Le big data constitue un véritable défi pour le système français de protection sociale, fondé sur la mutualisation des risques. Un changement de paradigme est effectivement à l'oeuvre avec l'acquisition de données personnelles de plus en plus nombreuses, permettant de réduire l'asymétrie d'information, et de fait l'aléa moral, entre l'assureur et l'assuré.
D'une part, la conception du risque s'éloigne progressivement de la notion d'aléa, alors même que le caractère aléatoire est consubstantiel au contrat d'assurance. D'autre part, le modèle traditionnel de protection sociale consistant à atténuer le risque par
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l'indemnisation du sinistre s'accompagne désormais d'une nouvelle approche préventive.
Or, ce changement de paradigme risque d'entraîner une segmentation excessive des risques, susceptible de porter atteinte à la protection des personnes. Si le règlement (UE) no 2016/679 et la loi no 2016-1321 pour une République numérique tendent à redonner aux personnes la maîtrise de l'usage de leurs données personnelles, le cadre normatif en vigueur laisse néanmoins apparaître une tension entre diffusion et rétention des données.
Ce constat impose alors la recherche d'un nouvel équilibre entre la protection des droits et des libertés des personnes physiques et les enjeux propres au secteur de la protection sociale, à la fois concurrentiel et réglementé. [Présentation de l'éditeur]
[-]Le big data constitue un véritable défi pour le système français de protection sociale, fondé sur la mutualisation des risques. Un changement de paradigme est effectivement à l'oeuvre avec l'acquisition de données personnelles de plus en plus nombreuses, permettant de réduire l'asymétrie d'information, et de fait l'aléa moral, entre l'assureur et l'assuré.
D'une part, la conception du risque s'éloigne progressivement de la notion d'aléa, alors ...
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