L'IA change la donne dans le secteur de l'assurance

En ces temps d’évolution technologique continue et effrénée, le développement de l’intelligence artificielle change complètement la donne dans d’innombrables domaines. Il est impossible d’en sous-estimer l’importance sociétale, tant pour les entreprises que les consommateurs. Jour après jour, nous sommes directement confrontés à l'impact de l'IA sur nos vies. Si d’aucuns se réjouissent des possibilités sans précédent qu’elle offre, cette évolution n’est pas sans soulever de nombreuses questions. Le secteur de l’assurance, lui aussi, ne peut évidemment pas ignorer l'influence croissante de l'intelligence artificielle. Une raison suffisante pour Assuralia de réunir un panel d’experts triés sur le volet et divers de nos membres autour d’une table ronde afin d’examiner de plus près le rôle de l'IA dans le secteur.

• Optimisation des processus et des services

L’avènement de Chat GPT a soudainement rendu la présence de l’intelligence artificielle très perceptible pour tous. On constate que l’IA est aujourd’hui déployée pour rationaliser des processus tels que le règlement rapide des sinistres, l'optimisation des procédures de souscription et l'amélioration des modèles de risque. Il en résulte en fin de compte une amélioration du service au client.

• Accroître l’efficacité des activités de support et optimiser la collaboration en interne

L’IA permet d’accroître l’efficacité de toutes les activités de support telles que les tâches administratives et la gestion de documents. Il existe une interaction croissante entre les différents modèles, départements et services au sein des entreprises d’assurances, l’IA étant utilisée pour mieux harmoniser les processus et les améliorer.

• Rôle des intermédiaires vis-à-vis des clients 

Bien que l’IA soit utilisée pour optimiser les processus, on continue dans le paysage de l’assurance belge de croire fermement en l’intermédiation, laquelle se voit proposer des outils fintech pilotés par l’IA pour le service aux clients. Ces outils servent de support aux intermédiaires sans se substituer à leurs tâches.

• Amélioration de l'expérience client

L’IA peut faciliter le parcours administratif du client, et des outils technologiques pilotés par l’IA sont déployés pour améliorer sa satisfaction. Il est important à cet égard d’inclure le client dans le processus de changement et de ne laisser personne en chemin. Bien qu’il ne soit pas encore question de « big bang » aujourd’hui, le moment clé où l’IA pourra reprendre la charge administrative du client est attendu avec impatience Aujourd’hui, la prudence est de mise, nous vivons en effet une histoire qui s'écrit lentement mais sûrement.

Changement culturel : adopter l’IA au sein de l’entreprise d’assurances 

• Tout le monde à bord et l’IT comme superviseur 

On peut parler sans crainte de se tromper d’une ère pré-Chat GPT et d’une ère post-Chat GPT dans le secteur de l'assurance. Depuis l’avènement de cet outil d’IA, l’acceptation et l’adaptation de l’IA ont connu une progression spectaculaire. Bien que la grande majorité des employés soient enthousiastes à l'idée d'utiliser l'IA et demandent même de plus en plus de solutions d'IA, il est essentiel d'obtenir l'adhésion de tous. En outre, des directives et des formations sont absolument nécessaires pour une utilisation sûre, réfléchie et en connaissance de cause des outils d’IA. À cet égard, les départements IT et Data font office de superviseurs et jouent un rôle important dans l’installation d’outils sécurisés en interne, ainsi que dans la gestion de l'accès aux outils d'IA. Des règles sont nécessaires, même si leur suivi et le respect de leur application représentent un énorme défi. 

• Pas un passe-partout 

Il est important de reconnaître que l’IA n’est pas la panacée et qu'il convient de faire preuve de prudence dans sa mise en œuvre. Des lignes directrices sont nécessaires pour préserver l’identité unique des entreprises et assurer un contrôle de qualité dans la création de contenus.

• Les dangers de l’uniformité en RH

L’aide de l’IA peut également profiter aux départements des ressources humaines, par exemple pour l’analyse de C.V. L’IA peut aider les entreprises à améliorer leurs processus de recrutement, à identifier des talents tout en garantissant un processus équitable. Une sérieuse mise en garde s’impose toutefois : pour les entreprises, il est important qu’elles conservent leur identité et continuent de pouvoir se distinguer au travers des personnes qu’elles recrutent et de la communication qui est menée.

• L’IA et l’homme, superviseurs mutuels

L’avènement de l’IA soulève d’importantes questions autour de la responsabilité. Á supposer que la rédaction des conditions générales et particulières de polices d’assurance soit laissée entièrement à la machine, qui serait alors responsable en cas d'erreur ? Une comparaison avec les voitures autonomes illustre ce dilemme. Bien qu’il soit possible qu’une voiture autonome cause un accident qu’un humain ne provoquerait jamais, il existe en même temps de nombreux outils permettant de faire en sorte que les personnes commettent moins d'erreurs. Aujourd’hui, les entreprises ont intégré dans leur fonctionnement des systèmes de responsabilité pour les actions humaines, mais cela ne s’applique pas encore pour les systèmes d'IA tels que les chatbots. La réglementation européenne constitue un problème supplémentaire. Celle-ci impose par exemple des règles strictes prévoyant une obligation de clarté concernant les paramètres introduits pour arriver aux résultats générés par l'IA. En outre, il est aujourd'hui très difficile pour les outils d'IA de savoir dans quel contexte juridique local ils opèrent. Ce qui est légal dans un pays peut ne pas l’être dans un autre. Cela souligne la nécessité permanente d’une implication et d’un accompagnement de l’homme dans l'utilisation de l'IA.

• Besoin d’un (O)fficer (É)thique ?

Aujourd’hui, le côté éthique (le revers de la médaille) de l’IA est peut-être encore sous-exposé mais revêt certainement une importance grandissante. Le secteur de l’assurance, et par extension l’ensemble du secteur financier, est un secteur dans lequel la confiance est extrêmement importante. Et la confiance se gagne en gouttes et se perd en litres. Se pose donc la question éthique de savoir jusqu’où l’on peut aller en tant qu’entreprise lors de la mise en œuvre de modèles d’IA et d’outils auxiliaires. Où se situe la limite et à quel moment le freinage automatique est-il actionné ? La désignation d’un responsable de l’éthique – à l’instar d’un DPO  – pourrait à cet égard se révéler nécessaire à terme. En attendant, le leitmotiv dans un débat philosophique sur l’IA est bien de « faire preuve de sagesse », toutes les entreprises devant continuer à rechercher les bons équilibres. 

Segmentation, prévention et ESG 

• Le secteur de l’assurance utilise l’IA de plus en plus souvent comme un outil pour traiter la masse de données entrantes. Mais jusqu'où un assureur peut-il aller dans l'utilisation de l'IA pour affiner les critères de sélection et déterminer l'assurabilité ? Bien qu’il soit loin d’être exclu que le législateur intervienne au besoin et interdise certains critères de sélection, une autorégulation au sein du secteur semble nécessaire pour éviter que celui-ci ne se mette lui-même en marge du marché. D’ailleurs, on constate aujourd’hui déjà une tendance où le monde politique aspire de plus en plus à la solidarité et de moins en moins à la mutualisation des risques. Est-il nécessaire d’introduire des règles de conduite au sein du secteur pour éviter d’aller trop loin dans l’individualisation et de compliquer ainsi pour un nombre croissant de personnes l’accès à l’assurance à des tarifs abordables ? Trouver l’équilibre entre des services personnalisés et le maintien de la solidarité et de l’accessibilité des assurances constitue un défi crucial auquel le secteur doit faire face.

• Sur le plan de la prévention, la réglementation européenne représente un solide obstacle à des concepts innovants pilotés par l’IA qui sont conçus pour le suivi préventif de la santé. Il existe néanmoins des possibilités de déployer l’IA pour la prévention, notamment dans le domaine des catastrophes naturelles (CatNat). Des modèles prédictifs et une analyse combinée de données publiques et de leurs propres historiques de sinistres pourraient permettre aux assureurs d’évaluer les risques avec plus de précision et de proposer des mesures préventives, éventuellement liées aux primes d'assurance. 

Toutefois, si les assureurs sont à la recherche avant tout de partenariats avec des Insurtech et d’autres entreprises qui sont plus avancées dans le développement de modèles, ils sont eux-mêmes en mesure d’apporter une contribution en fournissant leurs connaissances sur le type de dommages résultant de catastrophes naturelles. Le partage de données peut aboutir à une plus grande collaboration, y compris avec les autorités publiques. Il est essentiel d’avoir rapidement accès aux informations sur des catastrophes de sorte que des mesures préventives puissent aussitôt être prises. A cet égard, il s’agit moins d’arriver à des prévisions parfaites que d’apporter un soutien aux clients lorsque quelque chose se passe malgré tout.

• Sur le plan des critères ESG, l’essentiel pour les assureurs réside dans la manière dont les moyens figurant au bilan sont affectés. À cet égard, l’IA pourrait aider à déterminer et à justifier de manière plus précise le score « vert » des fonds.