Dans cette thèse, nous étudions la garantie tempête consacrée aux dommages causés par le vent et un développement de l'assurance comportementale à travers le risque automobile. Nous associons des informations extérieures comme la vitesse du vent aux données de l'assurance. Nous proposons la construction d'un indice tempête pour compléter et renforcer l'évaluation des dégâts causés par les tempêtes majeures. Nous définissons ensuite un partage du territoire français en 6 zones tempêtes, dépendant des corrélations extrêmes de vent, pour tester plusieurs scénarios. Ces différents tests et considérations nous permettent d'améliorer notre indice tempête. Nous nous appuyons sur les modèles de la théorie des valeurs extrêmes pour montrer l'impact de la variabilité sur le calcul des périodes de retour et besoins en fonds propres. Nous soulignons ainsi les difficultés rencontrées pour dégager des résultats robustes en lien avec les évènements extrêmes. Pour ce qui est de l'assurance automobile, nous testons différentes méthodes pour répondre aux évolutions techniques et réglementaires. Nous caractérisons la partition homme / femme en utilisant la procédure logistique, l'analyse des correspondances multiples ou les arbres de classification. Nous montrons qu'il est possible de compenser l'absence de la variable sexe par d'autres informations spécifiques à l'assuré ou à son véhicule et en particulier l'utilisation de relevés kilométriques. Enfin, nous nous intéressons à l'expérience acquise par les conducteurs novices. Nous étudions le comportement sur la route de l'assuré pour créer de nouvelles classes de risques / In this Ph.D. Dissertation we study the storm guarantee dedicated to the damage caused by the wind and a development of the behavioral insurance through the automobile risk. We associate external information like the wind speed to insurance data. We propose the construction of a storm index to complete and strengthen the evaluation of the damages caused by the major storms. Then we define a partition of the French territory in 6 zones storms, depending on extreme wind correlations to test several scenarios. These various tests and considerations allow us to improve our storm index. We lean on extreme value theory models to show the impact of the variability on the calculation of return periods and capital requirements. We underline the difficulties to obtain strong results in connection with the extreme events. Concerning car insurance, we test various methods to answer the technical and legal evolutions. We characterize the man/woman partition by using the logistic procedure, the multiple correspondence analysis or the classification trees. We show that it is possible to compensate for the absence of the sex variable with other information specific to the insurants or to their vehicle and in particular the use of kilometric data. Finally, we are interested in the acquired experience by young drivers. We study the behavior on the road of the insurants to create new classes of risks