Assurance et intelligence artificielle, une nécessité stratégique

L'intelligence artificielle (IA) constitue une avancée technologique majeure, transformant progressivement l’ensemble des activités économiques dont l’assurance.

Caractérisé par sa rapidité et sa polyvalence, cet outil se révèle particulièrement efficace pour la gestion et l’analyse des données, réalisant en quelques secondes des opérations qui nécessitaient par le passé plusieurs heures de travail.

Grâce à sa capacité à traiter d’importants volumes de données, à prendre des décisions et automatiser des processus, l’intelligence artificielle permet aux assureurs de réinventer leur fonctionnement et développer de meilleures solutions pour la gestion des risques. L'IA contribue ainsi à la modernisation de l’activité assurance favorisant à la fois l’innovation, la personnalisation des services, l’amélioration de l’efficacité opérationnelle et l’expérience client.

De nos jours, l’utilisation de l’IA s’avère indispensable à tout assureur soucieux de maintenir sa compétitivité dans un environnement où la réactivité est déterminante. L’IA se mue en levier de transformation qui offre à ses utilisateurs des opportunités sans précédent.

Le cabinet d’audit KPMG estime le marché de l’IA dans l’assurance à 79 milliards USD à l’horizon 2032.

L’intelligence artificielle en assurance

L’intelligence artificielle dans le secteur de l’assurance désigne l’ensemble des technologies informatiques capables de simuler certaines fonctions humaines comme l’apprentissage, la prise de décision, la reconnaissance de texte, d’image ou de voix.

Ces technologies permettent aux compagnies d’assurance de traiter automatiquement de grandes quantités de données, d’améliorer la qualité des services offerts aux clients, et de renforcer la gestion des risques.

Grace à l’IA, il est possible par exemple :

• de fixer des tarifs plus justes en analysant le comportement des assurés,
• d’accélérer le remboursement de sinistres,
• de détecter les fraudes en identifiant les anomalies dans les dossiers,
• ou encore de dialoguer avec les clients via des assistants virtuels intelligents.

Ainsi, l’IA transforme profondément le métier d’assureur. Elle aide à prendre de meilleures décisions, plus rapidement et de façon fiable, sans complètement remplacer l’humain.

L’intelligence artificielle dans les services assurantiels

L’intelligence artificielle a mis plusieurs décennies avant de pouvoir transformer le secteur assurantiel. Elle s’est développée de manière progressive au cours des soixante-dix dernières années, évoluant d’un simple système d’automatisation vers des solutions cognitives capables de prédire, de personnaliser et d’optimiser les décisions en temps réel.

Les débuts (1950-1980) : automatisation et systèmes experts

Dans les années 1950, l’IA émerge avec des concepts fondamentaux comme le test de Turing ⁽¹⁾ et les premiers réseaux de neurones. Les institutions financières commencent alors à expérimenter des systèmes experts pour :

• analyser les crédits,
• détecter les fraudes rudimentaires,
• automatiser les tâches répétitives,
• établir des modèles statistiques simples d’évaluation des risques.

À cette époque, l’intelligence artificielle reste limitée par la puissance de calcul des machines et la disponibilité des données.

⁽¹⁾ Méthode proposée par Alan Turing, mathématicien et informaticien britannique, pour évaluer la capacité d'une machine à imiter l'intelligence humaine.

Le Machine Learning (1990-2000)

Les années 1990 marquent un tournant avec l’adoption du Machine Learning (ML) ou apprentissage automatique. L’IA permet aux systèmes informatiques d’apprendre et de s’améliorer à partir des données.

• Détection des fraudes : algorithmes pour repérer les transactions suspectes sur les cartes bancaires,
• Scoring automatisé des prêts : arbres de décision, réseaux de neurones,
• Trading algorithmique : premiers systèmes de trading haute fréquence.

Dans les années 2000, les assureurs exploitent le ML pour la tarification dynamique des risques. Cette solution leur permet d’ajuster les primes d’assurance automobile en fonction du comportement du conducteur. Au cours de cette même période, les premiers chatbots apparaissent.

Le Deep Learning (2010-2020)

Les années 2010 voient l’explosion du deep learning qui utilise des réseaux de neurones artificiels profonds pour apprendre à partir de grandes quantités de données.

Le deep learning autorise l’analyse de données non structurées, à savoir textes, images, voix, ce qui permet :

• La détection avancée des fraudes : réseaux neuronaux détectant des schémas complexes,
• La conformité réglementaire automatisée : lutte contre le blanchiment,
• La souscription automatisée : évaluation des demandes de souscription en quelques secondes,
• La gestion des sinistres par IA : analyse d’images pour estimer les dommages,
• La tarification personnalisée : modèles prédictifs ajustant les primes en temps réel.

Au cours de cette période, on note également l’apparition des Robo-advisors pour la gestion automatisée de portefeuilles et les chatbots intelligents.

A la fin des années 2010, la convergence entre l’IA et la blockchain accélère l’arrivée sur le marché d’autres logiciels, comme les contrats intelligents ou smart contracts et les processus automatisés de KYC (Know Your Customer) utilisés par les entreprises et institutions financières pour vérifier l'identité de leurs clients.

L’ère de l’IA générative et hyper-personnalisée (2020 à nos jours)

L’intelligence artificielle générative est une branche de l’IA qui se concentre sur la création autonome de contenus nouveaux tels que des textes, des images, de la musique, de la vidéo.

Depuis 2020, l’IA générative révolutionne l’interaction client avec des assistants virtuels avancés. D’autre part, l’analyse prédictive renforcée se développe encore plus pour une meilleure gestion d’actifs et l’évaluation précise des risques climatiques.