En 2024, l’intelligence artificielle (IA) continue de transformer le secteur de l’assurance, avec un accent particulier sur les applications de l’IA générative (Gen AI).
Selon une étude de KPMG, cette technologie est utilisée pour améliorer l’expérience client et optimiser les processus de back-office. Cependant, les assureurs avancent à un rythme prudent. Freinés par des préoccupations liées à la confiance, au traitement équitable et à la sécurité. Face à ces défis, comment les assureurs peuvent-ils maximiser l’impact de l’IA tout en gérant les risques ?
Une adoption progressive mais en avance sur d’autres secteurs
L’étude KPMG révèle que les groupes d’assurance se montrent proactifs dans l’investissement en IA, se positionnant même en avance par rapport à la moyenne mondiale. Cette démarche s’inscrit dans une volonté de trouver des cas d’utilisation concrets de l’IA pour répondre aux besoins du secteur.
Néanmoins, le temps nécessaire à la mise en production de ces projets reste un obstacle important. Il ralenti leur déploiement à grande échelle par rapport aux industries plus agiles.
Trouver un équilibre entre innovation et gestion des risques
Si l’IA offre un potentiel considérable, elle introduit également des risques nouveaux. Pour que les assureurs puissent en tirer le meilleur parti, il est crucial qu’ils évaluent leur propre maturité face à cette technologie.
KPMG propose un cadre d’évaluation éprouvé qui aide les organisations à identifier leurs capacités actuelles et à prioriser les domaines nécessitant des améliorations. Cette approche permet aux assureurs d’adopter l’IA de manière équilibrée, en prenant en compte à la fois les opportunités et les risques.
Les facteurs clés de succès
Une stratégie IA efficace repose sur une infrastructure de données robuste et un accompagnement humain adéquat. L’étude souligne l’importance pour les assureurs d’élaborer un plan de transformation structuré avant de déployer l’IA à grande échelle.
Une infrastructure numérique solide et des données fiables garantissent la pertinence des résultats. Tandis que la montée en compétences des collaborateurs renforce leur compréhension de l’IA comme un outil d’assistance. Grâce à cette approche, les assureurs peuvent espérer une intégration réussie de l’IA qui maximise la valeur ajoutée.
Un marché en pleine expansion pour l’IA dans l’assurance
Selon les estimations de KPMG, le marché de l’IA dans le secteur de l’assurance pourrait atteindre 79 milliards de dollars d’ici 2032. Cette progression témoigne de l’enthousiasme des dirigeants pour cette technologie. En effet, 73 % des dirigeants de compagnies d’assurance considèrent l’IA générative comme l’opportunité d’investissement la plus stratégique pour leur organisation.
L’étude souligne que des assureurs ont déjà intégré des technologies d’apprentissage automatique (machine learning, deep learning) pour optimiser leurs processus, analysant les risques avec une précision accrue et renforçant ainsi les modèles de tarification et de prévision.
L’IA permet ainsi une personnalisation de la couverture d’assurance, une amélioration des modèles actuariels et une accélération du traitement des demandes d’indemnisation. Cependant, les projets avancent lentement en raison des nombreux tests et des processus de mise en production qui peuvent s’étendre sur plusieurs mois.
Une transformation stratégique et mesurée
Les assureurs adoptent l’IA avec un optimisme prudent. Certains groupes d’assurance ont intégré des solutions d’IA spécifiques, par exemple pour l’assurance qualité, tandis que d’autres exploitent des plateformes plus polyvalentes comme Microsoft Copilot pour créer du contenu textuel et visuel.
Cette transformation se fait cependant avec précaution : bien que les assureurs reconnaissent les avantages d’une mise en production plus large de l’IA, ils sont réticents à l’échelle des équipes, du fait des risques potentiels liés à la rapidité d’évolution de cette technologie.
La qualité des données et l’éthique
L’étude de KPMG met également en lumière plusieurs défis majeurs pour les assureurs, notamment en matière de qualité des données et d’éthique. L’utilisation de données anciennes dans les modèles d’IA peut induire des biais, affectant potentiellement la pertinence des prédictions et des décisions de l’IA.
La conformité aux régulations et aux exigences éthiques est également primordiale pour limiter les risques de réputation et pour satisfaire les attentes des parties prenantes.
L’IA dans l’assurance : une adoption en progression malgré les défis
L’adoption de l’intelligence artificielle (IA) dans le secteur de l’assurance progresse, mais elle fait face à des obstacles significatifs. Selon l’étude de KPMG, 34 % des directions générales ont soutenu et financé une stratégie IA, bien que sa mise en œuvre ait pris du retard.
En revanche, 23 % des assureurs disposent d’une vision stratégique, mais peinent à obtenir l’approbation des investissements nécessaires. Une minorité proactive (30 %) continue d’évoluer pour intégrer l’IA, tandis que 13 % sont encore en phase de conception et de test pilote.
Centres d’excellence et structures de soutien pour l’IA
Pour faciliter l’intégration de l’IA, 47 % des assureurs ont créé des centres d’excellence en IA, regroupant des experts issus de différentes fonctions de l’entreprise, soit un chiffre supérieur à la moyenne mondiale (40 %). Ces centres favorisent le partage de connaissances et soutiennent les projets d’IA dans toutes les fonctions de l’organisation.
À l’échelle mondiale, 47 % des assureurs ont investi stratégiquement pour intégrer l’IA dans leurs fonctions commerciales de base. Ainsi, ils créent des cas d’utilisation qui apportent une valeur tangible et soutiennent l’efficacité de l’ensemble de l’organisation.
Évaluer la maturité de l’IA : une étape essentielle pour l’assurance
L’étude de KPMG propose un cadre d’évaluation de la maturité de l’IA, fondé sur six piliers et cinq niveaux de maturité. Cet outil permet aux assureurs d’identifier leurs capacités fonctionnelles actuelles et de déterminer les étapes nécessaires pour accélérer leur transition vers l’IA.
Contrairement à d’autres secteurs où la rapidité est essentielle, les assureurs privilégient une approche prudente. Notamment, en raison de la nature sensible des données traitées et des exigences réglementaires strictes. Une planification minutieuse et une infrastructure robuste sont nécessaires pour garantir une adoption réussie.
Les risques et opportunités de l’IA : une vigilance constante
Si l’IA offre de nombreuses opportunités, elle présente aussi des risques. Environ 85 % des dirigeants de compagnies d’assurance voient l’IA générative comme une « arme à double tranchant ». Car, elle peut être utilisée pour détecter des cyberattaques, mais aussi pour concevoir des stratégies d’attaque sophistiquées.
Cependant, ignorer l’IA pourrait exposer les assureurs à la perte d’avantages concurrentiels et les priver des bénéfices potentiels de cette technologie.
IA et assurance : trouver l’équilibre entre innovation et prudence
L’étude de KPMG démontre que, bien que les assureurs avancent prudemment dans leur adoption de l’IA, les investissements stratégiques et les initiatives de centres d’excellence contribuent à soutenir cette transition. Une évaluation rigoureuse de la maturité de l’IA permet d’optimiser les processus, tout en minimisant les risques associés.
Pour rester compétitifs dans un secteur en pleine mutation, les assureurs devront trouver un équilibre entre prudence et innovation, exploitant les avantages de l’IA tout en anticipant les risques inhérents.
