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Covéa suit de près la qualité de ses données pour répondre à Solvabilité II

David Desvernois, data quality officer chez Covéa : « Dans Qualitadd, nous avons commencé par mettre sous contrôle les données ayant le plus d’impact. »

Pour répondre aux exigences de la directive Solvabilité II, qui impose aux assureurs de prouver la qualité des données utilisées pour évaluer leurs risques, Covéa s'appuie sur la solution de Qualitadd.

PublicitéComme tous les acteurs de l'assurance, le groupe mutualiste Covéa est soumis depuis 2016 à la directive Solvabilité II, qui vise à mieux prendre en compte des risques encourus par les assureurs. Cette directive impose notamment de prouver la qualité des données utilisées pour les indicateurs de risques. Pour répondre à cette exigence, Covéa a choisi de s'appuyer sur la solution de Qualitadd.

« Covéa est un groupe de taille importante, avec une certaine complexité organisationnelle. Il comporte plusieurs marques (MAAF, MMA, GMF et PartnerRe) et plusieurs entités juridiques, ce qui représente énormément de données à traiter », explique David Desvernois, data quality officer chez Covéa. Quand la réglementation Solvabilité II est entrée en vigueur, il a fallu formaliser ces traitements. « Il nous fallait un outil afin de passer d'une qualité traitée en interne, de façon peu formalisée, à une qualité auditable et industrialisée, permettant de sortir des indicateurs très fiables et dans les délais attendus », poursuit David Desvernois. Le groupe étudie alors le marché afin de trouver une solution de répertoire et de gouvernance des données, avec en tête un critère essentiel : l'adaptabilité. En effet, les exigences réglementaires, au départ peu détaillées, se sont précisées au fil du temps avec leur mise en application. Il fallait donc une solution capable de s'adapter, à la fois pour suivre les évolutions réglementaires et s'ajuster à l'organisation du groupe. Covéa a finalement retenu l'outil de Qualitadd, notamment car il offrait la souplesse nécessaire et, car il avait déjà été déployé par de grands clients.

Un reporting axé sur trois critères de qualité

Au moment où Solvabilité II est sortie, les textes définissaient trois indicateurs de qualité : l'exhaustivité ; l'exactitude et le caractère approprié des données. L'exhaustivité implique de garantir que toutes les données en lien avec la solvabilité sont bien suivies dans un répertoire. L'exactitude consiste à pouvoir prouver qu'il n'y a pas d'erreurs ou d'écarts dans les grandes masses de données, notamment les données actuarielles, susceptibles de dégrader la qualité des indicateurs finaux. Enfin, le caractère approprié renvoie à une notion de pertinence des données utilisées et suppose de documenter précisément ces dernières (granularité, format, etc.) « Nous devons fournir une évaluation de la qualité sur la base de ces trois critères et sous différents angles, notamment pour chaque entité juridique, ce qui nous a conduits à segmenter le reporting », indique David Desvernois. Enfin, un quatrième critère s'est ajouté, l'auditabilité. « Il faut pouvoir retourner en arrière le cas échéant et fournir les éléments utilisés trois ans auparavant », précise le responsable de la qualité des données.

PublicitéDans ce contexte, Covéa a choisi de déployer Qualitadd de manière progressive, en commençant par la sphère financière pour s'étendre au fur et à mesure vers les métiers. « Nous avons une approche centrée sur les risques. Nous avons commencé par mettre sous contrôle les données ayant le plus d'impact. Il a fallu faire un tri, s'intéresser à la criticité des données pour choisir celles que nous allions suivre dans le répertoire », relate David Desvernois. Rapidement, un système a été mis en place pour traiter les anomalies. « En cas de contrôle, s'il manque des données, l'utilisateur le signifie dans l'outil qui propose alors de saisir une anomalie. Cela nous permet de savoir quel est le problème et de suivre le plan d'action pour y remédier », explique le responsable de la qualité des données, pour qui ce processus est un socle indispensable. « N'avoir aucune anomalie serait suspect étant donné la complexité de notre organisation. Il faut pouvoir rassurer en cas de non-qualité. Il est important de collecter ces anomalies, de les décrire, d'expliquer les difficultés rencontrées et comment elles ont été résolues », poursuit-il, ajoutant que le dispositif alimente aussi le contrôle interne. Covéa a ainsi construit au fil du temps tout un système de contrôle de la qualité, avec des opérateurs qui saisissent les résultats des contrôles et une brique de reporting capable de sortir des indicateurs très précis. Chaque année a connu son lot d'évolutions et l'équipe a régulièrement échangé avec l'éditeur pour leur mise en place, une souplesse là aussi appréciée par l'assureur. Environ 500 données clefs sont aujourd'hui priorisées et tracées dans Qualitadd, alimentées par près de 7000 données sources et faisant intervenir plus de 2000 contrôles de qualité dans près de 300 systèmes d'information.

Convaincre plutôt que contraindre

En raison de l'étendue du dispositif, la solution touche désormais un public bien plus large que les équipes financières et les actuaires. Tous les acteurs de l'entreprise qui manipulent des données pouvant avoir un impact sont concernés, comme les gestionnaires de sinistres ou de contrats. « Presque toutes les directions sont impliquées », indique David Desvernois, lui-même rattaché à la direction des risques, directement intéressée par le projet. À cause de la diversité d'utilisateurs et de métiers, l'ergonomie était très importante. « Il fallait éviter que la saisie des contrôles demande 15 minutes à chaque fois. Qualitadd est très efficace sur la saisie », apprécie David Desvernois. Celui-ci souligne également un autre aspect essentiel pour l'adoption d'un tel outil. « L'objectif était aussi de servir les métiers, le projet n'avait pas qu'une optique réglementaire ». À travers l'outil, l'information sur la qualité des données est partagée avec les utilisateurs, qui peuvent voir si des arbitrages ont été faits. Ce retour incite à se servir de la solution pour saisir les contrôles, et selon David Desvernois cela fonctionne plutôt bien. Si l'ergonomie et l'utilité sont essentielles, un dernier aspect entre en jeu pour le responsable de la qualité des données. « Il faut aussi un accompagnement, car ce n'est pas un outil utilisé au quotidien ». La solution propose des didacticiels et l'équipe chargée de la qualité des données anime également la communauté des utilisateurs avec des mini-formations, toujours dans l'objectif d'avoir le plus d'efficacité possible.

Pour le responsable de la qualité des données, deux facteurs ont joué un rôle clef pour mener ce projet à bien. « En termes de déploiement, il faut y aller progressivement, avec humilité, car le sujet est très complexe. L'enjeu est d'avoir une vision complète de tout le cheminement des données », insiste-t-il. Choisir une solution industrialisée est également essentiel. « On peut commencer sur un tableur Excel, beaucoup l'ont fait, mais si l'on veut quelque chose de pratique pour les utilisateurs, il faut un outil assez séduisant pour emporter l'adhésion. Il faut convaincre plutôt que contraindre. Dans un cadre réglementaire, on pourrait penser que la contrainte est possible, mais en réalité c'est le meilleur moyen pour que les utilisateurs ne saisissent pas les anomalies », prévient-il.

Au sein du groupe Covéa, d'autres cas d'usage autour de la qualité des données ont émergé après ce premier projet d'industrialisation lié à la solvabilité. « Nous commençons à rebondir sur d'autres usages, notamment la conformité, avec des sujets comme la lutte contre le blanchiment des capitaux et le financement du terrorisme (LCB-FT) », confie le responsable de la qualité des données. La souplesse de l'outil, de même que la capacité à capitaliser sur ce qui a déjà été fait sont importantes pour adresser ces usages. « Si l'on sort du domaine réglementaire, les métiers peuvent avoir des besoins différents et d'autres critères de qualité. Il faut adapter le degré de formalisme, toujours dans le but de mettre toutes les données à risque sous contrôle », estime David Desvernois.