L’intelligence artificielle révolutionne peu à peu tous les secteurs, que ce soit en France ou à l’international. En effet, les domaines du monde de l’assurance n’y coupent pas et voient leurs modes de fonctionnement ainsi que leur structure totalement bouleversés.
Aujourd’hui beaucoup d’assureurs l’ont déjà expérimentée afin de pouvoir modéliser une relation client plus efficiente, en automatisant les processus ou encore en réduisant leurs coûts etc.
Pour certains, l’IA et la science des données sont réellement devenues des outils incontournables permettant de fournir de meilleurs services afin d’avoir une influence sur le marché plus impactante. Seulement, sa diffusion au sein d’une organisation requiert notamment une adaptation des politiques RH et du management global mais ce n’est pas tout…
Une nouvelle culture de l’IA se met donc en place. Alors comment optimiser son intégration pour en tirer profit au maximum, tout en se prémunissant contre ses risques ? Quelle est la réalité de cette révolution technologique qui semble s’imposer dans l’ensemble de la chaîne de valeur des services financiers et pourquoi une adoption progressive, humaine et raisonnée est à privilégier ?
IA, de quoi parle-t-on ?
On appelle « Intelligence Artificielle » – autrement abrégée « IA » – la mise en œuvre d’un certain nombre de techniques dans le but de permettre aux machines d’imiter une forme d’intelligence humaine. D’abord réservée à quelques secteurs précis, on la retrouve, de nos jours, impliquée dans une multitude de domaines d’application dont le nombre ne cesse d’augmenter.
L’intelligence artificielle regroupe en réalité énormément d’appareils ayant pour point commun le « machine learning » et le « deep learning ». Le premier est une technologie lui offrant des capacités d’apprentissage évolutives et le deuxième rend possible le stockage d’une quantité importante d’informations au sein d’un « cerveau », appelé « réseau neuronal ».
Par ailleurs, on fait la distinction entre une intelligence artificielle dite « forte », incluant les machines, par exemple capables d’avoir une véritable conscience et des sentiments proches de ceux des êtres humaines et une intelligence artificielle « faible », qui se limite, quant à elle, à résoudre des problèmes. Tout cela est rendu possible via des bases de données et des algorithmes méticuleusement paramétrés.
Le déploiement de l’IA, qui est finalement un système de statistiques hautement performant et sophistiqué, comprend la mise en place de bots avec des logiciels pouvant réfléchir et converser avec les clients.
Une brève histoire de l’IA
La notion d’IA vit le jour vers 1950, grâce aux travaux d’Alan Mathison Turing, un célèbre mathématicien et cryptologue britannique, ayant posé les bases et fondements scientifiques de l’informatique. Il écrivit un article intitulé « Computing Machinery and Intelligence » qui fit de lui l’un des premiers scientifiques à soulever la question de doter les machines d’une certaine forme d’intelligence et se demanda alors si elles pouvaient être capables de penser…
Pour répondre à sa question existentielle, Alain Turing inventa le « test de Turing », largement inspiré de l’ « Imitation Game », un jeu très à en vogue dans les fêtes au Royaume-Uni à cette époque, mettant alors en scène un homme et une femme qui se cachent dans deux pièces différentes pour tenter de convaincre les invités, en répondant par écrit aux questions que ces derniers leur posent, qu’ils sont tous deux une femme.
Pour le test de Turing, un humain avec un ordinateur et un autre humain, sont verbalement confrontés l’un à l’autre. Le principe est d’engager des conversations à l’aveugle de manière à ce que l’humain qui en est à l’origine ne puisse plus distinguer l’ordinateur de l’homme. Lorsque c’est effectivement le cas, on peut considérer que le logiciel testé a réussi l’expérimentation.
Le scientifique donna comme consigne de respecter un intervalle de temps défini pour donner les réponses aux questions posées. Ainsi, il évitait que l’observateur puisse établir un lien entre le temps de réponse potentiellement inférieur de l’ordinateur face à des questions d’ordre mathématiques, comparé à celui de l’humain. Turing estimait qu’en 2000, les machines avec 128 Mo de mémoire, seraient assez évoluées pour tromper approximativement 30 % des juges, au cours d’un test de cinq minutes.
Le premier programme à avoir réussi à duper l’évaluateur n’ayant alors pas été en mesure de différencier l’individu de l’ordinateur est ELIZA. Cette dernière est une IA créée en 1966 par Joseph Weizenbaum. Puis, ce fut le tour de PARRY, écrit par Kenneth Colby, en 1972. À l’heure actuelle, nombreuses sont les intelligences artificielles à être parvenues à leurrer les humains.
IA, je t’aime, moi non plus
Une inconnue bien présente
L’intelligence artificielle reste un concept flou dans l’esprit des Français malgré tout conscients du rôle primordial qu’elle joue dans la vie économique du pays. Selon une étude menée par l’IFOP, du 25 au 30 novembre 2020 auprès d’un échantillon de 1524 personnes, 91 % d’entre eux en ont déjà entendu parler et un Français sur deux affirme savoir précisément de quoi il s’agit.
Pourtant, seulement 27 % de ces derniers pensent y avoir recours via l’utilisation de produits ou de services à base d’IA, au quotidien. Or, la majorité de ces personnes ont un Smartphone, profitent de plateformes de streaming etc. Cela met donc bien en évidence que la plupart des Français sont au fait de l’omniprésence de l’intelligence artificielle sans être pour autant capables de l’identifier.
Par conséquent, nous avons d’une part, un manque d’informations certain conduisant les citoyens français à tout ignorer, ou presque, des enjeux et des atouts de l’IA dans des secteurs tels que celui de la santé, de l’éducation ou de l’environnement et d’autre part, une population chaque année plus convaincue du rôle prépondérant que l’intelligence artificielle jouera d’ici quelques années dans notre quotidien. C’est ce que montre les chiffres en hausse depuis 2019 puisque 76 % des Français en sont persuadés et 45 % pensent que l’intelligence artificielle est une technologie nécessaire.
D’abord crainte, l’IA devient peu à peu porteuse d’espoir
Là encore, depuis 2019, les Français sont de plus en plus positifs à l’égard de l’intelligence artificielle et de son influence selon le domaine d’application. Effectivement, ils sont plus de 40 % à penser que l’IA améliore non seulement les performances au travail mais aussi qu’elle permet une meilleure évolution des compétences ou encore qu’elle contribue au bien-être des employés et 60 % estiment que les entreprises qui y ont recours ont de meilleurs résultats financiers.
Plus encourageant encore, alors qu’une grande majorité d’entre eux restaient fermés et méfiants vis à vis d’un futur avec l’IA, ils sont maintenant 42 % à ne pas la considérer comme une menace (soit 11 points de plus qu’en 2018).
Une nécessité de développer une IA digne de confiance
Alors que 64 % des Français font déjà confiance à l’intelligence artificielle, 73 % soulignent le caractère impérieux du développement d’une IA éthique. Pour ce faire, 39 % et 34 % d’entre eux considèrent que ce sont respectivement la communauté scientifique et les entreprises de la tech qui sont les plus aptes à répondre à cet enjeu.
À l’heure actuelle, la méfiance de 24 % des Français envers l’intelligence artificielle, est avant tout dirigée vers une possible utilisation malveillante de sa technologie et 20 % déplorent les risques encourus en termes de protection des données ainsi que de la perte de maîtrise et de savoir-faire pour l‘humain.
Focus sur l’IA dans l’assurance : où en est le secteur ?
Bien que l’on puisse observer une accélération globale de la transformation digitale de tous les secteurs, celui de l’assurance traîne un peu des pieds… Cela est d’autant plus gênant parce que les clients, dans l’ensemble très demandeurs au sujet des services numériques, restent ainsi sur leur faim.
Selon plusieurs enquêtes, seulement 6 % des assureurs auraient industrialisé l’IA sur la totalité de la chaîne de valeur en 2020, comparé à 21 % pour les entreprises du commerce. Habituée à être à la traîne lorsqu’il s’agit de déploiement à grande échelle de la relation client assistée par IA, le secteur de l’assurance a quand même pu multiplier les cas d’usage pour en tirer de grands bénéfices, tous domaines confondus. D’où l’intérêt de se mettre à les implémenter pleinement…
Une variété de possibilités énorme est offerte par l’intelligence artificielle appliquée à l’assurance. Alors qu’elle commence à se généraliser dans la gestion de la relation client via tel ou tel « bot », comme les callbots, les chatbots, les mailbots etc., l’IA est également utilisée pour le traitement de la fraude.
En somme, l’intelligence artificielle a le pouvoir d’innover de manière significative tous les processus propres à l’industrie de l’assurance et est utilisée de plusieurs façons par le secteur
Pour l’optimisation de la relation et l’orientation client
Avec l’identification des besoins du client permettant la création de services à valeur ajoutée et favorisant l’engagement du client mais aussi au niveau des ventes et du marketing avec la prédiction des opportunités à saisir, l’automatisation des ventes, l’affinage de la segmentation client etc.
Pour le développement de services à valeur-ajoutée
L’IA aide les compagnies d’assurance à développer de tels services pour leurs clients en tirant parti de l’analyse intelligente des données afin de fournir à l’utilisateur de nouvelles informations ainsi que des conseils privilégiés. Il s’agirait par exemple, dans le domaine de la santé, de prédictions de symptômes, de diagnostiques en temps réel etc.
Pour une analyse des risques et de l’attrition client plus fiable
Grâce à l’IA, le secteur de l’assurance peut associer des données publiques à des données de métiers spécifiques dans le but de mener une évaluation sur la gestion des risques plus précise et aboutie.
L’automatisation des tâches à faible valeur ajoutée
L’intelligence artificielle permet d’automatiser des tâches répétitives et ingrates au niveau de la gestion en back-office via des algorithmes générant alors un réel gain d’efficacité opérationnelle.
Pour la détection de la fraude
L’IA facilite la compréhension et l’analyse des anciens comportements des clients de manière à pouvoir prédire ses actions futures et relevant des activités inhabituelles à fort potentiel frauduleux.
Au niveau des Finances et des Investissements
Certains programmes facilitent la prise de décisions financières en temps réel via des alertes précoces sur les dernières actualités et tendances économiques ou sociales.
Au niveau des Ressources Humaines
Des ordinateurs et logiciels peuvent entre autre aider les recruteurs à mieux cerner les candidats.
L’IA, c’est bien mais l’IA éthique, c’est mieux
En dépit de tous les avantages non négligeables dont les structures bénéficient grâce à l’intelligence artificielle, les assurances – tout comme d’autres secteurs – se questionnent sur son indice de confiance…
Pour une utilisation éthique et dans le but de garantir de bonnes pratiques, il est impératif de faire preuve de vigilance et de pragmatisme ainsi que de prévoir la mise en place de cades robustes destinées à piloter l’IA, tout en veillant à ce qu’elle reste sous contrôle humain.
Alors que l’on se dirige doucement mais sûrement vers une relation symbiotique entre l’humain et la machine et au vue des applications possibles de l’IA, de ses possibilités et surtout de ses risques dont on ignore encore la portée, il est légitime de rester sur ses gardes. La machine dépassera-t-elle un jour l’homme et ses concepteurs ? Quand et comment poser des limites pour s’en prémunir ? Les défis futurs s’annoncent à la hauteur du potentiel de la technologie en question…
Tania Gombert : Co-présidente club Banque Finance Assurance de l’Adetem, Association Nationale du Marketing & Contributrice experte L’assurance En Mouvement http://linkedin.com/in/tania-gombert / @Tania_Gombert
