Basée sur plusieurs indices (rendements, prix, météo) pouvant être combinés entre eux, cette assurance permet de couvrir différents types de risques pour les producteurs de pommes de terre comme les pertes de rendements liés à des mauvaises conditions météo, ou encore les pertes de revenus lors d’excédant sur les marchés.
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Basée sur plusieurs indices (rendements, prix, météo) pouvant être combinés entre eux, cette assurance permet de couvrir différents types de risques pour les producteurs de pommes de terre comme les pertes de rendements liés à des mauvaises conditions météo, ou encore les pertes de revenus lors d’excédant sur les marchés.

C’est la valeur du (des) indice (s) en fin de période de couverture, qui va (vont) définir si l’assurance sera versée ou non au producteur. « Ces indices sont issus de données objectives, mesurées par des instituts de confiance tels qu’Agreste, FranceAgriMer, Météo-France, etc. », précise Gabriel Gross, fondateur de Meteo Protect.

Des contrats « à la carte » pour les producteurs

« En plus d’être indicielle, cette assurance a pour avantage d’être paramétrique, avec une possibilité de souscription jusqu’à 15 jours avant la période souhaitée », souligne Arnaud Delacour.

C’est donc à chaque producteur de paramétrer lui-même le type de risque, la surface à assurer, la période de couverture, mais également le seuil de déclenchement de l’indemnisation et l’indemnisation maximale.

« En fin de couverture, si le seuil a été atteint, le système d’assurance se déclenche automatiquement », explique Gabriel Gross avant d’ajouter : « L’absence d’expertise et de déclaration de sinistre permet d’accélérer les délais d’indemnisation et de diminuer les coûts. »

« Pour cette année de lancement, l’objectif est d’atteindre les 6 à 10 % de surfaces assurées via Meteo Protect », annonce l’UNPT. À terme, l’organisme espère que la plupart des producteurs arriveront à y trouver leur intérêt.

Un modèle qui repose sur la fiabilité des indices

Les paiements étant fondés sur des données objectives et non sur une évaluation des pertes, la fiabilité de ce modèle dépend bien entendu de celle de ses indices. A titre d’exemple, la couverture financière du risque météo étant basée sur des données, son développement est dépendant de la disponibilité localement de stations météo et de leur fiabilité, ainsi que des données.

Enfin, le risque de corrélation est à prendre en compte dans ce type d’assurance. « Il se présente quand les paiements d’assurance ne correspondent pas aux pertes réelles. Soit il y a des pertes, mais pas de versement, soit un paiement est déclenché alors qu’il n’y a pas de pertes. Évidemment, si l’une de ces situations se produit trop souvent, le régime d’assurance ne sera plus viable », explique un rapport de l’Institut international de recherche sur le climat et la société (IRI).

M.S.