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L'intégration de l'intelligence artificielle au sein d’une compagnie d'assurance peut s'opérer selon différentes stratégies, chacune présentant des avantages et niveaux de contrôle propres à chaque solution.
IA : Le développement d’une solution en interne
Le développement d’une solution d’IA en interne représente un enjeu stratégique pour les compagnies d’assurance. La société qui adopte cette démarche conserve la maîtrise de ses données et algorithmes, tout en adaptant les outils à ses besoins spécifiques.
Pour développer l’IA en interne, l’assureur doit prendre en compte la qualité des données, les exigences de conformité réglementaire et de transparence des algorithmes. Une gouvernance rigoureuse, associée à une formation des équipes, est essentielle pour garantir l’adoption et l’efficacité de cette solution.
La mise en place d’une solution d’intelligence artificielle en interne nécessite le passage par plusieurs étapes clés :
- Identification des besoins et des cas d’usage,
- Collecte et préparation des données : structuration des données historiques, réglementations en vigueur, etc.,
- Développement des modèles,
- Intégration et déploiement : connexion de la solution aux systèmes existants et mise en place d’outils de monitoring pour s’assurer de la performance des modèles,
- Formation du personnel et création d’un support de maintenance.
Le développement en interne d’une solution d’IA n’exclut pas la collaboration avec des sociétés technologiques tierces. Les assureurs développant en interne leurs solutions s'appuient souvent sur des services fournis par Microsoft, Google (Google Cloud), AWS, IBM ou des éditeurs spécialisés.
Dans d’autres cas, ces assureurs utilisent des interfaces de programmation d’applications (APIs externes) comme Microsoft Computer Vision ou Google Natural Language API dans le but d’intégrer des briques de code déjà prêtes à leurs propres programmes informatiques.
IA : Acquérir et intégrer une solution existante
Une autre voie consiste à acheter ou à s'associer avec des entreprises spécialisées dans l'IA qui proposent des solutions "prêtes à l'emploi". Cette stratégie permet aux assureurs de bénéficier rapidement de technologies éprouvées, d'accélérer leur déploiement et de réduire les coûts de développement initiaux.
L'enjeu réside alors dans la capacité à intégrer ces solutions externes de manière fluide dans l'environnement informatique de l'assureur et à les adapter à ses processus spécifiques.
Adopter l'IA en mode SaaS (Software as a Service)
Certains assureurs optent pour des solutions d'IA en mode "Software as a Service" (SaaS) qui signifie qu’elles sont accessibles via le cloud. Cette approche permet de louer l'accès à des modèles d'IA et des plateformes sans avoir à gérer l'infrastructure sous-jacente.
Les avantages du SaaS incluent une mise en œuvre rapide, des coûts initiaux réduits (souvent se limitant à un abonnement), une maintenance simplifiée et des mises à jour automatiques. Cette solution offre une grande flexibilité et permet aux assureurs de tester et d'adopter rapidement de nouvelles capacités d'IA.
