Intelligences Artificielles : la fortune des assureurs ?

Données en masse, diversités des risques, modèles et modélisations ; les assureurs ne se sont jamais départi des complexités du monde. Ils ne ménagent pas non plus leurs efforts pour s'attaquer aux défis qui définissent l'avenir de nos sociétés. Le secteur doit également composer avec des consommateurs et des citoyens aux attentes toujours grandissantes et pour qui l’expérience client est tout aussi importante aujourd’hui que les sujets sociétaux.

Il est donc logique que les opérateurs du monde de l’assurance voient dans le potentiel des intelligences artificielles (IA) et de l’IA générative en particulier, une solution quasi miraculeuse. Les assureurs perçoivent bien la capacité potentielle de ces technologies à résoudre la majorité des blocages organisationnels et en tirer des avantages compétitifs.

Il est difficile d’admettre que les démonstrations déjà spectaculaires de l’IA générative ne sont en fait que les prémices de ces technologies. 

Et pourtant sous-estimer leurs capacités futures, revient à sous dimensionner la stratégie à long terme. Le moment venu, ceux qui auront tout miser sur le court terme, n’auront eu que des quick wins comme maigre compensation.

Les dirigeants des sociétés d’assurance s’appliquent donc à trouver l’équilibre : répondre à l’urgence de s’y mettre, réussir l’implémentation des solutions de première génération et s’assurer en parallèle d’une gouvernance et de contrôles robustes pour faciliter les projets futurs en matière d’intelligences artificielles. Dans la mesure où la réglementation appliquée au secteur de l’assurance se construit également au fur et à mesure dans un univers de complexité, l’aiguille de la balance tend à osciller entre risques et bénéfices sans qu’on sache quand elle parviendra à s’immobiliser. 

Conceptuellement, l’activité d’assurance est faite pour accueillir les intelligences artificielles, puisque dans les cycles clefs, la modernisation et les gains d’efficacité s’entrevoient facilement. 

Pour l'actuariat et la souscription, c'est l'assimilation, la fiabilisation et le traitement augmenté des données qui permettent d'améliorer la précision et l'efficacité. Ces processus aident les départements souscription et pricing sur des sujets à valeur ajoutée, tels que l'évaluation des risques assurables, les analyses de profitabilité et le benchmarking produits.

Dans le cadre de la gestion de sinistres, c’est la chaine entière de notification jusqu’au règlement qui se trouve concernée. L’automatisation des process boostés à l’intelligence artificielle adresse à la fois les problématiques de délai de traitement des dossiers et de détection des schémas de fraude. 

Coté IT, c’est au niveau du risque de cyberattaque et de la protection des données que les renforts des IA s’avèrent prometteurs. L’analyse des opérations en temps réels et le recoupement avec les tactiques usuelles de fraudeurs permettront de gérer un risque casse-tête qui se pose quotidiennement aux assureurs. Sur une note moins spectaculaire les IA vont fluidifier la préparation des reportings réglementaires. Les algorithmes ont également vocation à améliorer l’inventaire des opérations sous surveillance, caractériser finement les cas suspects et accélérer les procédures d’alerte. Une contribution positive toute trouvée dans le domaine de la lutte anti-blanchiment par exemple. 

Toujours dans le domaine des technologies de l’information, l’intégration des intelligences artificielles est rêvée comme un remède dans le traitement des applications vieillissantes. Les capacités en matière de génération de code entre langages de programmation permettront de faciliter les mises à jour logicielles, les migrations d’infrastructures ou encore la documentation des changements dans les processus et les modèles de calcul. 

Dans le quotidien des employés, l’IA générative en particulier va participer à des améliorations à bien des niveaux : enrichissement et mise à jour des formations, suivi des carrières et objectivisation des évaluations, accélération des recherches documentaires et des consultations de textes de référence ou encore adaptation aux développements règlementaires

En pratique aujourd’hui, les modèles mixtes représentent l’option confort.

Par modèle mixte, on entend la conservation de l’implication d’opérateurs humains dans le processus opérationnel. Plusieurs assureurs pionniers dans l’intégration des IA générative font ainsi l’essai du copilotage assisté par IA générative. Ainsi les collaborateurs des sociétés d’assurances ont accès, çà et là, à des « Co-bots » leur apportant des gains de temps dans le traitement des informations ou l’exploitation de ressources chiffrées ou encore de contrôle de conformités réglementaires.  

Quelles tendances pour “l’après”

La quête ultime réside cependant dans l’amélioration de l’expérience client par le biais d’un interfaçage efficace. La digitalisation des processus et la mise en place d’applications destinées aux usagers a d’ailleurs été un des premiers mouvements dans la modernisation des assureurs. 

Seulement, les constats de lenteurs, de bugs ou de démarches qui n’aboutissent pas constituent un réel frein pour les consommateurs. 

Au pire, l’image de marque de la société d’assurance elle-même pouvait se trouver cruellement associée aux dysfonctionnements d’une interface de déclaration de sinistres. 

L’envie d’y revenir se fait sur un mode précautionneux pour ceux qui s’y sont déjà risqué. On peut aisément les comprendre dans la mesure ou la règlementation globale du secteur ne s’est pas encore penché de manière homogène sur la question. Pourtant la promesse des IA génératives est là bien tangible. En faisant le pari que les assureurs ne pourront faire autrement que les intégrer dans leur chaine de valeur, plusieurs Insurtech intègrent d’ailleurs de la GenAI dans leurs solutions dédiées utilisateurs. Tantôt pour les analyses de performances de contrats de type épargne, tantôt dans l’accompagnement dans la souscription ou les déclarations de sinistres. 

Mais aucun n’a encore vraiment franchi le pas de se fier aux solutions IA alors que c’est certainement une démarche qui aura son lot de récompense en efficacité opérationnelle. Elles pourraient même contribuer à résoudre les questions de rentabilité de certains produits en unités de compte nécessitant une personnalisation importante. A des horizons que la société espère comme pas trop éloignés, les développements dans les intelligences artificielles vont contribuer à réduire les fameux protection gaps.  Liée à l’exploitation de flux de données provenant d’observations relevées par satellites, ou encore de mesures routées par des capteurs sensoriels avancés, permettant de faire tourner des simulations à haut niveau de précision, consentiront de proposer des couvertures d’assurance ciblées et plus complètes. Les premiers succès d’insurtech spécialisées dans l’assurance paramétrique, sont dans ce domaine une belle annonce de ce que pourra être l’avenir du secteur.

Passer le cap des contraintes 

L’étude « Generative AI in Insurance » publiée en mai 2024 par EY Parthenon révèle que pour deux tiers des assureurs interrogés, l’incertitude quant au cadre réglementaire est le premier frein à l’investissement dans les solutions orientées IA génératives. Une proportion d’inquiets qui monte même à 89% pour les activités d’assurance vie. Une opinion qui s’est notamment renforcée depuis que le EU Artificial Intelligence Act, dont l’essentiel des dispositions doit s’appliquer dans les deux ans qui viennent, a classifié en catégorie « high risk » les opérateurs des branches vie et santé qui utilise des technologies basées sur l’intelligence artificielle.  

Pilotage a deux vitesses 

Les domaines d’application dans le secteur des assurances étant tellement évidents, il est indéniable que l’intégration des intelligences artificielles dans les modèles opérationnels va se généraliser. Les IA génératives étant même perçues comme des vecteurs de progrès et de croissance importants. Au niveau de maturité actuel des différentes technologies, les stratégies observées chez les grands acteurs de l’assurance prennent deux voies parallèles, sur une distance toutefois différente. La plus courte cherche à assimiler en temps record des solutions innovantes en suivant une approche bottom-up alors que celle de plus long terme est définie en Top-Down dans la stratégie d’entreprise en planifiant les ressources et les infrastructures nécessaires à l’assurance du futur.