Les modèles de risque, utilisés de longue date dans l’industrie financière, tendent à y devenir omniprésents comme outil de pilotage, comme support de prise de décision. Ils recouvrent deux domaines trop souvent confondus, où la façon de les utiliser est pourtant radicalement différente.

Deux grandes catégories de modèles de risque fondamentalement différents : les modèles prédictifs et les modèles non prédictifs. La première catégorie est connue et maîtrisée de longue date. Il s’agira par exemple pour un assureur d’un modèle de tarification. C’est un « modèle de risque » qui modélise les risques d’autrui et qui, par la grâce de la loi des grands nombres, les transforme en rentabilité pour l’assureur. Il est prédictif : l’assureur a pour objectif de prévoir la sinistralité moyenne. Il le fait de façon plus ou moins fine, avec des cases tarifaires vastes ou précises. Il le fait avec plus ou moins de réussite, étant parvenu ou non à prendre en compte de façon correcte tel phénomène d’antisélection ou tel niveau d’inflation. À l’arrivée, l’output est confronté à un juge de paix : le rapport sinistres à primes (S/P) ou le résultat technique par exemple, qui confirment la qualité du modèle ou, à l’inverse, génèrent des mesures de correction. […] 

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