, car ils représentent un échantillon de proposants qui étaient disposés à fournir des preuves. Les vérifications après l’émission permettent de prévenir ce type d’antisélection, puisqu’elles ne requièrent aucune action directe de la part des proposants.  

Les vérifications après l’émission peuvent aussi être utiles pour surveiller les fausses déclarations des agents. Toutefois, les résultats doivent être interprétés avec prudence, car ces vérifications tendent à mener à des attributions de classes de risque plus conservatrices que celles issues d’un processus traditionnel de sélection complète.  

Il convient également de noter que les vérifications après l’émission sont souvent appliquées de façon plus ciblée aux dossiers à risque élevé, car elles peuvent offrir une valeur protectrice accrue si les assureurs sont disposés à annuler les polices en cas de fausse déclaration importante. Les résultats issus des vérifications ciblées ne sont pas adaptés à la surveillance de la déviation de la mortalité, car l’échantillon ciblé ne reflète pas fidèlement la répartition globale des affaires au sein du portefeuille d’assurance.

Étant donné que les échantillons aléatoires et les vérifications après l’émission peuvent avoir diverses répercussions sur l’expérience des conseillers, les exigences en matière de consentement et l’expérience client globale, de nombreux compromis doivent être considérés lors du choix de l’approche la plus appropriée pour réduire la déviation de la mortalité. Cependant, les premiers résultats de surveillance de la sélection des risques accélérée aux États-Unis indiquent que les vérifications après l’émission constituent une valeur ajoutée pour la surveillance de la déviation de la mortalité sur le marché canadien.

Le manque de numérisation et d’accès en temps réel aux données de sélection des risques peut constituer un obstacle pour certains assureurs canadiens en ce qui a trait à la segmentation du risque dans le cadre des programmes de sélection des risques accélérée, tant pour ce qui est de rendre des décisions instantanées sur les polices que pour surveiller la déviation de la mortalité. Étant donné que la collecte de données en soi peut poser un défi dans la sélection des risques accélérée, cela soulève la question de savoir quelles caractéristiques des données devraient être priorisées lors de la conception de ces programmes.  

Du point de vue de la déviation de la mortalité, les deux principales caractéristiques des données à recueillir sont les décisions de classification du risque dans les cas de sélection des risques accélérée et de sélection des risques complète pour tous les dossiers de l’échantillon aléatoire. Le fait de connaître les deux décisions permet de calculer la matrice de classification erronée indiquée ci-dessus. La classe de risque d’une sélection des risques complète est facile à déterminer, car il s’agit simplement de la décision définitive dans le cas d’une demande pour laquelle des prélèvements ont été exigés dans le cadre du processus d’échantillon aléatoire. Certains assureurs ne sont pas en mesure de consigner la classe de risque attribuée lors de la sélection des risques accélérée pour les dossiers soumis à un échantillon aléatoire. En effet, dans certains cas, cette classification n’est pas attribuée aux polices redirigées vers une sélection complète à partir de l’échantillon aléatoire. Voici quelques solutions pour ces cas. 

• Une façon de simplifier la collecte de données liées à la classe de risque d’une sélection des risques accélérée est d’exclure tous les dossiers de sélection des risques accélérée non admissibles de l’échantillon aléatoire. Plus particulièrement, l’une des raisons pour lesquelles une classe de risque de sélection accélérée n’est pas attribuée aux dossiers redirigés vers une sélection complète à partir des échantillons aléatoires est que certaines divulgations faites durant la sélection peuvent automatiquement déclencher la commande d’analyses médicales, comme c’est le cas, par exemple, pour un diabète déclaré. L’attribution d’une classe de risque au moment de la divulgation dans la sélection des risques accélérée peut s’avérer difficile, puisque l’évaluation repose à la fois sur les renseignements divulgués et sur les résultats des analyses médicales. Étant donné que les dossiers impliquant la divulgation de renseignements qui déclenchent automatiquement la commande d’analyses sont redirigés vers une sélection des risques complète, ils ne devraient pas être considérés comme admissibles à la sélection des risques accélérée. Nous recommandons donc aux assureurs d’exclure ces demandes du calcul de la déviation de la mortalité.

• Une autre solution consiste à adopter une approche différente pour le suivi de la déviation de la mortalité, par exemple, en comparant le taux de divulgation de l’usage du tabac et les taux de refus entre l’ensemble des dossiers soumis à la sélection des risques accélérée et ceux inclus dans l’ensemble des échantillons aléatoires. Cette approche fournit des renseignements précieux au niveau du bloc d’affaires, mais il est essentiel de faire preuve de prudence lors de la comparaison des données, car les polices incluses dans les échantillons aléatoires concernent souvent de manière disproportionnée des personnes plus âgées ou demandant des montants d’assurance plus élevés. Il s’agit d’une bonne première étape si la classe de risque de la sélection accélérée n’est disponible, mais elle comporte tout de même des limites dans la mesure où elle ne permet pas d’analyser la déviation de la mortalité à l’échelle des polices.  

Il convient aussi de se questionner sur le moment le plus logique pour appliquer des échantillons aléatoires dans le processus de sélection des risques accélérée. Devraient-ils être affectés avant ou après l’application du moteur de règles et des modèles à la population? 

L’utilisation de l’échantillon aléatoire en amont permet aux assureurs d’évaluer l’efficacité de leurs modèles de triage dans la sélection des risques ainsi que le risque global associé au bassin de proposants. En revanche, l’utilisation de l’échantillon aléatoire après l’application des modèles, des moteurs de règles et d’autres outils d’évaluation du risque fournit la meilleure estimation de la déviation de la mortalité résiduelle, puisque les dossiers qui ont déjà été soumis au processus de sélection des risques complète sont ceux qui auraient été émis selon la classe de risque attribuée à la sélection des risques accélérée.

Dans cette optique, nous estimons qu’il est judicieux d’adopter les deux approches! Les échantillons aléatoires doivent être utilisés au début du processus de sélection des risques, mais d’autres modèles et règles doivent être appliqués à tous les dossiers, qu’ils soient inclus dans un échantillon aléatoire ou non. Les assureurs peuvent ainsi évaluer l’efficacité des outils individuels dans le cadre de leur de sélection des risques accélérée, ainsi que la déviation de la mortalité résiduelle. Toutefois, nous comprenons que des limites techniques peuvent parfois nuire au suivi de l’utilisation d’échantillons aléatoires tout au long du processus de sélection des risques. Dans ce contexte, nous recommandons d’utiliser les échantillons aléatoires à la dernière étape du processus afin d’obtenir la meilleure visibilité possible de la déviation de la mortalité résiduelle. 

En bref, il est important d’évaluer à la fois l’efficacité de la sélection des risques accélérée et le taux global de déviation de la mortalité du programme. Toutefois, si des défis techniques se posent, la priorité devrait être accordée à la compréhension de la déviation globale du programme. 

En règle générale, au Canada, les programmes de sélection des risques accélérée mettent en œuvre des programmes d’échantillon ciblés et aléatoires dans le cadre desquels les niveaux de dépistage varient selon l’âge et le montant — un plus grand nombre de tests étant requis pour les personnes plus âgées ou dont le montant d’assurance est plus élevé. 

• Échantillons ciblés : Un échantillon ciblé est un dossier soumis à une sélection des risques sans prélèvement qui est sélectionné pour des exigences supplémentaires (p. ex., prélèvements, signes vitaux ou rapport du médecin traitant au-delà des exigences de base) au moyen d’analytiques de sélection des risques.

En l’absence de données directes sur la déviation de la mortalité, il est raisonnable de s’attendre à ce que le risque de mortalité soit plus élevé pour les âges et les montants d’assurance plus élevés. En revanche, grâce à une collecte directe de données sur la déviation de la mortalité issues d’évaluations à l’échelle des polices, les niveaux d’échantillons pourraient mieux refléter le risque de déviation de la mortalité observé. Par exemple, comme nous l’avons vu précédemment, des études menées aux États-Unis montrent que la déviation de la mortalité augmente avec l’âge, mais diminue en fonction du montant d’assurance. 

Cela met en évidence l’intérêt d’ajuster les niveaux d’échantillons personnalisés selon les caractéristiques des données de la sélection des risques, comme l’indice de masse corporelle déclaré, d’autres divulgations relatives à la sélection des risques, ou le réseau de distribution, afin de concevoir des programmes d’échantillons qui équilibrent mieux la déviation de la mortalité et l’expérience client. Le fait de lier directement la déviation de la mortalité aux renseignements déclarés dans la sélection des risques permet aussi d’élargir la prise de décisions instantanées aux limitations à faible risque. Bien qu’encore émergente, cette application des études sur la déviation demeure un sujet de recherche prometteur. 

Il va sans dire que les programmes de sélection des risques accélérée doivent continuer de rechercher un équilibre entre l’expérience client, celle des conseillers et le risque de déviation de la mortalité. Toutefois, l’application de différents niveaux d’échantillons selon des caractéristiques autres que l’âge et le montant d’assurance pourrait permettre d’atteindre un équilibre plus optimal entre le risque et l’expérience client.