Il ne s’agit pas d’apprendre des techniques de réassurance, vous êtes supposés les connaître. L’objectif est de vous sensibiliser à la façon d’aborder l’optimisation de la réassurance technique, en dehors des contraintes réglementaires, qui évoluent dans le temps et ne sont pas toujours totalement pertinentes. Vous allez apprendre que l’optimisation ne se résume pas à l’application de critères simplistes alors que la mesure de la volatilité est complexe et que nous travaillons dans une réalité jonchée d’incertitudes.

De quelles informations dispose-t-on ? Comment les exploiter au mieux ?

Il est évident que pour déterminer un plan de réassurance (forme de couverture, seuils d’intervention, tarification), il faut disposer de données. Mais la plupart du temps, la forme de la couverture est arrêtée a priori et les seuils grandement. Du coup, on ne cherche que l’information adaptée à la tarification de ces seuils. Est-ce suffisant ? Est-ce la bonne approche pour optimiser un programme ?

Peut-on définir un critère technique, pour mesurer l’efficacité des solutions envisagées ?

Lorsque l’on parle d’optimisation, encore faut-il disposer de critères pour mesurer l’efficacité des solutions envisagées. Comment s’y prendre pour mesurer l’efficacité d’une couverture, alors que les contraintes sont multiples ? Ces critères sont-ils totalement incontestables ? Que peuvent-ils apporter ? Quelles sont leurs limites ?

Quels paramètres peuvent sensiblement influencer les résultats ?

Par ailleurs, dans la vraie vie, nous rencontrons régulièrement des phénomènes accidentels importants mais rares, dont l’influence peut être très forte sur les mesures de volatilité, les mesures de tendance. Comment les rechercher et les exploiter ?