Pour être en accord avec les nouvelles normes comptables et les futures réglementations de solvabilité, il devient de plus en plus important d'identifier toutes les sources d'aléa dans les contrats d'assurance. En ce qui concerne les régimes de rentes, le risque systématique de mortalité mis en évidence depuis quelques années nécessite des investigations. Le modèle choisi est celui de Lee-Carter (1992). Ce modèle, régulièrement utilisé pour la création de tables prospectives, permet de séparer la composante « temporelle » et la composante « âge » des taux de mortalité. Ainsi, après calage de la composante « âge » sur les données du passé, on modélise de manière aléatoire la composante temporelle. Cette dernière permettra de prendre en compte le caractère aléatoire de l’évolution de la mortalité dans le futur. La modélisation de la dérive temporelle est effectuée alternativement sous deux hypothèses : − Les oscillations aléatoires de la mortalité au cours du temps, sont indépendantes entre elles et peuvent donc être modélisées à l’aide d’une régression linéaire ; − Les oscillations aléatoires de la mortalité au cours du temps, sont liées entre elles par une relation temporelle et doivent donc être modélisées par une série temporelle. L’analyse de la distribution de l’engagement dans les deux modèles tend à montrer que le risque auquel est soumis un régime de rentes est plutôt un risque de modèle, par nature peu "capturable" par la seule analyse des évolutions passées. Abstract In order to respect the new accounting standards and the futur regulations of solvency, it is getting more and more important to identify all the sources of unknown quantities in insurance policies. Concerning annuity plans, the systematic risk of mortality underlined for few years requires investigations. We chose to use the model of Lee-Carter (1992). This model, used for creating stochastic prospective tables, make it possible to separate the “temporal” component and the « age » component of mortality rates. Once the « age » component adjusted on data of the past, we model in a random way the « temporal » component. The temporal component permit to take into account the random nature of the evolution of the mortality in the future. The modelling of the temporal drift is made with two hypothesis: - Random oscillations of the mortality during time are independent and could be modelled by a linear regression. - Random oscillations of the mortality during time are linked with a temporal relation and have to be modelled by a temporal series. The analysis of the commitment distribution in the two models tends to show that the risk which is submit an annuity plan is rather a risk of model, by nature difficult to catch by the analysis of the past evolutions. Mémoire complet > Mémoire Marc Juillard.pdf