Brevet FR3153173A1 — publié le 20250321

PROCÉDÉ DE DÉTERMINATION D’UN GROUPE DE CONDUCTEURS POUR CONSTITUER UN SCHÉMA D’ASSURANCE PAIR-À-PAIR À RISQUE HOMOGÈNE La présente invention concerne un procédé de détermination d’un groupe de conducteurs participant à un programme d’assurance pair-à-pair, mis en œuvre par ordinateur, comprenant les étapes : a) détermination d’un graphe de connaissance (2) d’une pluralité de conducteurs (A, B, C, D, E) ; b) détermination d’une communauté de conducteurs parmi la pluralité de conducteurs, présentant un risque d’accident homogène, sur base des scores de risque d’accident ; c) détermination d’un premier conducteur parmi la communauté de conducteurs et invitation dudit premier conducteur à participer au programme d’assurance pair-à-pair ; d) détermination d’un conducteur suivant parmi la communauté de conducteurs en suivant un chemin hamiltonien le plus court dans le graphe de connaissance ; e) itération de l’étape d) jusqu’à ce que la somme des montants assurés des conducteurs atteigne un montant assuré maximum. (Figure à publier avec l'abrégé : Figure 1) PROCÉDÉ DE DÉTERMINATION D’UN GROUPE DE CONDUCTEURS POUR CONSTITUER UN SCHÉMA D’ASSURANCE PAIR-À-PAIR À RISQUE HOMOGÈNE La présente invention concerne le domaine des véhicules automobiles, plus particulièrement le domaine des assurances pour les conducteurs des véhicules automobiles. De façon conventionnelle, les schémas d’assurance de type pair-à-pair (P2P) connus offrent une meilleure approche que les assurances classiques en ce que ces schémas exploitent les principes de partage et de mutualisation des risques entre pairs assurés. Cependant, au sein de ces assurances P2P, l’optimisation de la sélection des assurés est primordiale. Un enjeu majeur émerge lorsque les assurances P2P croissent, engendrant une répartition inégale des risques et instabilité. En effet, à mesure que le groupe d'assurance P2P s'élargit, le risque de déséquilibre dans la distribution des risques s'accroît. Ce déséquilibre découle de la disparité potentielle des risques entre les membres du groupe, ce qui pourrait potentiellement menacer la solidité financière de l'ensemble du système. Cette instabilité représente une problématique majeure à résoudre, notamment dans le cadre de schémas d’assurances P2P constitués de conducteurs de véhicules automobiles. Le document de brevet publié US 2015/0161538 A1 divulgue une méthode d’identification de profils d’individus pour constituer un schéma d’assurance pair-à-pair en fonction d’un critère basé sur leurs centres d’intérêts partagés sur un réseau social. Cependant, la solution proposée par le document ne permet pas de résoudre efficacement le problème technique énoncé ci-dessus, car elle regroupe les risques sur la base de facteurs de risque, augmentant la possibilité d'un excédent de pertes dû à la survenance simultanée de risques. Par exemple, l’identification des profils d’assurés peut être basée sur des personnes ayant en commun des loisirs risqués, comme le ski, ce qui rend instable le schéma d’assurance P2P, car la plupart des skieurs concentrés dans la même communauté d’assurés P2P courent un risque accru de sinistre pendant l'hiver. La présente invention a pour objectif de pallier au moins un des inconvénients de l’état de la technique susmentionné. Plus particulièrement, l’invention a pour objectif de proposer une solution simple et performante permettant de sélectionner efficacement des profils d’assurés partageant un risque homogène dans un schéma d’assurance pair-à-pair. À cet effet, l’invention a pour objet un procédé de détermination d’un groupe de conducteurs participant à un programme d’assurance pair-à-pair, mis en œuvre par ordinateur et comprenant les étapes : a) détermination d’un graphe de connaissance d’une pluralité de conducteurs où chaque conducteur est relié à chacun des autres conducteurs par un poids w eij représentatif d’une similitude de score de risque d’accident, basé sur des mesures de conduite desdits conducteurs ; b) détermination d’une communauté de conducteurs parmi la pluralité de conducteurs, présentant un risque d’accident homogène, sur base des scores de risque d’accident ; c) détermination d’un premier conducteur parmi la communauté de conducteurs et invitation dudit premier conducteur à participer au programme d’assurance pair-à-pair ; d) détermination d’un conducteur suivant parmi la communauté de conducteurs en suivant un chemin hamiltonien le plus court dans le graphe de connaissance, et invitation dudit conducteur suivant à participer au programme d’assurance pair-à-pair ; e) itération de l’étape d) jusqu’à ce que la somme des montants assurés de chacun des conducteurs acceptant l’invitation atteigne un montant assuré maximum. Selon un mode de réalisation, le poids w eij reliant chacun des conducteurs à un autre des conducteurs du graphe de connaissance est déterminé sur base d’une différence des scores de risque d’accident desdits deux conducteurs. Selon un mode de réalisation, le poids w eij reliant chacun des conducteurs à un autre des conducteurs du graphe de connaissance est déterminé, en outre, sur base d’une mesure de proximité m ij de risque lié à des facteurs exogènes entre les deux conducteurs. Selon un mode de réalisation, le poids w eij reliant chacun des conducteurs à un autre des conducteurs du graphe de connaissance est avec où n i et n j correspondent à deux conducteurs, où UBI(n i ) et UBI( n j ) correspondent respectivement au score de risque relatif aux conducteurs n i et n j ; et où M(n i , n j ) est une proximité des facteurs de risque exogènes entre les conducteurs n i et n j . Selon un mode de réalisation, le poids w eij reliant chacun des conducteurs à un autre des conducteurs du graphe de connaissance est d’autant plus petit que la similitude de score de risque d’accident est grande et inversement. Selon un mode de réalisation, à l’étape b), une pluralité de communautés est établie et ordonnée suivant les sommes des scores de risque d’accident des conducteurs de chacune de ladite pluralité de communautés, la communauté avec la plus petite somme des scores de risque d’accident étant sélectionnée. Selon un mode de réalisation, la pluralité de communautés est établie parmi la pluralité de conducteurs au moyen d’un algorithme de Louvain. Selon un mode de réalisation, à l’étape c), le premier conducteur parmi la communauté est déterminé sur base d’une somme de poids w eij minimale. Selon un mode de réalisation, pour chaque conducteur acceptant l’invitation, un montant de prime d’assurance est déterminé. Les mesures de l’invention sont avantageuses en ce que le chemin hamiltonien le plus court tracé sur le graphe de connaissance, permet d’identifier et de classer efficacement les conducteurs de véhicules automobiles garantissant ainsi un risque réparti de façon homogène dans le groupe d’assurés P2P jusqu'au capital assuré prédéfini. La présente invention permet d’une part, de sélectionner les conducteurs présentant le risque le plus faible en matière d'assurance automobile, et d’autre part, elle permet aux conducteurs présentant un risque faible, de bénéficier d’une assurance automobile P2P à risque homogène et maîtrisé, leur permettant de réduire considérablement leur franchise et/ou le montant de leur prime d’assurance. FIG. 1 représente de manière schématique un graphe de connaissance comprenant un groupe de conducteurs participant à un programme d’assurance pair-à-pair, ledit groupe étant déterminé au moyen d’un chemin hamiltonien le plus court dans ledit graphe de connaissance, suivant un procédé selon l’invention. Description détaillée La FIG. 1 représente de manière schématique un graphe de connaissance 2 complètement connecté et comprenant un groupe de conducteurs sélectionnés au moyen d’un procédé selon l’invention pour participer à un programme d’assurance pair-à-pair (P2P). Le procédé de l’invention correspond à une méthode mise en œuvre par ordinateur permettant de déterminer les conducteurs aptes à rejoindre le programme d’assurance P2P, ledit procédé comprenant une première étape a) de détermination d’un graphe de connaissance complètement connecté à partir d’une pluralité de conducteurs donnée, et une deuxième étape b) de détermination d’une communauté Cx de conducteurs parmi la pluralité de conducteurs, présentant un risque d’accident homogène en fonction de scores de risque d’accident basés sur des mesures de conduite desdits conducteurs. En effet, pour chaque conducteur, le score de risque calculé est préférentiellement en fonction d’un relevé de données télémétriques relatives à la conduite d’un véhicule automobile par ledit conducteur. Préférentiellement, le score de risque est également basé sur des facteurs de risque exogènes liés à la conduite du véhicule automobile. Le score de risque étant : [Math 1] où UBI( n i ) correspond au score de risque relatif à un conducteur n i , le score étant compris entre 0 et 1, avec 0 correspondant à un risque élevé, et 1 à un risque inexistant. Le calcul du score de risque ne fait pas partie du cadre de la présente invention, mais sera toutefois expliqué plus loin dans la présente description. A l’étape b), une pluralité de communautés Cx est établie et ordonnée suivant les sommes des scores de risque d’accident des conducteurs de chacune de ladite pluralité de communautés Cx , la communauté avec la plus petite somme des scores de risque d’accident étant sélectionnée. Il s’agit de celle représentée dans le graphe de connaissance 2, avec des nœuds A, B, C, D et E représentant respectivement un des conducteurs de la communauté Cx qui présente le risque le moins élevé. De préférence, la pluralité de communautés Cx est établie parmi la pluralité de conducteurs donnée au moyen d’un algorithme de Louvain, dans lesquels chaque nœud étant exclusivement présent dans une seule des communautés Cx établies. Les nœuds sont reliés par des arêtes représentants une liaison de risque entre deux conducteurs, ladite liaison comprenant un poids w eij représentatif d’une similitude de score de risque d’accident. Le poids w eij reliant chacun des conducteurs à un autre des conducteurs du graphe de connaissance 2 est déterminé suivant l’équation : [Math 2] où n i et n j correspondent à deux conducteurs, et où UBI( n i ) et UBI( n j ) correspondent respectivement au score de risque relatif auxdits conducteurs n i et n j ; avec m ij étant une mesure de proximité de risque lié à des facteurs de risque exogènes entre les deux conducteurs n i et n j . : [Math 3] où M( n i , n j ) décrit une proximité dans l'espace des facteurs de risque exogènes, dans laquelle m ij étant une projection de l'espace à k dimensions (où k est le nombre de facteurs de risque exogènes standardisés) vers la mesure unidimensionnelle [0 ; 1]. Si deux nœuds sont très proches en termes de risque, alors cette mesure est proche de 0, 1 sinon. Le calcul de la mesure de proximité n'entre pas dans le cadre de la présente invention. Dans cette configuration, le poids w eij reliant chacun des conducteurs à un autre des conducteurs du graphe de connaissance 2 est d’autant plus petit que la similitude de score de risque d’accident est grande et inversement. Ainsi, les nœuds ayant des scores de risque UBI( n i ) similaires et proches dans l'espace des facteurs de risque exogènes, présentent un coût ou un poids w eij plus faible sur l'arête qui les relie. Sur l’exemple du graphe de connaissance 2 illustré à la FIG. 1 , on peut voir les différents poids w eij reliant les nœuds sous forme d’un chiffre (entre parenthèses) compris entre 0 et 1. De manière avantageuse, le procédé de l’invention comprend une étape c) de détermination d’un premier conducteur parmi la communauté de conducteurs dans le graphe de connaissance 2, afin de lancer le plus court chemin hamiltonien dans ledit graphe 2 et ainsi inviter successivement les conducteurs reliés par ledit chemin hamiltonien à constituer le groupe d’assurés P2P. Préférentiellement, le premier conducteur est déterminé sur la base d’une somme de poids w eij minimale. A cet égard, un degré (ou valence) pondéré au poids w eij préalablement déterminés, est calculé pour chacun des nœuds du graphe de connaissance 2, et le nœud ayant le plus petit des degrés pondérés calculés, correspond au premier conducteur. Dans le graphe de connaissance 2, les degrés pondérés calculés sont représentés dans le tableau suivant : Nœud Degré pondéré A 1,4 B 1,5 C 2 D 1,8 E 1,7 Le degré pondéré du nœud A étant le plus faible, alors le conducteur correspondant A est le premier conducteur à être invité à rejoindre le programme P2P. Le procédé comprend un étape d) de détermination du conducteur suivant parmi la communauté de conducteurs en suivant le chemin hamiltonien le plus court dans le graphe de connaissance 2. Cette fois, le choix du deuxième nœud est basé sur le poids w eij , ce dernier étant le plus faible parmi ceux des différentes arêtes. Préférentiellement, le choix du nœud suivant est accompagné d’un calcul du montant assuré du conducteur correspondant, de manière à vérifier que la somme des montants assurés des conducteurs reliés par le chemin hamiltonien le plus court ne dépasse pas un montant assuré maximum correspondant à un capital maximum assurable prédéfini en amont de la sélection de chacun des nœuds suivants. La détermination du capital assurable ne fait pas partie du cadre de la présente invention. Une formulation du seuil du capital assuré pour une assurance P2P est donnée par : (Denuit, Stop-loss protection for a large P2P insurance pool, 2020). Avantageusement, l’étape d) est réitérée jusqu’à l’obtention d’une communauté d’assurés P2P atteignant le capital maximum assurable prédéfini, les conducteurs sélectionnés au moyen du chemin hamiltonien sont invités au fur et à mesure à rejoindre le groupe d’assurés. Le chemin hamiltonien est représenté par un tracé en pointillés. On peut voir que ce dernier relie dans l’ordre les nœuds A, C, B, D et E. Pour chaque conducteur acceptant l’invitation, un montant de prime d’assurance est déterminé. Les primes proposées suivent une méthode de crédibilité avec la prime proportionnelle au risque individuel attendu avec la correction au risque d'une communauté (hors du cadre de la présente invention). La méthode pour calculer le montant de la prime peut être basée sur la théorie de la crédibilité (Kaas Rob, 2008) (Ronka-Chmielowiec Wanda, 2005) et, en particulier pour l'assurance automobile, sur les signaux télémétriques (Corradin Alexandre, 2021). Ci-après, le calcul du score de risque UBI( n i ) pour un conducteur n i est divulgué, bien qu’il ne fait pas parti de la présente invention. Pour prédire une probabilité p i de déclarer un sinistre à partir d'un certain nœud : [Math 4] un classificateur à renforcement de gradient (algorithme d’apprentissage automatique) est choisi sur la base des données télémétriques de conduite du véhicule automobile correspondant, ainsi que d'autres données liées au risque projetées sur une période définie, pouvant être par exemple, une seconde, un voyage, un jour, un mois, etc. L’ensemble de données d'entrée sont représentées comme suit : [Math 5] où y est un vecteur variable-cible binaire indiquant un sinistre dans le délai considéré, et où X est une matrice de variables explicatives composée de : [Math 6] X séparant les facteurs de risque exogènes des autres données. où X MERF sont des variables indiquant les facteurs de risque conduisant à des sinistres de masse en cas de survenance (par exemple, la proximité de rivières, les zones où les tempêtes de grêle sont fréquentes, les membres partageant les mêmes habitudes de conduite, comme un comportement risqué uniquement en hiver, etc.), et où X O est une matrice de tous les autres candidats aux facteurs de risque, à l'exclusion des facteurs de type exogène. Pour la classification, on définit une fonction de perte différentiable : [Math 7] La classification renforcée par le gradient nécessite de commencer par une valeur initiale de : [Math 8] Ensuite, l'itération de m=1 jusqu’à M est considérée comme suit : 1- Résidus : [Math 9] pour une i ème observation, et pour une m ienne itération ; 2- Les résidus r im sont l'objet de la prochaine itération pour l'ajustement d'un arbre de régression avec une feuille (ou nœud terminal de l'arbre) R jm pour j = 1, …, J m ; 3- Pour chaque feuille j = 1, …, J m , réinitialiser : [Math 10] 4- Un nouveau F m (x) est calculé sur la base des estimations de l'itération précédente, du taux d'apprentissage fixe et des estimations de la dernière itération comme suit : [Math 11] Sur la base de la définition finale de F m (x) , la probabilité p i de déclarer un sinistre par un nœud n i donné est établie pour {n 1 , n 2 , …, n m }. Les travaux de J.H. Friedman sur le renforcement de gradient sont la référence pour de plus amples explications et variations (Friedman, 2001), (Friedman J. H., 1999). De façon avantageuse, la présente invention permet d’une part, de sélectionner les conducteurs présentant le risque le plus faible en matière d'assurance automobile, et d’autre part, elle permet aux conducteurs à faible risque de bénéficier d’une assurance automobile P2P à risque homogène leur permettant de réduire considérablement leur franchise et/ou le montant de leur prime d’assurance. Procédé de détermination d’un groupe de conducteurs (A, B, C, D, E) participant à un programme d’assurance pair-à-pair, mis en œuvre par ordinateur et comprenant les étapes : a) détermination d’un graphe de connaissance (2) d’une pluralité de conducteurs (A, B, C, D, E) où chaque conducteur est relié à chacun des autres conducteurs par un poids w eij représentatif d’une similitude de score de risque d’accident, basé sur des mesures de conduite desdits conducteurs ; b) détermination d’une communauté de conducteurs (A, B, C, D, E) parmi la pluralité de conducteurs, présentant un risque d’accident homogène, sur base des scores de risque d’accident ; c) détermination d’un premier conducteur (A) parmi la communauté de conducteurs (A, B, C, D, E) et invitation dudit premier conducteur (A) à participer au programme d’assurance pair-à-pair ; d) détermination d’un conducteur suivant (C) parmi la communauté de conducteurs (A, B, C, D, E) en suivant un chemin hamiltonien le plus court dans le graphe de connaissance, et invitation dudit conducteur suivant (C) à participer au programme d’assurance pair-à-pair ; e) itération de l’étape d) jusqu’à ce que la somme des montants assurés de chacun des conducteurs acceptant l’invitation atteigne un montant assuré maximum. Procédé selon la revendication 1, dans lequel le poids w eij reliant chacun des conducteurs (A, B, C, D, E) à un autre des conducteurs (A, B, C, D, E) du graphe de connaissance (2) est déterminé sur base d’une différence des scores de risque d’accident desdits deux conducteurs. Procédé selon la revendication 2, dans lequel le poids w eij reliant chacun des conducteurs (A, B, C, D, E) à un autre des conducteurs du graphe de connaissance (2) est déterminé, en outre, sur base d’une mesure de proximité m ij de risque lié à des facteurs exogènes entre les deux conducteurs. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, dans lequel le poids w eij reliant chacun des conducteurs (A, B, C, D, E) à un autre des conducteurs (A, B, C, D, E) du graphe de connaissance (2) est avec où n i et n j correspondent à deux conducteurs, où UBI (n i ) et UBI( n j ) correspondent respectivement au score de risque relatif aux conducteurs n i et n j ; et où M(n i , n j ) est une proximité des facteurs de risque exogènes entre les conducteurs n i et n j . Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, dans lequel le poids w eij reliant chacun des conducteurs (A, B, C, D, E) à un autre des conducteurs (A, B, C, D, E) du graphe de connaissance (2) est d’autant plus petit que la similitude de score de risque d’accident est grande et inversement. Procédé selon l’une des revendications 1 à 5, dans lequel, à l’étape b), une pluralité de communautés est établie et ordonnée suivant les sommes des scores de risque d’accident des conducteurs (A, B, C, D, E) de chacune de ladite pluralité de communautés, la communauté avec la plus petite somme des scores de risque d’accident étant sélectionnée. Procédé selon la revendication 6, dans lequel la pluralité de communautés est établie parmi la pluralité de conducteurs au moyen d’un algorithme de Louvain. Procédé selon l’une des revendications 1 à 7, dans lequel, à l’étape c), le premier conducteur (A) parmi la communauté est déterminé sur base d’une somme de poids w eij minimale. Procédé selon l’une des revendications 1 à 8, dans lequel pour chaque conducteur (A, B, C, D, E) acceptant l’invitation, un montant de prime d’assurance est déterminé.