Le secteur de l'assurance automobile est confronté à plusieurs bouleversements règlementaires, financiers, comportementaux et technologiques. Afin de faire face aux défis résultant de ces changements et maintenir leur profitabilité, les assureurs doivent innover en matière de tarification. Dans ce contexte, nous développons dans cette thèse deux thématiques liées à la tarification en assurance automobile. La première thématique s'articule autour de l'optimisation des stratégies tarifaires, en souscription et au renouvellement. La deuxième thématique est orientée vers l'utilisation des expérimentations dans l'objectif de mieux appréhender les déterminants de la demande d'assurance.Tout d'abord, nous nous intéressons à l'optimisation tarifaire au renouvellement. Nous illustrons comment les modèles de demande empiriques reposant sur les données dont disposent l'assureur peuvent être utilisés afin d'optimiser sa rentabilité et la rétention de ses clients. Nous élargissons ensuite le cadre d'optimisation en tenant compte des dépendances inter-temporelles entre les décisions tarifaires actuelles et les profits générés au cours des périodes ultérieures. Ainsi, nous introduisons le cadre de Valeur Client qui permet à l'assureur d'adapter sa stratégie tarifaire en fonction des comportements des assurés au cours de leur vie client tout en tenant compte du cycle du marché. Les illustrations empiriques des deux premiers chapitres reposent sur des données naturelles observées par l'assureur.Dans la deuxième partie de la thèse, nous illustrons l'apport des expérimentions de terrain et de laboratoire à la compréhension de la demande d'assurance automobile. Une expérimentation de terrain nous permet d'affiner la mesure de l'élasticité prix des clients et de traiter le problème de tarification comme un problème de bandit contextuel. L'évaluation offline de plusieurs stratégies d'apprentissage par renforcement montre que celles appliquant une expérimentation tarifaire ciblée obtiennent de meilleures performances financières en comparaison à la stratégie myope, qui exclut toute possibilité d'expérimentation. Enfin, nous présentons les résultats d'une expérimentation de laboratoire dont l'objectif était de mesurer la valeur ajoutée des variables privées issues des modèles de décision dans le risque. En particulier, nous analysons le rôle de l'aversion au risque et la perception du risque dans l'explication des choix d'assurance automobile. La même expérimentation nous a permis d'analyser la validité externe en assurance expérimentale, c'est-à-dire la ressemblance des comportements des individus dans un contexte expérimental et dans le contexte économique réel du marché.En plus de la dualité expérimentation-optimisation dans le domaine de la tarification assurantielle, cette thèse illustre donc la dualité entre les données privées et les données publiques, ainsi que la dualité entre les modèles empiriques de demande d'assurance et les modèles théoriques. / The motor insurance sector currently confronts regulatory, financial, behavioral and technological challenges. Under these circumstances, insurers must uphold in improving their pricing strategies. Two topics related to pricing innovation are discussed in this thesis. We first take up the pricing strategy optimization for new businesses, as well as the renewals. Secondly, we highlight in the usage of experiments in leading us to a better understanding of insurance demand factors.On the first part of this thesis, we address pricing optimization at renewal, then illustrate how empirical demand models that rely on observable data could help the insurers to boost their profits and clients retention rate. We extend afterwards this framework by considering the impact of current pricing decisions on future cash-flows. Consequently, we introduce the Customer Value metric which allows insurers to reflect over the customers' behavior during their lifetime, when it comes to constructing their pricing strategy. The empirical illustrations of the first two chapters rely on natural data observed by the insurer.On the second part of this thesis, field and laboratory experiments will give us better comprehension of the motor insurance demand. Data from a field experiment refine the measure of clients' price elasticity. Offline assessment of several reinforcement learning algorithms shows how pricing experiments can achieve better performances compared with the myopic strategy which does not apply any kind of experiment. Laboratory experiments contribute to the understanding of demand models as well. In particular, we analyze the added value of risk aversion and risk perception in explaining the insurance choices. Furthermore, we examine the external validity of the experiment, i.e. the similarity between the behaviors of the customers in a lab environment versus their factual behaviors in the market.Aside from the duality between experiments and optimization, this thesis also illustrates the duality between private and public data, as well as the duality between empirical and theoretical insurance demand model.

Dans cette thèse sur travaux, l'auteur part de deux travaux précédents sur la rentabilité de la fidélisation et la détermination du potentiel client pour faire un constat : une partie de la rentabilité de la fidélisation et du potentiel pour une marque est basée sur la part captable du chiffre d'affaire fait à la concurrence ; le taux de captation.Dans ce nouveau travail il s'agit de montrer que le taux de captation est basé sur l'élasticité du taux de nourriture. A partir d'une analyse de la littérature et de plusieurs modélisations sur des données de panel scannérisées, l'auteur démontre, sur plusieurs marchés, que l'élasticité du taux de nourriture est contrainte et prévisible.C'est donc en tenant compte de cet écart limité qu'une marque peut estimer le taux de captation et donc la rentabilité de la fidélisation ainsi que le potentiel client.

Dans cette thèse sur travaux, l’auteur part de deux travaux précédents sur la rentabilité de la fidélisation et la détermination du potentiel client pour faire un constat : une partie de la rentabilité de la fidélisation et du potentiel pour une marque est basée sur la part captable du chiffre d’affaire fait à la concurrence ; le taux de captation.Dans ce nouveau travail il s’agit de montrer que le taux de captation est basé sur l’élasticité du taux de nourriture. A partir d’une analyse de la littérature et de plusieurs modélisations sur des données de panel scannérisées, l’auteur démontre, sur plusieurs marchés, que l’élasticité du taux de nourriture est contrainte et prévisible.C’est donc en tenant compte de cet écart limité qu’une marque peut estimer le taux de captation et donc la rentabilité de la fidélisation ainsi que le potentiel client. / In this thesis based on works the author goes from two previous studies on the profitability of loyalty and customer potential determination to make a statement : part of the profitability of loyalty and of the potential for a brand is based on the reachable share of turnover done by the competition ; the catch rate.In this new work it is shown that the catch rate is based on the elasticity of the share of category requirement. From a review of the literature and several modeling on scanning panel data the author demonstrates on several markets that elasticity of the share of category requirement is limited and predictable.Then it’s in taking into account this small difference that a brand can estimate the “catchable” rate and therefore the profitability of loyalty and potential of a customer.