La granularité croissante des informations sur les conditions météorologiques et l’exposition des tiers peut permettre aux assureurs de prévoir plus efficacement les sinistres liés aux conditions météorologiques. Cependant, les résultats des sinistres sont souvent présentés sous forme d’observations groupées dans l’espace, par exemple au niveau du code postal, de sorte que les prédicteurs à plus haute résolution sont agrégés pour s’aligner sur la granularité des résultats dans les analyses standard. En partant d’un cadre sous-jacent de processus ponctuel spatial à effets mixtes avec surreprésentation de zéro pour les sinistres résultants d’une tempête commune, nous dérivons un modèle pour les données de comptage multivariées non équilibrées avec surreprésentation de zéro qui comprend de riches prédicteurs concernant la météo et l’exposition observées à différents niveaux de granularité spatiale pour prédire les schémas de sinistres. Le modèle tient compte de la dépendance entre les lieux touchés par une tempête commune dans les zéros excédentaires, ainsi que dans les décomptes de sinistres conjoints. En utilisant des données sur l’exposition et les sinistres de biens réels, nous mettons en évidence le rôle de la dépendance spatiale et des prédicteurs granulaires dans la prévision des sinistres liés à des tempêtes localisées.