L’IA dans l’assurance : bénéfices, défis et perspectives

Qu’est-ce que l’IA dans l’assurance ?

L’assurance est l’un des secteurs qui génèrent le plus de données. Il n’est donc pas surprenant que le potentiel de l’IA dans l’assurance soit immense. Elle ouvre la voie à de nouveaux gains d’efficacité opérationnelle, à une meilleure expérience client et à une prise de décision augmentée.

Depuis la pandémie de COVID-19, les priorités des assurés évoluent vers des services plus personnalisés et à la demande. Dans ce contexte, les outils d’IA de nouvelle génération sont essentiels pour permettre aux assureurs de répondre aux attentes des clients.

Un instantané du secteur de l’assurance. Source : DataCamp

Avec ce changement de paradigme, les compagnies d’assurance ont engagé une transformation en profondeur, où l’investissement dans les nouvelles technologies, dont l’apprentissage automatique et l’IA générative, est déterminant pour stimuler la rentabilité et rester compétitif dans un paysage en constante mutation. Comme l’explique Sudaman Thoppan Mohanchandralal dans le podcast DataFramed :

Toutefois, en tant que technologie encore jeune, savoir où et comment déployer efficacement des solutions d’IA reste un défi pour les équipes data des compagnies d’assurance. Analysons les principales technologies d’IA qui transforment l’assurance.

Les technologies d’IA qui transforment l’assurance

Deux familles se distinguent particulièrement : l’apprentissage automatique — massivement utilisé par les assureurs depuis deux décennies — et, plus récemment, les solutions d’IA générative.

• IA traditionnelle et apprentissage automatique. Depuis des années, les assureurs adoptent des solutions de machine learning pour renforcer leurs capacités de prédiction. Les modèles sont clés pour détecter la fraude dans les sinistres, améliorer la rétention client ou encore optimiser les tarifs en séries temporelles. Par ailleurs, l’apprentissage automatique alimente les capacités de traitement du langage naturel (NLP) des chatbots modernes utilisés en service client. Pour en savoir plus sur l’importance de la data science et du machine learning dans l’assurance, consultez cet article DataCamp.
• IA générative. Si l’IA « traditionnelle » et le machine learning resteront essentiels dans les opérations quotidiennes, l’IA générative est clairement la prochaine grande étape. Des outils comme ChatGPT vont révolutionner l’assurance : produits plus personnalisés, expérience client enrichie et stratégies marketing repensées.

Si vous découvrez l’IA générative et le machine learning, notre parcours de compétences AI Fundamentals est un excellent point de départ pour se former à cette technologie révolutionnaire et à forte valeur.

Applications de l’IA dans différents segments d’assurance

Quel que soit le type d’activité, l’IA joue un rôle clé. Ci-dessous, les applications les plus courantes dans les assurances santé, auto et vie.

IA et assurance santé

L’assurance santé couvre les dépenses médicales de l’assuré en cas de maladie ou de blessure. Les acteurs du secteur utilisent l’IA pour optimiser la tarification des contrats, via la modélisation des primes de risque.

Grâce à l’analytique prédictive, les assureurs peuvent évaluer avec une précision inédite le profil de risque des clients, un atout décisif pour proposer des tarifs compétitifs. Par exemple, comprendre et anticiper les risques de maladies futures avec l’IA est crucial pour l’optimisation de portefeuille et la tarification.

Si prédire des phénomènes complexes comme la pandémie de COVID-19 reste difficile, mieux comprendre et anticiper les trajectoires de santé permet aux assureurs de prioriser et personnaliser leurs services.

Un excellent exemple d’initiative fondée sur l’IA est Wisedocs, une plateforme qui utilise l’IA pour examiner, analyser et résumer automatiquement de longs dossiers médicaux, économisant jusqu’à 30 % du temps par rapport à un traitement manuel. Comme le souligne son fondateur et CEO, Connor Atchison :

IA et assurance automobile

L’assurance auto protège les assurés contre les pertes financières en cas d’accident ou de vol. Partout dans le monde, les assureurs explorent les données et l’IA pour améliorer l’assurance automobile.

Un cas d’usage emblématique est l’évaluation du profil de risque des conducteurs. Les modèles de machine learning et de deep learning permettent de segmenter finement la clientèle selon des données telles que le dossier de conduite, le type de véhicule ou même l’historique de crédit. Les données télématiques, issues du véhicule lui-même et du téléphone utilisé à bord, peuvent considérablement accroître la précision de ces modèles.

Doug McElhaney, associé au sein de la pratique assurance chez McKinsey & Company, évoque ces nouvelles perspectives dans cet article :

Un autre cas d’usage essentiel concerne la détection de la fraude. Grâce à l’IA et au machine learning, les assureurs peuvent mieux comprendre le comportement des conducteurs, ce qui facilite l’identification de sinistres potentiellement frauduleux. Des variables comme le kilométrage annuel attendu, le lieu habituel de stationnement, ou encore l’ampleur des blessures et les traitements appropriés après un accident peuvent servir d’indicateurs d’alerte.

Matthew Carrier, principal chez Deloitte Consulting, souligne l’apport de l’IA pour lutter contre la fraude :

IA et assurance vie

L’assurance vie est un contrat par lequel l’assureur garantit le versement d’un capital aux bénéficiaires au décès de l’assuré.

Les possibilités de l’IA en assurance vie sont considérables. Compte tenu de l’horizon long de ces contrats (de 1 à 40 ans, voire davantage), proposer une prime juste est déterminant pour la satisfaction et la fidélisation. C’est pourquoi l’IA devient un outil central dans la souscription.

Ces outils interviennent à chaque étape : collecte et évaluation des données, évaluation du risque et calcul des primes.

L’IA au cœur des tâches quotidiennes de l’assurance

Voyons en détail comment l’IA et le machine learning s’appliquent aux opérations courantes des assureurs.

IA et souscription

La souscription est le processus d’évaluation par lequel un assureur détermine l’assurabilité d’un candidat et calcule la prime de sa police. Ce processus est commun à toutes les branches : santé, vie, auto, voyage, etc.

L’objectif est de fixer une prime équitable selon le profil de risque individuel. Historiquement, c’est un processus fastidieux et chronophage, nécessitant la collecte et l’examen de volumes massifs de données, souvent hétérogènes et éparses. La souscription traditionnelle est sujette aux erreurs et aux complexités, rendant le parcours long, inefficace et lourd. Des capacités limitées entraînent souvent des primes plus élevées et un manque de personnalisation.

C’est là que l’IA et le machine learning changent la donne. L’analytique avancée joue un rôle crucial dans la souscription moderne : elle améliore l’efficacité opérationnelle, affine l’évaluation des risques et permet de proposer des polices personnalisées.

Un bel exemple est Indigo, spécialiste de la responsabilité civile professionnelle médicale. Son processus de souscription dopé à l’IA analyse des milliers de points de données pour proposer des tarifs adaptés aux besoins des praticiens et de leurs spécialités.

IA et gestion des sinistres

Les sinistres sont l’autre versant de l’activité assurantielle. Un sinistre est une demande formelle d’un assuré auprès de son assureur pour une indemnisation d’un dommage couvert par le contrat.

Comme pour la souscription, le traitement des sinistres a longtemps été répétitif et chronophage, impliquant l’examen minutieux de chaque dossier et des informations fournies par l’assuré. Le processus est sujet aux erreurs humaines, aux goulets d’étranglement, et l’exposition à la fraude est relativement élevée.

L’IA révolutionne la gestion des sinistres. En analysant de grands volumes de données, en rationalisant les étapes de traitement et en automatisant les tâches courantes, les outils d’IA améliorent l’efficacité, détectent mieux les fraudes potentielles et libèrent du temps pour que les conseillers se concentrent sur des missions à plus forte valeur.

Un cas d’étude parlant : dans cet article, une compagnie nordique est parvenue à analyser automatiquement 70 % des documents après le déploiement d’une solution d’IA développée par EY wavespace Madrid.

Défis et points de vigilance pour l’adoption de l’IA dans l’assurance

Si les bénéfices de l’IA sont clairs, réussir un déploiement n’est pas toujours simple, surtout dans un secteur où les données sensibles sont nombreuses. Voici les principaux défis.

Enjeux éthiques et réglementaires

Malgré ses capacités uniques, il est essentiel d’évaluer les risques et les exigences réglementaires de l’IA dans l’assurance. Christian Westermann, Head of AI chez Zurich, résume les points d’attention techniques :

Par ailleurs, la conformité avec un cadre juridique en rapide évolution est impérative pour protéger les données et garantir un usage équitable et sûr de l’IA. Un bon exemple de ce à quoi ressemblera la conformité demain est le récent AI Act européen, une réglementation ambitieuse qui impose aux entreprises, assureurs compris, des exigences strictes.

Consultez notre parcours de compétences EU AI Act Fundamentals pour comprendre ce texte innovant et rester en conformité.

Christian Westermann anticipe les principales implications de l’AI Act pour l’assurance :

Intégrations et passage à l’échelle

Intégrer des solutions d’IA aux systèmes existants et les faire monter en charge peut s’avérer complexe et nécessite une infrastructure moderne, dont beaucoup d’assureurs ne disposent pas. Ils s’appuient souvent sur des systèmes hérités, difficilement interfaçables avec des outils d’IA de pointe.

L’introduction du machine learning et de l’intelligence artificielle dans ces processus établis exige une planification minutieuse et des adaptations pour éviter les perturbations. Les compagnies doivent évaluer leur SI, identifier les obstacles d’intégration et investir dans les mises à niveau nécessaires pour assurer la compatibilité avec les technologies en place.

Montée en compétences des équipes

Bâtir une stratégie IA performante demande des efforts et des ressources conséquents, et même des entreprises très dotées échouent parfois à déployer l’IA. Pourquoi ? Faute de collaborateurs suffisamment formés et dotés d’une culture de l’IA.

La mise en œuvre et la gestion réussies de systèmes d’IA requièrent des compétences pointues. Data scientists, spécialistes de l’IA et autres experts du machine learning sont indispensables pour concevoir, interpréter et piloter ces technologies.

Recruter et retenir ces talents est difficile, compte tenu de la forte concurrence sur le marché. Investir dans la formation des équipes en place permet de combler l’écart de compétences et de tirer pleinement parti des capacités de l’IA. Comme l’indique le graphique ci-dessous, l’un des freins majeurs à l’adoption de l’IA en découverte de médicaments est le manque de personnel qualifié et de compréhension de l’IA.

Heureusement, DataCamp peut accompagner les assureurs. Avec notre solution DataCamp for Business, nous aidons votre entreprise à développer sa culture data et IA. Une solution évolutive pour des équipes de toute taille, des parcours d’apprentissage personnalisables et des rapports détaillés : tout pour transformer votre organisation et la rendre prête pour l’IA.

Nous sommes fiers de partager notre expertise avec des acteurs majeurs comme Allianz. Dans cette étude de cas, découvrez comment Allianz a formé plus de 6 000 collaborateurs avec DataCamp.

Tendances à venir de l’IA dans l’assurance

Ces dernières années, le secteur de l’assurance a engagé une transformation aux conséquences encore difficiles à prévoir. Le monde change, et l’assurance aussi, confrontée à cinq tendances majeures selon PWC :

Cinq tendances qui façonnent l’avenir de l’assurance. Source : PWC

Dans ce contexte, les solutions d’IA et les technologies de pointe, comme la blockchain ou l’Internet des objets, joueront un rôle clé dans les stratégies des assureurs pour naviguer dans l’incertitude actuelle.

Conclusion

L’IA est l’un des moteurs du changement dans l’assurance. L’application de l’IA et du machine learning au secteur peut accélérer la souscription et automatiser le traitement des sinistres, améliorant l’efficacité opérationnelle et la satisfaction comme la fidélisation via des polices plus personnalisées.

À mesure que ces systèmes gagnent en maturité, les compagnies dotées de solides fondamentaux en IA prendront une longueur d’avance. Nous approfondirons l’importance d’une culture data et IA robuste lors de notre prochain webinaire Increasing Your Organization's Data and AI Maturity.

Demandez une démo pour découvrir comment DataCamp peut accompagner la montée en compétences de toute votre équipe et installer une culture data positive. En attendant, consultez nos ressources dédiées à l’IA :

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