Optimizing Life Insurance Solvency and Profitability in Morocco Using a Hybrid Generative and Genetic Algorithm Frameworks

Les compagnies d'assurance vie au Maroc, et partout dans le monde, opèrent sous un équilibre constant et à enjeux élevés. Elles doivent générer suffisamment de profits pour satisfaire leurs investisseurs et assurer la croissance de l'entreprise, tout en mettant de côté suffisamment de liquidités pour garantir qu'elles pourront payer chaque sinistre que leurs assurés pourraient déclarer dans plusieurs décennies. Cette tension n'est pas seulement une question de comptabilité ; c'est un conflit structurel où les actions mêmes qui stimulent les bénéfices à court terme, comme la vente de davantage de polices, peuvent parfois affaiblir les marges de sécurité nécessaires pour survivre à une mauvaise année économique. Le défi est rendu plus difficile par un monde en mutation : les économies montent et descendent, les marchés boursiers fluctuent sauvagement et les gens vivent plus longtemps que jamais. Lorsque les gens vivent plus longtemps, l'obligation de l'assureur de les rémunérer augmente, créant une pression lente qui peut éroder discrètement la stabilité financière. Pendant des décennies, les gestionnaires ont tenté de naviguer dans ce paysage complexe en utilisant des outils traditionnels, mais ces méthodes peinent souvent à gérer la nature désordonnée et imprévisible des données réelles, où un petit changement dans l'économie peut se répercuter de manière inattendue sur l'ensemble du système.

Une équipe de chercheurs de l'Université Hassan II de Casablanca a proposé une nouvelle façon de résoudre ce casse-tête en combinant deux approches computationnelles puissantes. Ils ont construit un cadre numérique qui agit comme un simulateur sophistiqué, générant des milliers de scénarios économiques futurs possibles — certains bons, d'autres mauvais — pour voir comment différentes stratégies d'assurance résisteraient. Au lieu de s'appuyer sur une seule « meilleure supposition » pour l'avenir, ils ont injecté ces diverses possibilités dans un algorithme évolutionnaire, un type de programme informatique inspiré de la sélection naturelle. Ce programme ne cherche pas seulement une réponse parfaite ; il recherche toute une gamme de compromis intelligents, trouvant le mélange spécifique de décisions qui offre le meilleur équilibre possible entre la rentabilité et la sécurité. Les chercheurs ont testé ce système en utilisant des données réelles du secteur de l'assurance marocaine, couvrant la période de 2012 à 2024, une période qui a connu à la fois une croissance régulière et de graves chocs économiques comme la pandémie mondiale.

Les résultats de leur simulation ont été frappants. Lorsque les chercheurs ont appliqué les stratégies optimisées suggérées par leur modèle informatique aux données historiques, les résultats se sont considérablement améliorés par rapport à ce qui s'est réellement passé dans le passé. Le modèle suggère qu'en moyenne, les assureurs auraient pu augmenter leur rentabilité de 20 à 40 % tout en augmentant leurs ratios de solvabilité — la mesure de leur capacité à payer les sinistres futurs — d'une marge similaire. Cela signifie qu'en ajustant la manière dont ils investissent, la façon dont ils tarifient leurs polices et la quantité d'argent qu'ils mettent de côté pour leurs obligations futures, les entreprises pourraient théoriquement être à la fois plus riches et plus sûres en même temps. L'étude a révélé que l'ancienne méthode de travail, qui traitait souvent ces objectifs comme des problèmes distincts, laissait de l'argent sur la table et rendait les entreprises plus vulnérables que nécessaire.

L'une des découvertes les plus importantes a été d'identifier précisément ce qui motive ces résultats. Les chercheurs ont constaté que la rentabilité de l'assurance vie au Maroc dépend fortement de l'économie globale. Lorsque le produit intérieur brut du pays croît et que la bourse performe bien, les compagnies d'assurance gagnent plus d'argent, principalement parce que leurs investissements génèrent des rendements plus élevés. Cependant, la sécurité à long terme de l'entreprise, ou sa solvabilité, est pilotée par des facteurs totalement différents. La pression la plus critique sur la sécurité à long terme provient de la démographie, spécifiquement du fait que les gens vivent plus longtemps. À mesure que l'espérance de vie augmente, l'assureur doit détenir plus d'argent en réserve pour payer ces années supplémentaires, un facteur bien plus influent sur la sécurité que l'inflation à court terme ou les fluctuations du marché. Cette distinction est cruciale car elle indique aux gestionnaires qu'ils ne peuvent pas compter sur une économie florissante pour régler un problème de sécurité à long terme ; ils doivent gérer activement leurs réserves pour tenir compte de la réalité d'une population vieillissante.

Le modèle a également prouvé sa valeur en simulant le comportement de ces stratégies optimisées lors d'une crise. Les chercheurs ont testé le système contre un scénario de récession sévère, similaire à la contraction économique observée en 2020, et ont projeté comment le secteur de l'assurance se comporterait de 2024 à 2030. Même dans ces conditions difficiles, les stratégies suggérées par le modèle ont mieux résisté que les performances historiques. Bien que la rentabilité ait chuté et que les ratios de solvabilité aient diminué, comme c'est inévitable lors d'un ralentissement, l'approche optimisée a maintenu les entreprises au-dessus des seuils de sécurité minimaux requis par les régulateurs. Cela suggère que le modèle ne trouve pas seulement le meilleur chemin pour les bons moments ; il construit également un tampon qui aide les entreprises à survivre aux mauvais moments. La simulation a montré qu'en accumulant des réserves supplémentaires pendant les périodes de croissance économique, les assureurs pourraient créer un coussin qui leur permettrait de traverser une récession sans s'effondrer.

Les chercheurs ont également examiné de près la manière dont leur modèle informatique prenait ses décisions, en utilisant une méthode qui décompose précisément quels facteurs étaient les plus importants. Ils ont découvert que le modèle identifiait systématiquement une recette précise du succès : un équilibre précis entre les primes collectées, les prestations de décès promises, les revenus générés par les investissements et les provisions techniques mises de côté pour l'avenir. Contrairement aux études précédentes qui se concentraient uniquement sur l'assurance non-vie ou sur des types spécifiques de polices, ce travail a abordé l'ensemble du bilan de l'assurance vie comme un système unique et interconnecté. L'étude a explicitement écarté l'idée qu'une approche simple et statique puisse résoudre le problème, montrant au contraire que la meilleure stratégie change selon que l'économie est en expansion ou en contraction. Le modèle a démontré que chercher à maximiser le profit sans tenir compte de la sécurité, ou inversement, conduit à des résultats sous-optimaux, tandis que trouver le bon arbitrage permet d'atteindre les deux objectifs simultanément.

Bien que les résultats soient prometteurs, les chercheurs précisent avec prudence que ces résultats proviennent d'une simulation basée sur des données historiques. Le modèle suppose que les relations entre les variables économiques et la performance de l'assurance resteront vraies, ce qui pourrait ne pas être le cas si le marché est confronté à un choc totalement inédit. L'étude reconnaît également que le modèle informatique simplifie certaines des interactions complexes entre les différents types de risques. Néanmoins, ce travail constitue un outil concret et quantitatif pour les dirigeants d'assurance et les régulateurs. Il offre un moyen de visualiser les arbitrages auxquels ils sont confrontés quotidiennement, montrant exactement quelle sécurité ils pourraient gagner s'ils acceptent une marge de profit légèrement différente, ou quel profit ils pourraient débloquer en ajustant leur stratégie d'investissement.

En fin de compte, cette recherche offre une nouvelle perspective sur un problème très ancien. Elle suggère que la tension entre gagner de l'argent et rester en sécurité n'est pas une barrière fixe infranchissable, mais plutôt un paysage dynamique qui peut être navigué avec les bons outils. En utilisant un système hybride qui combine la capacité d'imaginer de nombreux futurs différents avec la puissance de la recherche évolutionnaire, les chercheurs ont montré que les assureurs vie marocains pourraient être plus résilients et plus rentables qu'ils ne l'ont été par le passé. L'étude ne promet pas de solution magique qui élimine le risque, mais elle propose une voie claire, fondée sur les données, pour gérer ce risque dans un monde en constante mutation. Pour la première fois, les gestionnaires de ce secteur disposent d'un moyen de visualiser toute l'étendue de leurs options, leur permettant de prendre des décisions qui ne sont pas seulement réactives à l'actualité du jour, mais stratégiquement alignées sur la santé à long terme de leurs entreprises.