Les DSI du secteur de l'assurance sont confrontés à un défi de taille. Les données qu’ils utilisent sont considérables, complexes et intrinsèquement liées au risque, ce qui en fait un terrain propice à l’adoption de l'IA et une mise en garde contre les défis réglementaires, éthiques et opérationnels. L'IA générative (GenAI) a dépassé le stade des expériences théoriques, et en cas d’adoption, les DSI sont désormais censés apporter une valeur commerciale concrète par le biais de cas d’usage démontrés. Mais comment y parvenir tout en garantissant la conformité, l'évolutivité et l'applicabilité dans le monde réel ?
Se concentrer sur les bons cas d’usage
Dans son article de décembre 2024, How Insurance CIOs Can Develop a Successful Generative AI Strategy, Gartner[1] souligne que les assureurs privilégient les cas d’usage de la GenAI selon les résultats commerciaux attendus, bien que souvent difficiles à mesurer. La GenAI n’étant plus expérimentale, les DSI doivent structurer les processus de sélection pour cibler les usages à fort impact mesurable. Gartner identifie quatre dimensions clés : appétence au risque, maturité organisationnelle, valeur commerciale avec indicateurs associés, et choix technologiques.
Ces constats reflètent une tendance : les entreprises se concentrent sur des usages horizontaux (génération de code, réduction des appels), au détriment d’applications métier à forte valeur (souscription, gestion de polices, interactions avec les courtiers).
Pour y remédier, les DSI doivent réorienter leurs priorités, en arbitrant entre risque et impact. Cela implique d’élargir l’expérimentation là où c’est possible, tout en investissant dans des cas d’usage stratégiques et transformants.
Repenser le partage des données entre les courtiers et les assureurs
Dans le secteur de l’assurance, l’un des domaines au plus gros impact pour la GenAI est l'amélioration du partage des données entre les courtiers et les souscripteurs. En effet, cette relation a longtemps été entravée par des données fragmentées, des processus manuels lents et des incohérences dans la documentation des polices. Or, la GenAI permet de changer la donne et ainsi de rationaliser cet échange essentiel.
1. Synthèse intelligente des polices et évaluation des risques
Les souscripteurs sont souvent bloqués par des soumissions de courtiers longues et non structurées, qui les obligent à vérifier manuellement des centaines de pages de documents, de courriels et de pièces jointes. Avec la synthèse alimentée par GenAI, ils peuvent directement extraire des indicateurs de risque clés, repérer les incohérences et présenter des informations structurées, les délais de souscription passent alors de plusieurs jours à quelques minutes seulement.
2. Automatisation des requêtes et des réponses des courtiers
La GenAI est un intermédiaire intelligent qui traite automatiquement les requêtes courantes des courtiers et demande les informations manquantes. Au lieu de multiplier les chaînes de courriels, un assistant doté d'IA est à même de dialoguer dynamiquement avec les courtiers pour clarifier les ambiguïtés, suggérer des classifications de risques et collecter d'emblée tous les points de données nécessaires.
3. Analyse du marché et des risques en temps réel
Les courtiers ont besoin rapidement de données précises pour proposer des devis compétitifs à leurs clients. En exploitant les requêtes en langage naturel pilotées par la GenAI sur les données de souscription agrégées, ils peuvent obtenir instantanément des informations sur les tendances des risques, les modèles de tarification et les exclusions de police, améliorant alors leur capacité à négocier efficacement avec les assureurs.
4. Recommandations personnalisées pour les clients
Avec l'essor de l'assurance intégrée et des solutions de risque sur mesure, les courtiers sont de plus en plus contraints à fournir des recommandations hyper-personnalisées pour les polices d'assurance. Grâce à la GenAI qui analyse en temps réel l'historique des sinistres, les conditions du marché et le profil de risque de chaque client, ils sont ainsi en mesure de proposer des options de couverture optimales, améliorant ainsi la satisfaction des clients et les taux de conversion des ventes.
Concilier innovation et gouvernance : Le mandat du DSI
Même si la GenAI peut représenter un levier important pour les DSI, son adoption doit s’accompagner d’une vision claire des risques, des exigences réglementaires et des défis d’exécution. En Europe, l’AI Act impose par exemple aux assureurs de garantir la transparence des décisions automatisées. Tout modèle utilisé en souscription doit ainsi être explicable, testé contre les biais et conforme aux règles de confidentialité.
La souscription et le courtage doivent par ailleurs rester fondamentalement guidés par l’humain. La GenAI doit venir en appui des experts, en enrichissant leur jugement sans le remplacer.
Selon Gartner, la qualité des données et la gouvernance de l’IA constituent encore des freins majeurs. Les DSI ont donc intérêt à investir dans des solutions de virtualisation et de gestion logique des données, afin de garantir un accès transparent, fiable et sécurisé aux données.
Enfin, la question du « construire ou acheter » devient stratégique. Face aux offres prêtes à l’emploi des hyperscalers et des insurtechs, les assureurs doivent évaluer leur capacité à garder le contrôle sur les modèles d’IA, la propriété des données et l’intégration à long terme.
Exploiter pleinement le potentiel de la GenAI dans le secteur de l'assurance
Le secteur de l'assurance repose sur des données très volumineuses, dispersées et en évolution rapide : soumissions des courtiers, systèmes de tarification, dossiers de sinistres et flux réglementaires. Sans capacités de gestion logique des données, la GenAI est aveugle. Et c’est pourquoi il est judicieux d’adopter une solution de gestion logique des données, qui connecte de manière transparente les données fragmentées en temps réel, éliminant la duplication et les intégrations coûteuses, et fournissant aux applications GenAI des données fiables, prêtes pour l'IA, provenant de l'ensemble de l'organisation. Il en découle une souscription plus intelligente, des interactions automatisées avec les courtiers et des évaluations instantanées des risques, tout en facilitant la conformité, l'évolutivité et la transformation axée sur l'IA.
Une ultime réflexion : Passer de l'expérimentation à la différenciation
Les DSI des compagnies d'assurance doivent aller au-delà des programmes pilotes et des cas d’usage isolés pour s'orienter vers une stratégie GenAI holistique qui génère des résultats commerciaux mesurables. Les gagnants dans ce domaine ne seront pas ceux qui se contentent d'expérimenter, mais bien ceux qui intègrent profondément l'IA dans leurs flux opérationnels de base, redéfinissant ainsi la manière dont les données sont partagées, analysées et exploitées tout au long de la chaîne de valeur de l'assurance. L'avenir de l'assurance sera écrit par ceux qui réussiront à combler le fossé entre le potentiel de la GenAI et son impact concret dans le monde réel.
[1] Source : Gartner, How Insurance CIOs Can Develop a Successful Generative AI Strategy, Kimberly Harris-Ferrante, 13 décembre 2024.
Dans son article de décembre 2024, How Insurance CIOs Can Develop a Successful Generative AI Strategy, Gartner[1] souligne que les assureurs privilégient les cas d’usage de la GenAI selon les résultats commerciaux attendus, bien que souvent difficiles à mesurer. La GenAI n’étant plus expérimentale, les DSI doivent structurer les processus de sélection pour cibler les usages à fort impact mesurable. Gartner identifie quatre dimensions clés : appétence au risque, maturité organisationnelle, valeur commerciale avec indicateurs associés, et choix technologiques.
Ces constats reflètent une tendance : les entreprises se concentrent sur des usages horizontaux (génération de code, réduction des appels), au détriment d’applications métier à forte valeur (souscription, gestion de polices, interactions avec les courtiers).
Pour y remédier, les DSI doivent réorienter leurs priorités, en arbitrant entre risque et impact. Cela implique d’élargir l’expérimentation là où c’est possible, tout en investissant dans des cas d’usage stratégiques et transformants.
Repenser le partage des données entre les courtiers et les assureurs
Dans le secteur de l’assurance, l’un des domaines au plus gros impact pour la GenAI est l'amélioration du partage des données entre les courtiers et les souscripteurs. En effet, cette relation a longtemps été entravée par des données fragmentées, des processus manuels lents et des incohérences dans la documentation des polices. Or, la GenAI permet de changer la donne et ainsi de rationaliser cet échange essentiel.
1. Synthèse intelligente des polices et évaluation des risques
Les souscripteurs sont souvent bloqués par des soumissions de courtiers longues et non structurées, qui les obligent à vérifier manuellement des centaines de pages de documents, de courriels et de pièces jointes. Avec la synthèse alimentée par GenAI, ils peuvent directement extraire des indicateurs de risque clés, repérer les incohérences et présenter des informations structurées, les délais de souscription passent alors de plusieurs jours à quelques minutes seulement.
2. Automatisation des requêtes et des réponses des courtiers
La GenAI est un intermédiaire intelligent qui traite automatiquement les requêtes courantes des courtiers et demande les informations manquantes. Au lieu de multiplier les chaînes de courriels, un assistant doté d'IA est à même de dialoguer dynamiquement avec les courtiers pour clarifier les ambiguïtés, suggérer des classifications de risques et collecter d'emblée tous les points de données nécessaires.
3. Analyse du marché et des risques en temps réel
Les courtiers ont besoin rapidement de données précises pour proposer des devis compétitifs à leurs clients. En exploitant les requêtes en langage naturel pilotées par la GenAI sur les données de souscription agrégées, ils peuvent obtenir instantanément des informations sur les tendances des risques, les modèles de tarification et les exclusions de police, améliorant alors leur capacité à négocier efficacement avec les assureurs.
4. Recommandations personnalisées pour les clients
Avec l'essor de l'assurance intégrée et des solutions de risque sur mesure, les courtiers sont de plus en plus contraints à fournir des recommandations hyper-personnalisées pour les polices d'assurance. Grâce à la GenAI qui analyse en temps réel l'historique des sinistres, les conditions du marché et le profil de risque de chaque client, ils sont ainsi en mesure de proposer des options de couverture optimales, améliorant ainsi la satisfaction des clients et les taux de conversion des ventes.
Concilier innovation et gouvernance : Le mandat du DSI
Même si la GenAI peut représenter un levier important pour les DSI, son adoption doit s’accompagner d’une vision claire des risques, des exigences réglementaires et des défis d’exécution. En Europe, l’AI Act impose par exemple aux assureurs de garantir la transparence des décisions automatisées. Tout modèle utilisé en souscription doit ainsi être explicable, testé contre les biais et conforme aux règles de confidentialité.
La souscription et le courtage doivent par ailleurs rester fondamentalement guidés par l’humain. La GenAI doit venir en appui des experts, en enrichissant leur jugement sans le remplacer.
Selon Gartner, la qualité des données et la gouvernance de l’IA constituent encore des freins majeurs. Les DSI ont donc intérêt à investir dans des solutions de virtualisation et de gestion logique des données, afin de garantir un accès transparent, fiable et sécurisé aux données.
Enfin, la question du « construire ou acheter » devient stratégique. Face aux offres prêtes à l’emploi des hyperscalers et des insurtechs, les assureurs doivent évaluer leur capacité à garder le contrôle sur les modèles d’IA, la propriété des données et l’intégration à long terme.
Exploiter pleinement le potentiel de la GenAI dans le secteur de l'assurance
Le secteur de l'assurance repose sur des données très volumineuses, dispersées et en évolution rapide : soumissions des courtiers, systèmes de tarification, dossiers de sinistres et flux réglementaires. Sans capacités de gestion logique des données, la GenAI est aveugle. Et c’est pourquoi il est judicieux d’adopter une solution de gestion logique des données, qui connecte de manière transparente les données fragmentées en temps réel, éliminant la duplication et les intégrations coûteuses, et fournissant aux applications GenAI des données fiables, prêtes pour l'IA, provenant de l'ensemble de l'organisation. Il en découle une souscription plus intelligente, des interactions automatisées avec les courtiers et des évaluations instantanées des risques, tout en facilitant la conformité, l'évolutivité et la transformation axée sur l'IA.
Une ultime réflexion : Passer de l'expérimentation à la différenciation
Les DSI des compagnies d'assurance doivent aller au-delà des programmes pilotes et des cas d’usage isolés pour s'orienter vers une stratégie GenAI holistique qui génère des résultats commerciaux mesurables. Les gagnants dans ce domaine ne seront pas ceux qui se contentent d'expérimenter, mais bien ceux qui intègrent profondément l'IA dans leurs flux opérationnels de base, redéfinissant ainsi la manière dont les données sont partagées, analysées et exploitées tout au long de la chaîne de valeur de l'assurance. L'avenir de l'assurance sera écrit par ceux qui réussiront à combler le fossé entre le potentiel de la GenAI et son impact concret dans le monde réel.
[1] Source : Gartner, How Insurance CIOs Can Develop a Successful Generative AI Strategy, Kimberly Harris-Ferrante, 13 décembre 2024.