Les 6 cas d’usage à fort ROI d’une data product marketplace dans le secteur de l’assurance et des mutuelles

Selon notre dernier Observatoire sur la démocratisation des données réalisé avec le cabinet d’études Odoxa en 2025, 81 % des leaders data du secteur estiment que la mise en place d’un accès unique pour partager leurs données est prioritaire.

Dans ce contexte, les plateformes comme les data product marketplaces s’imposent comme un levier stratégique pour améliorer les opérations, explorer de nouveaux revenus et moderniser les systèmes d’information (SI).

Cet article explore comment cette technologie émergente permet de réduire les coûts opérationnels liés à la gestion des données et de mieux valoriser les données au service de la performance des métiers de l’assurance dans toutes leurs dimensions : relation client, création de nouvelles offres et services, obligations réglementaires et optimisation des dépenses IT.
En bonus, découvrez, avec des cas concrets, comment certains acteurs du secteur, comme la Maif et Lamie Mutuelle tirent déjà profit de leur data marketplace.

Mais avant tout, rappelons ce qu’est précisément une data product marketplace : 

“Une data marketplace est une plateforme collaborative permettant aux producteurs de données de publier des data products et des actifs de données, et aux consommateurs de les rechercher, y accéder et les utiliser sous différents formats, comme des tableaux, des API ou des rapports analytiques. Elle offre également aux équipes de gouvernance la possibilité de contrôler, approuver et auditer l’accès, l’utilisation et les modifications des données. Cette plateforme inclut généralement des data contracts, qui définissent la gestion des accords de service (SLA), les exigences de qualité des données, les droits d’utilisation, ainsi que les conditions de suivi et de support des data products. Les data marketplaces peuvent être utilisées pour le partage interne, externe ou au sein d’un écosystème, et favorisent un usage self-service des données, avec une forte composante axée sur la découverte et l’exploration des données.”

Pour les assureurs et les mutuelles, les données sont souvent dispersées, non recueillies de manière systématique, sous-exploitées et insuffisamment qualifiées. Cette fragmentation, souvent exacerbée par des données issues de partenaires ou délégataires multiples, empêche d’obtenir une vision globale des assurés, contrats et sinistres, entraîne des incohérences et complexifie leur exploitation à des fins analytiques ou opérationnelles.

Une data product marketplace permet de répondre à ces enjeux en structurant et en centralisant les données issues de multiples sources. Elle assure leur interopérabilité, améliore leur qualité et facilite leur qualification, réduisant ainsi la dépendance aux traitements manuels et renforçant la fiabilité des analyses.

Par exemple, une mutuelle peut déployer une data product marketplace pour agréger des données multi-sources et en garantir l’accessibilité aux acteurs concernés, y compris aux délégataires et partenaires. En qualifiant et consolidant ces informations, elle peut réduire de 50 % le temps consacré aux contrôles et améliore significativement la détection des fraudes.

Cas concret : Lamie Mutuelle a transformé son approche data grâce à une data marketplace, centralisant et structurant les données de ses délégataires pour offrir aux collaborateurs une vue 360° des adhérents. La mutuelle a ainsi optimisé l’accès aux informations clés, amélioré la personnalisation des services et renforcé l’efficacité interne. Résultat : une adoption rapide et un gain de temps significatif (3 jours/mois pour les métiers). 

L’expérience client est un enjeu clé pour les assureurs et mutuelles, qui doivent répondre rapidement aux demandes et offrir des services personnalisés. Une data product marketplace permet d’améliorer la réactivité des conseillers, d’offrir une expérience plus fluide aux assurés et d’envisager de nouveaux services innovants au service des adhérents.

En centralisant l’ensemble des informations clients et en facilitant leur accès via des interfaces modernes, les assureurs peuvent mieux anticiper les besoins, accélérer la gestion des sinistres et proposer des recommandations plus précises.

Par exemple, une mutuelle peut utiliser une data product marketplace pour donner à ses agents un accès rapide aux données des adhérents, réduisant ainsi le temps de traitement des demandes de 40 % et améliorant la satisfaction des assurés.

Cas concret : Lamie mutuelle centralise et rend intelligibles ses données. Structurées sur un même modèle au sein de la data marketplace, celles-ci peuvent être intégrées à d’autres applicatifs et délivrer de nouveaux usages. La mutuelle propose ainsi à ses collaborateurs des insights actionnables pour faire évoluer ses offres en réponse aux besoins des adhérents et ainsi améliorer la satisfaction client.

L’intégration de données externes (climatiques, économiques, géographiques ou socio-démographiques) dans le SI devient essentielle, voire vitale pour les assurances et les mutuelles. En effet, c’est la survie de leur modèle économique qui est en jeu, car sans ces données tierces disponibles en interne, il devient quasiment impossible d’adapter leurs offres, d’affiner la tarification et d’avoir une connaissance approfondie des risques pour en améliorer la gestion. Toutefois, ces données proviennent de sources variées avec des formats hétérogènes, ce qui complique leur exploitation dans l’organisation.

Une data product marketplace facilite leur intégration en centralisant ces informations et en assurant leur mise à jour en temps réel. 

Quelques exemples concrets : 

• Un actuaire peut explorer des historiques de réclamations et les croiser avec des données météo pour affiner ses modèles de tarification.
• Un chargé de tarification peut tester différents scénarios de prime en fonction de l’évolution des comportements clients.
• Un responsable produit peut accéder en temps réel à des tableaux de bord sur les tendances de sinistralité par région pour ajuster ses offres.
• Un courtier peut accéder en temps réel à des offres personnalisées en fonction des historiques clients.

L’Open Insurance encourage les assureurs à partager et valoriser leurs données avec des acteurs tiers comme les insurtechs, courtiers et réassureurs. Cette ouverture offre de nouvelles opportunités : fluidification des échanges, nouveaux revenus via la monétisation des données et développement accéléré de services innovants.

Une data product marketplace permet de structurer et sécuriser l’accès aux données, offrant des API premium pour partager des scores de risque ou faciliter la souscription. Cette approche favorise un écosystème collaboratif et l’émergence de nouveaux services basés sur des données enrichies.

Exemple : un assureur peut générer des revenus additionnels en proposant une API premium permettant à ses courtiers d’accéder à des scores de risque en temps réel, améliorant ainsi les conversions de 15 %.

Les SI des assureurs, parfois vieillissants et fragmentés, entraînent des coûts élevés et un manque d’interopérabilité. Cette rigidité freine l’innovation et favorise le développement de solutions parallèles non sécurisées (Shadow IT).

L’intégration d’une data product marketplace contribue à la modernisation des SI en mutualisant les ressources et en optimisant la gestion des données. Elle permet une meilleure interopérabilité grâce aux API et microservices, facilitant l’échange d’informations entre systèmes.

Exemple : une mutuelle peut déployer une data product marketplace pour rationaliser son SI, réduire ses coûts d’infrastructure de 30 % et améliorer l’intégration avec ses partenaires.

Sur ce volet technique, Lamie Mutuelle fait de sa data product marketplace la brique centrale de son système d’information. Au-delà de la rationalisation des coûts, cette plateforme lui permet : 

• D’utiliser les processeurs de traitement fournis par la plateforme pour normaliser ses données et permettre leur réutilisation.
• De partager ses données via des API pour alimenter son CRM et ses espaces adhérents.
• De bénéficier d’une gestion avancée et granulaire des droits d’accès des utilisateurs de la data marketplace.

Les compagnies d’assurance et mutuelles doivent gérer une immense quantité de données (contrats, sinistres, risques, clients, partenaires), souvent stockées dans des systèmes silotés. Cette dispersion entraîne des coûts élevés et une inefficacité dans la recherche et le croisement d’informations, ce qui se traduit par des pertes de temps, des duplications de tâches et un manque de productivité des équipes.

Avec une data product marketplace, les flux sont automatisés, réduisant les coûts de gestion des données de 20 à 30 %. L’accès facilité aux informations améliore également l’efficacité des analystes et la satisfaction client et permet de dégager des gains opérationnels importants (gains de temps, optimisation des achats de données, efficacité opérationnelle).

Exemple : une mutuelle peut centraliser ses données contractuelles via une data product marketplace, et réduire ainsi de 25 % ses coûts de gestion documentaire en donnant un accès unique et facilité aux contrats et en améliorant la réactivité de ses agents.

La MAIF a fait du partage des données à l’échelle un axe stratégique pour optimiser son fonctionnement et renforcer l’autonomie de ses équipes métier. L’objectif : passer d’un SI data centralisé recevant un volume de demandes croissant à une organisation où la data pourrait être consommée en self-service par tous les métiers.

La MAIF structure donc son approche autour de l’urbanisation des données pour les rendre intelligibles et accessibles. Le second axe stratégique concerne le data management, avec la mise en place d’une data marketplace pour faciliter l’exploration des produits data et datasets afférents.

En synthèse :

• Une meilleure organisation des données pour les rendre consommables par tous.
• La création de squads mixtes intégrant business users, data analysts et data scientists pour créer des synergies de compétences
• Une autonomie des métiers pour les départements Relation client et Analytics.

Un exemple concret : le Géo Data Hub de la MAIF

Pour répondre aux enjeux climatiques, la MAIF a créé une cellule Climat, combinant expertise data et modélisation des risques. Résultat : un Géo Data Hub centralisant les données sur les aléas climatiques pour affiner l’analyse des risques (sécheresse, tempêtes, submersion marine, etc.) à disposition des métiers.

Dans un secteur en mutation, marqué par des enjeux d’optimisation des risques, de concurrence accrue par les insurtech, de conformité réglementaire et de personnalisation des offres (tarification dynamique notamment), la data product marketplace représente un outil incontournable pour conjuguer performance opérationnelle, innovation et transformation digitale. Elle permet aux assureurs d’optimiser leurs coûts, de valoriser leurs données et de moderniser leurs infrastructures informatiques.

Les acteurs qui adoptent cette approche prennent une longueur d’avance, garantissant une gestion des données fiable, efficace et exploitable à grande échelle. L’avenir de l’assurance repose sur une stratégie data-driven, et la data product marketplace en est le catalyseur.

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