FREZAL Sylvestre

L’usage des grandeurs statistiques pour éclairer la décision en situation de risque, apparu au 18ème siècle puis disqualifié au 19ème siècle, a été réintroduit au milieu du 20ème siècle et s’est depuis progressivement imposé dans l’industrie financière, percolant dans l’assurance jusqu’à s’y généraliser via Solvabilité 2. Pourtant, de nombreux dysfonctionnements liés à la mobilisation de ces outils pour la gestion et la régulation des risques ont été mis en lumière par la littérature économique, actuarielle, et en sciences de gestion. Par conséquent, cette extension du champ d’application de tels outils à la régulation des assurances interpelle. Cette thèse (i) étend empiriquement au secteur de l’assurance la littérature produite dans d’autres secteurs afin d’y identifier les limites de l’utilisation des statistiques pour la gestion des risques et la régulation prudentielle, (ii) propose un cadre théorique unifié pour les dysfonctionnements liés à ces usages, et (ii) éclaire les ressorts de l’adoption de ces outils au sein du secteur de l’assurance.

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L’usage des grandeurs statistiques pour éclairer la décision en situation de risque, apparu au 18ème siècle puis disqualifié au 19ème siècle, a été réintroduit au milieu du 20ème siècle et s’est depuis progressivement imposé dans l’industrie financière, percolant dans l’assurance jusqu’à s’y généraliser via Solvabilité 2. Pourtant, de nombreux dysfonctionnements liés à la mobilisation de ces outils pour la gestion et la régulation des risques ont été mis en lumière par la littérature économique, actuarielle, et en sciences de gestion. Par conséquent, cette extension du champ d’application de tels outils à la régulation des assurances interpelle. Cette thèse (i) étend empiriquement au secteur de l’assurance la littérature produite dans d’autres secteurs afin d’y identifier les limites de l’utilisation des statistiques pour la gestion des risques et la régulation prudentielle, (ii) propose un cadre théorique unifié pour les dysfonctionnements liés à ces usages, et (ii) éclaire les ressorts de l’adoption de ces outils au sein du secteur de l’assurance.

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Comment comprendre qu’au coeur des outils mathématiques utilisés quotidiennement par des acteurs financiers se trouve l’assimilation de deux situations — les situations d’aléa et d’hétérogénéité — que les outils statistiques permettent très inégalement de saisir ? L’article retrace la façon dont l’amalgame entre les situations d’aléa et les situations d’hétérogénéité en vient à jouer le rôle d’une institution au sein du secteur assuranciel en distinguant, au sein de ce processus d’institutionnalisation, les moments d’appropriation souterraine et les temps de mobilisation. L’amalgame est d’abord lentement approprié par les professionnels des marchés financiers et de la banque, et c’est à partir de ces activités, qui lui sont contiguës, qu’il entre dans le secteur assuranciel. Deux épisodes de mobilisation sont alors déterminants, l’un portant sur la valorisation des entreprises engagées dans des opérations de fusion-acquisition, l’autre sur la mise en place de nouvelles règles prudentielles. Il est ensuite reconduit comme institution dans la pratique des acteurs, qui parfois y adhèrent de manière inconditionnelle, et parfois entretiennent avec lui une distance réflexive.

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Comment comprendre qu’au cœur des outils mathématiques utilisés quotidiennement par des acteurs financiers pour guider leurs décisions se trouve l’assimilation de deux situations – les situations d’aléa et d’hétérogénéité – que les outils statistiques permettent très inégalement de saisir ? L’article retrace la façon dont l’amalgame entre les situations d’aléa et les situations d’hétérogénéité en vient à jouer le rôle d’une institution déterminante, bien qu’implicite, au sein des raisonnements financiers contemporains. Sont explorées les deux scènes sociales où cette assimilation est susceptible d’être engagée : celle de ses usages théoriques, dans l’espace social où s’écrit et se développe la théorie des probabilités et les usages qui en sont faits en mathématiques financières et en économie . celle de ses usages pratiques, dans les organisations et les marchés où sont utilisés les modèles qu’elle contribue à fonder, en se concentrant plus particulièrement sur le secteur des assurances.