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DÉCRYPTAGE

utilisation des données de santé par les assureurs fait craindre la mise en place d’une tarification individuelle en fonction du risque. C’est le cas aux Etats-Unis. En France, la législation et le cadre des contrats responsables constituent de véritables garde-fous contre ces pratiques. Pour les assureurs, les données de santé ouvrent la voie à une montée en puissance de la prévention dans leurs offres.

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Textes : Corinne Renou-Nativel Photos : Nathanaël Mergui

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des risques à l’épreuve

du BIG DATA

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DÉCRYPTAGE Janvier 2017 MUTATIONS #5

ssocier assurance et don-nées de santé, c’est pour une partie du grand public faire surgir des images in-

quiétantes d’assureurs omniscients et omnipotents. Dans cet imagi-naire, ces derniers se transforme-raient en Big Brothers à l’affût des faits et gestes de chacun pour faire payer davantage tout assuré au comportement déviant ou à la santé défaillante. La réalité est tout autre : les don-nées auxquelles les assureurs san-té ont aujourd’hui accès à ce titre demeurent relativement limitées. Les complémentaires sont des «  payeurs aveugles  », puisqu’elles remboursent des médicaments, des consultations et des hospitalisations sans savoir à quelles pathologies ils sont associés. Toutefois, la masse exponentielle des données (lire en-cadré page 21) et la volonté de nom-breux organismes d’y accéder pour-raient, à terme, changer la donne.

UNE AIDE À LA PHARMACOVIGILANCE•

Massives mais encore sous-ex-ploitées, ces données ouvrent dé-sormais de nouveaux horizons. Outre une amélioration de la prise en charge des patients dans leurs relations avec les professionnels de santé, elles peuvent favoriser une aide à la pharmacovigilance, une meilleure gestion du système de santé, ainsi qu’une surveil-lance épidémiologique plus fine. A titre d’exemple, «  les données de Google, croisées avec celles

des agences de veille sanitaire, permettent d’améliorer l’identifi-cation d’une épidémie de grippe, explique Mathieu Sébastien, as-socié du cabinet Roland Berger, spécialisé dans les services finan-ciers. Par la montée en puissance du mot “grippe” dans les moteurs de recherche, le déplacement de l’épidémie de ville en ville peut être observé rapidement et venir enrichir les données des autorités sanitaires ».

DES « RISTOURNES » EN ÉCHANGE DES DONNÉES

•Avec l’essor du Big Data (en-semble massif de données), le secteur de l’assurance en santé pourrait également connaître des transformations profondes. L’une d’elles concerne la prévention. Le 1er janvier dernier, l’assureur Gene-rali France a lancé Vitality, un pro-gramme créé par Discovery, une société sud-africaine. Il propose aux assurés d’établir en ligne un bi-lan de santé qu’ils renseignent eux-mêmes, en vue d’un programme de prévention. S’ils atteignent les objectifs fixés par Generali, ils per-çoivent une série d’avantages, dont les modalités varient selon les pays et leurs législations. En France, Vitality est proposé dans le cadre de l’assurance col-lective sur la base du volontariat. « Une fois l’état de santé détermi-né, le programme fait des recom-mandations à la personne, comme bouger plus, se nourrir différem-ment, se faire suivre régulièrement dans un parcours de soins, notam-ment pour favoriser le dépistage des maladies chroniques  », décrit Yanick Philippon, directeur des as-surances collectives chez Generali. Respecter ces conseils permet aux assurés d’obtenir des réductions

tarifaires chez des partenaires de l’assureur (agence de voyages, ma-gasin de sport ou de produits cos-métiques, enseigne culturelle, etc.). A l’annonce du lancement de ce programme, des acteurs se sont in-quiétés de l’utilisation des données collectées dans le cadre de Vitality via le questionnaire en ligne, mais aussi via un bracelet connecté qui transmet, avec l’accord de l’assu-ré, des informations telles que le nombre de pas effectués chaque jour. « Nous n’avons aucun accès aux données fournies, rétorque Yanick Philippon. Une société de services est dédiée à la gestion d’un système d’information spéci-fique. Notre objectif n’est pas de récupérer des données de santé pour faire une sélection médicale que la réglementation française ne permet d’ailleurs pas. »Mais la finalité n’est-elle pas tout de même de vouloir attirer un pu-blic en bonne santé, soit du « bon risque » dans le langage des assu-rances ? Yanick Philippon s’en dé-fend : « Les jeunes cadres sportifs n’ont pas besoin du programme Vitality pour être en forme ! Nous visons plutôt les salariés qui ont des problèmes de santé, ne font pas assez de sport et peuvent souffrir de certaines inégalités en matière de santé. Notre vocation est de les amener à entrer dans un par-cours de soins plus régulier et à se prendre en charge. »Un objectif dont doute Mathieu Sébastien  : «  Ce qu’on observe dans les pays où Vitality a été dé-ployé, c’est que ce sont plutôt des personnes en bonne santé qui sont intéressées par ce genre de pro-gramme, qui les incite à persévé-rer et les valorise. Cela attire les “bons risques”. » D’autres assureurs utilisent le nu-mérique pour créer ou étoffer une

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La mutualisation des risques à l’épreuve du BIG DATA

« Les données de Google, croisées avec

celles des agences de veille sanitaire,

permettent d’améliorer l’identification d’une épidémie de grippe. ”

Mathieu Sébastien,associé du cabinet Roland Berger,

spécialisé dans les services financiers.

« Plus vous segmentez, plus vous réduisez la base assurable

et plus vous réduisez la base de mutualisation. ”

Yanick Philippon,directeur des assurances collectives chez Generali.

offre de prévention. C’est le cas de Vivoptim, un programme mis en place par la MGEN et destiné aux adhérents présentant des risques cardiovasculaires. Via une appli-cation mobile, le bénéficiaire de ce programme visualise sur smart-phone ou tablette tactile les infor-mations issues des objets connec-tés ; un espace personnel sécurisé permet d’apprécier l’évolution des données de santé (poids, pression artérielle, nombre de pas, dis-tance parcourue, etc.). «  L’avenir de l’assurance se situe en dehors de l’assurance, assure Jean-Louis Davet, directeur général du groupe MGEN. Nous voulons exploiter les données pour enrichir et person-naliser des services de prévention et d’accompagnement afin d’amé-liorer les conditions de vie. »

UN IMPACT INCONNU SUR LA SINISTRALITÉ

•La prévention issue de ces données de santé porte-t-elle réellement ses fruits ? « Elle va monter en régime dans les années à venir, estime Didier Legrand, directeur général de MutRé, réassureur mutualiste. Mais on n’arrive pas encore à chiffrer l’impact de ces mesures de prévention en termes d’améliora-tion de la sinistralité et de la tari-fication. » Epidémiologiste à l’Ins-titut national de la santé et de la re-cherche médicale (Inserm), Marcel Goldberg va plus loin : « Les gains de ces mesures de prévention et de ces applications sur smartphone sont très largement surestimés. On fait croire au grand public que me-surer le pouls et le nombre de pas effectués chaque jour va permettre d’aller mieux, ce qui n’est pas du tout démontré. »Toutefois, Marie Zins, ensei-gnante-chercheure à l’univer-

De multiples producteurs de donnéesLa majeure partie des données de santé sont contenues dans l’extraordinaire base de l’assurance maladie obligatoire. Il s’agit du Système national d’information interrégimes de l’assurance maladie (Sniiram) par lequel transitent les prestations et consommations de santé hexagonales (lire également pages 26 à 29). Les données de santé intègrent d’autres éléments comme le poids, la consommation d’alcool et de tabac, la qualité du sommeil, l’alimentation, la pratique d’exercices physiques, etc. La notion de « Big Data » (en français « données massives ») recouvre un objet flou et évolutif qui sous-entend un grand volume, une grande variété et de larges possibilités d’actualisation et de disponibilité. Son développement a étendu l’acception des données de santé à des informations générées par des objets connectés, des applications mobiles, des sites Internet et des moteurs de recherche. Ces données de santé sont donc détenues, recueillies ou produites par des acteurs aussi divers que la Sécurité sociale, les professionnels et établissements de santé, les assureurs complémentaires, mais aussi les Gafams (Google, Apple, Facebook, Amazon, Microsoft, Samsung), qui glanent des informations via des applications, par exemple.

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sité Paris Descartes, égale-ment épidémiologiste à l’Inserm, tempère : « Les applications pour des personnes malades, comme celles pour des diabétiques qui permettent de mieux contrôler la glycémie par l’alimentation et le sport, peuvent apporter une véri-table aide. »

L’HYPERSÉLECTION DES RISQUES AUX ÉTATS-UNIS

•Avec l’émergence du Big Data, une grande crainte est que les as-sureurs santé s’orientent vers une tarification individuelle en fonc-tion du comportement et de l’état de santé de chaque individu. Cette sélection est l’usage dans certains secteurs de l’assurance, comme la couverture de prêts  : le futur as-suré doit remplir un questionnaire de santé, éventuellement effectuer des visites médicales, afin de dé-terminer s’il peut bénéficier du tarif normal ou s’il doit s’acquitter de surprimes. Le recours au Big Data pourrait transformer cette re-cherche d’informations. «  Aux Etats-Unis, un assureur a fait un test à grande échelle, relate Mathieu Sébastien. D’un côté, il poursuivait le process traditionnel ; de l’autre, il proposait un ques-tionnaire plus dynamique et indi-vidualisé, qu’il complétait par une recherche de données sur Internet, sur les réseaux sociaux, etc. Dans les deux cas, il arrivait au même résultat en matière d’évaluation des risques. Mais en supprimant la vi-site médicale, il diminuait les coûts et améliorait de façon significative l’expérience client parce que la ré-ponse était plus rapide. »En France, dans le domaine de l’assurance santé, cette sélec-tion médicale est extrêmement restreinte, en raison de la quasi-

généralisation des contrats res-ponsables. Dans ce cadre, les contrats des complémentaires qui ne respectent pas certaines contraintes (absence de sélection médicale, plafonds et planchers de remboursement, etc.) se voient imposer de lourdes taxes, haute-ment dissuasives. « 98 % de l’as-surance santé est responsable  », précise Mathieu Sébastien. En revanche, dans certains pays étrangers, des assureurs se sont emparés des données de santé pour accroître la segmentation. «  Aux Etats-Unis et au Canada, les assureurs peuvent se brancher pratiquement en direct sur les la-boratoires d’analyses et avoir ac-cès aux informations pour les uti-liser dans leurs tarifications, avec pour conséquence une hypersé-lection des risques  », témoigne Marc Tremblay, directeur de la souscription chez MutRé. Dotés de ces données à la source, les assureurs peuvent baisser les cotisations des bien-portants afin d’attirer les «  bons risques  » et augmenter celles des «  mauvais risques », ce qui signifie à terme la réduction de l’accès aux soins pour une partie de la population qui ne pourra plus payer des cotisations trop élevées. «  Il est sans doute possible de prendre un peu plus en compte l’état de santé qu’on ne le fait ac-tuellement en France, note Didier Legrand. Mais si on va trop loin dans l’individualisation, plus au-cune mutualisation ne sera pos-sible.  » Yanick Philippon renché-rit  : «  Plus vous segmentez, plus vous réduisez la base assurable et plus vous réduisez la base de mu-tualisation, alors que nos métiers reposent sur elle. C’est une aber-ration d’aller vers ce schéma en assurance santé ! »

« Nous voulons exploiter les données pour enrichir

et personnaliser des services de prévention

et d’accompagnement afin d’améliorer

les conditions de vie. ”

Jean-Louis Davet,directeur général du groupe MGEN.

« On n’arrive pas encore à chiffrer l’impact des

mesures de prévention en termes d’amélioration

de la sinistralité et de la tarification. ”

Didier Legrand,directeur général de MutRé.

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Les assureurs santé français, y compris les mutuelles, pratiquent néanmoins des tarifications col-lectives qui tiennent compte de l’âge et de la région de l’assuré – la distinction par sexe étant quant à elle interdite. «  L’assurance est un métier de pilotage des risques, donc un assureur doit savoir tari-fer pour assurer sa solvabilité et réaliser son activité de couverture et de mutualisation des risques », rappelle Mathieu Sébastien.

FAIRE ÉVOLUER LE CADRE JURIDIQUE•

Pour affiner ce pilotage, beaucoup d’assureurs souhaitent désormais avoir accès aux données anonymi-sées du Système national d’infor-mation interrégimes de l’assurance maladie (Sniiram) et plaident donc pour une évolution du cadre ju-ridique (lire encadré ci-contre). « Cela nous permettrait de propo-ser des garanties plus adaptées, plus en phase avec les besoins et la demande de soins, et d’orienter de manière différente vers les couver-tures proposées  », justifie Didier Legrand. «  Il faut simplifier la législation en matière d’accès aux données de santé de manière à ce que les opérateurs puissent innover plus rapidement, tout en préservant un niveau élevé de protection de la vie privée », estime Jean-Louis Davet. «  Nous souhaitons un cadre juri-dique qui favorisera une innova-tion sur le territoire français, sinon elle se passera principalement ail-leurs. Les services numériques qui peuvent être imaginés autour de l’exploitation des données person-nelles ne connaissent évidemment pas de frontières », poursuit-il. Dans cette libéralisation de l’ac-cès aux données, la plupart des opérateurs s’accordent sur une li-

mite à ne pas franchir : conserver l’anonymisation. Mais cela paraît illusoire à Marie Zins : « Même si chaque donnée est anonymisée, en croisant, par exemple, consomma-tion de soins spécifiques, diagnos-tic, établissement, dates de soins, il est possible de retrouver l’identité des patients.  » Marcel Goldberg confirme  : « Les pouvoirs publics sont vigilants face à ce qu’on ap-pelle la réidentification de masse. A l’heure actuelle, il est possible, avec des algorithmes, d’identifier des personnes qui ont une maladie comme le sida. »

L’AVÈNEMENT DU SELF DATA•

Par ailleurs, la traditionnelle asy-métrie de l’information entre as-sureurs et assurés – les premiers ne possèdent pas toutes les in-formations sur l’état de santé des seconds – pourrait être modifiée par le Big Data. Mais les acteurs n’analysent pas cette évolution de la même façon. Mathieu Sébastien envisage une asymétrie renfor-cée : « La génomique, qui permet à chacun d’obtenir une analyse de son génome avec ses facteurs de risque, comme la probabilité de développer un glaucome sous tant d’années, pourrait accroître l’asy-métrie. »Jean-Louis Davet, quant à lui, se la représente inversée : « Avec le Big Data, l’asymétrie pourrait plutôt profiter aux opérateurs qui dé-tiennent les données et maîtrisent des algorithmes  inaccessibles aux individus. » Mais on pourrait imaginer un autre avenir, dans lequel, selon lui, « les individus gèrent directement, ar-chivent, voire partagent leurs don-nées selon leurs préférences per-sonnelles  ». Soit l’avènement du self data. •

Un cadre juridique protecteur• La loi Kouchner de 2002 définit les conditions d’accès des patients à leurs données de santé détenues par les professionnels et établissements de santé. De façon plus générale, l’hébergement de données de santé à caractère personnel relève des dispositions de la loi relative à l’informatique, aux fichiers et aux libertés.

• La loi de modernisation du système de santé, promulguée en janvier 2016, a créé le Système national des données de santé (SNDS). Il regroupe, entre autres, les données anonymisées du Système national d’information interrégimes de l’assurance maladie (Sniiram), les données des hôpitaux, les causes médicales de décès. Les conditions d’accès au SNDS ont été définies par des décrets publiés le 28 décembre 2016. Il sera ainsi accessible à des organismes accomplissant des « missions de service public », comme la Haute Autorité de santé (HAS) ou l’Agence nationale de sécurité du médicament et des produits de santé (ANSM). Pour les autres organismes, publics ou privés à but lucratif ou non, l’accès au SNDS devra au préalable recevoir l’accord de la Commission nationale de l’informatique et des libertés (Cnil).

• Le règlement européen sur la protection des données personnelles, publié le 4 mai 2016, instaure une définition commune des données de santé dans l’Union. Applicable à l’ensemble des pays membres à compter du 25 mai 2018, il renforce leur protection, prévoit de nouvelles obligations concernant leur traitement et instaure le droit à l’oubli, le droit à la portabilité et le droit à être informé « de façon compréhensible et aisément accessible » sur l’utilisation de ces données.

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