Dans les organisations multi-sites, les données existent et sont produites, mises à jour, utilisées localement. Mais des données produites de façon hétérogène, sans référentiel commun, ne peuvent pas servir de base à une décision consolidée. 

Et c’est précisément cet écart de structure qui fragilise la solidité du programme d’assurance. 

Le problème n’est pas la collecte c’est l’hétérogénéité 

Chaque site fonctionne avec ses propres repères. Les données financières sont issues des systèmes comptables, les informations techniques sont construites au plus près des opérations et les historiques de sinistres proviennent souvent d’acteurs externes. Ces sources coexistent, mais elles ne sont pas toujours structurées selon les mêmes logiques. 

À cela s’ajoutent des pratiques locales variables : niveaux de détail différents, rythmes de mise à jour distincts, interprétations divergentes des mêmes catégories d’actifs.  

Deux sites comparables peuvent ainsi produire des valeurs reposant sur des bases méthodologiques entièrement différentes, sans que cela soit visible au niveau du groupe. 

Ce constat est largement documenté par PwC qui souligne que des données cloisonnées ou hétérogènes limitent directement la qualité des analyses et la capacité à produire un reporting fiable à l’échelle d’un groupe.  

Grant Thornton, dans ses travaux sur la qualité des données en assurance, rappelle que la maîtrise de la donnée est devenue un levier de compétitivité autant que de conformité et que le contrôle interne doit couvrir l’ensemble du cycle de vie de la donnée, depuis sa collecte. 

Un processus non structuré : des effets concrets sur le cycle assurantiel 

Les campagnes de déclaration de valeurs reposent encore souvent sur des dispositifs manuels : fichiers partagés, questionnaires, relances successives, validations informelles. Ces approches permettent en effet de réunir l’information mais elles rendent sa mise en cohérence dans le temps extrêmement complexe.

Les risk managers connaissent bien ces effet :

• Des écarts entre sites difficiles à expliquer et impossibles à objectiver 

• Des hypothèses de valorisation qui ne reposent pas sur les mêmes bases d’un site à l’autre 

• Une traçabilité partielle des données, rendant tout historique fragile 

• Une consolidation qui nécessite des retraitements réguliers, consommateurs de temps et source d’erreurs. 

Ces situations traduisent une absence de cadre commun dès la collecte. 

Or, une donnée hétérogène, même disponible en quantité, introduit de l’incertitude à chaque étape du cycle assurantiel. Elle complexifie l’analyse des valeurs exposées, fragilise les arbitrages internes et rend plus difficile la justification des valeurs dans les échanges avec les partenaires assurance.

Structurer la collecte : ce que ça change concrètement 

Structurer la collecte ne signifie pas modifier les pratiques métiers des équipes locales mais d’organiser le processus selon un cadre commun, applicable à l’ensemble du périmètre. 

Cela suppose : 

• Des formats de saisie homogènes, adaptés aux différents types de valeurs : actifs, stocks, marges produites, sinistres, 

• Une définition claire des rôles et des responsabilités à chaque étape de la campagne, 

• Une centralisation des flux de données, avec des statuts de validation visibles en temps réel, 

• Une capacité à suivre les données dans le temps, campagne après campagne, sans rupture historique. 

Dans cette approche, la collecte devient un processus piloté. Les données gagnent en lisibilité, en comparabilité et en fiabilité. 

La marge produite mérite une attention particulière dans ce cadre, selon les régions du monde les pratiques peuvent être différentes et impacter les valeurs déclarées. 

Marge brute ou marge nette ? 

Homogénéiser la collecte des valeurs permet de disposer d’une donnée structurée et traçable sur ce poste change fondamentalement la nature de l’échange avec l’assureur. 

Ce n’est pas le montant qui fait la différence. C’est la qualité de la donnée en amont et la capacité à la défendre. 

Une donnée structurée, levier de crédibilité face aux assureurs 

Même dans un marché soft les assureurs examinent de plus en plus précisément la construction des valeurs déclarées, la qualité de la donnée en amont devient un prérequis. 

Lors des 33ᵉˢ Rencontres de l’AMRAE en février 2026, la transparence des données et la fiabilité des informations transmises aux assureurs ont été identifiées comme des enjeux prioritaires pour les risk managers.

Plus la donnée transmise est structurée et vérifiable, plus l’assureur peut en tenir compte favorablement dans les conditions de placement. 

Un assureur ne cherche pas une valeur parfaite. Il cherche une valeur cohérente, structurée et objective. 

Des valeurs déclarées homogènes, tracées dans le temps et comparables d’un site à l’autre permettent au risk manager de tenir une position solide en renouvellement.  

Reprendre la maîtrise des données de valeurs 

Les entreprises disposent d’un volume important d’informations. L’enjeu est de les structurer, de les rendre lisibles et de pouvoir s’appuyer sur elles dans la durée. 

Revenir sur la manière dont les données sont collectées, organisées et suivies dans le temps permet souvent de clarifier des situations perçues comme complexes et d’apporter une lecture plus solide du patrimoine assuré. 

C’est généralement à ce niveau que se joue la différence, entre une donnée chiffrée et une donnée déclarée réellement maîtrisée. 

COLLECT, la solution de SENOEE, structure ce processus de bout en bout :  

• La collecte des valeurs d’actifs, de stocks et de marges produites,  

• L’homogénéisation à l’échelle du groupe,  

• Le pilotage en temps réel de la qualité des déclarations,  

• La production d’un référentiel objectif face aux assureurs et courtiers. 

Vous souhaitez structurer la collecte de valeurs de votre groupe ?  Accédez une démonstration personnalisée de l’outil.