Les assureurs recherchent depuis longtemps la modernisation : numérisation des processus papier, automatisation des flux de travail et migration vers le cloud. Désormais, ils se tournent vers l’IA générative comme prochaine étape dans leurs efforts en matière de données et de technologie.
Déployer l’IA générative nécessite cependant plus que l’adoption de nouveaux outils. Cela exige de repenser les systèmes centraux, d’unifier des données fragmentées et de relever des défis organisationnels et éthiques. Deux cas d’usage, la souscription intelligente et l’analyse en langage naturel, illustrent le potentiel immense de l’IA générative, à condition de surmonter certains obstacles.
Souscription intelligente : du chaos documentaire à des décisions rapides
La souscription reste l’un des processus les plus manuels et les plus gourmands en ressources humaines dans l’assurance. Les soumissions arrivent dans une grande variété de formats (courriels, PDF, tableurs, documents numérisés, etc.), obligeant les souscripteurs à ressaisir les données, interpréter les notes des courtiers et assembler des informations incomplètes.
Les vagues précédentes d’innovation technologique avaient promis de résoudre ce problème, sans succès, mais l’IA générative change la donne. Associée au traitement intelligent de documents, elle peut être déployée avec succès dans des cas d’usage concrets pour :
- Résumer les longues soumissions des courtiers et extraire les données de risque clés,
- Signaler les anomalies ou les manques d’information,
- Prioriser les soumissions par complexité,
- Recommander des niveaux de tarification basés sur les tendances historiques.
Ces capacités permettent de préparer les soumissions avec rapidité, précision et une meilleure profondeur d’analyse, donnant aux souscripteurs la possibilité de se concentrer sur la valeur ajoutée : le jugement expert et la collaboration avec les courtiers.
Les assureurs doivent toutefois rester prudents, car en matière de souscription, l’explicabilité est un impératif. Les recommandations opaques ne peuvent pas être suivies aveuglément. Les biais dans les données d’entraînement peuvent influencer les décisions, en particulier dans les marchés de niche. Et la surveillance réglementaire s’intensifie.
Pour réussir, les assureurs doivent mettre en place une gouvernance de modèle transparente, des examens avec des validations humaines, et des pistes d’audit claires. Sans cela, les gains d’efficacité risquent de se transformer en risques de non-conformité.
Analytique en langage naturel : libérer les insights à travers l’organisation
Les assureurs sont riches en données mais pauvres en insights. Accéder à des métriques pourtant simples, comme les ratios de devis à engagement ou le taux de résiliation client, nécessite souvent que les équipes techniques écrivent du SQL ou génèrent des rapports statiques. Et cela suppose que les données soient accessibles et suffisamment propres pour être interrogées, ce qui n’est souvent pas le cas.
L’IA générative change cette dynamique en permettant aux utilisateurs métier de poser des questions ouvertes sur leurs données d’entreprise en utilisant un langage simple, et de recevoir en retour des réponses et des visualisations. Ce n’est pas seulement plus pratique ; cela transforme l’analytique en une boucle de rétroaction en temps réel pour la conception de produits, le service client et les opérations. Par exemple :
- Un COO peut suivre la croissance des primes par canal et par produit
- Un responsable de la souscription peut analyser les taux de conversion nette et identifier les problèmes de tarification
- Un chef de produit peut explorer les taux de rétention, le comportement des cohortes et la valeur vie client
Il ne s’agit pas seulement de BI en libre-service, c’est de l’analytique générative : des insights plus rapides, un accès élargi et des décisions plus intelligentes à travers toute l’organisation.
Mais des barrières culturelles et techniques subsistent. L’inertie culturelle peut freiner les progrès, surtout si les utilisateurs métier se méfient des résultats de l’IA ou si l’IT craint de perdre le contrôle. Une infrastructure fragmentée limite davantage la valeur de l’IA. Si les données restent en silos, l’IA ne peut pas générer d’insights réellement exploitables.
Surmonter les défis de mise en œuvre
Bien que l’IA générative promette des progrès continus et des cas d’usage à forte valeur ajoutée, les assureurs doivent d’abord surmonter des défis technologiques et organisationnels pour déployer la technologie. Les assureurs doivent investir dans :
- Un système cœur moderne et axé sur les API permettant l’intégration et l’accès en temps réel aux données
- Un patrimoine de données unifié et gouverné, donnant à l’IA la capacité de raisonner à travers les données de police, de sinistres et de clients
- Un alignement transversal entre les métiers, l’IT, la conformité et la direction exécutive
De nombreux assureurs prennent déjà des mesures pour améliorer leur infrastructure informatique et leur culture d’entreprise. Ces entreprises comprennent que l’avenir de l’assurance n’arrive pas. Il est déjà là.