Dans le cadre de ses travaux de recherche en assurance, le Bureau Spécialisé de Tarification (BST) a réalisé une étude consacrée à la refonte du zonier automobile en assurance Responsasbilité Civile.

L’objectif de cette étude est de proposer une segmentation géographique plus représentative du risque que le découpage actuel Nord/Sud, afin d’améliorer la précision de la tarification. Pour ce faire, l’étude s’appuie sur une combinaison de données internes et de données externes (parc automobile, réseau routier, densité de population, indicateurs socio-économiques, etc.), ainsi que sur des méthodes avancées d’analyse statistique et de Machine Learning.

Un benchmark international (France, Italie et Inde) a également été réalisé afin d’identifier les meilleures pratiques en matière de segmentation territoriale du risque automobile.

Cinq approches méthodologiques ont été évaluées. Les résultats montrent que l’intégration de données géographiques, démographiques et socio-économiques permet d’obtenir une classification des wilayas plus cohérente avec les niveaux réels de risque.

Parmi les méthodes étudiées, l’approche fondée sur la pondération multicritère par entropie (Entropy Weight Method – EWM) s’est révélée la plus performante. Toutefois, la cartographie obtenue présentait une répartition géographique relativement dispersée des niveaux de risque, malgré une concentration marquée des wilayas à risque élevé dans le Sud du pays.

Afin d’améliorer la cohérence territoriale du zonage, l’indice de niveau de vie a été intégré au scénario neutre précédemment établi. Cette étape a permis d’affiner la cartographie et d’obtenir une segmentation plus homogène du territoire national, conduisant ainsi à la définition d’un découpage en trois zones de risque, fondé sur des critères objectifs et scientifiquement justifiés, adaptés aux objectifs de tarification

Cette étude constitue une étape importante dans la modernisation de la tarification de l’assurance automobile en Algérie. Elle a permis de démontrer qu’une approche combinée, associant des données externes, des analyses statistiques avancées et des critères socio-économiques, offre une base solide pour la construction d’un zonier automobile moderne, favorisant une meilleure maîtrise du risque et une tarification plus équitable.

Par ailleurs, ce travail ouvre des perspectives prometteuses, notamment à travers l’intégration future de données dynamiques telles que l’accidentalité, la mobilité et les conditions météorologiques, ainsi que le recours à des techniques d’intelligence artificielle. Ces évolutions permettraient d’affiner davantage l’évaluation du risque et de renforcer l’équité tarifaire.