Au Canada, en combinant grands modèles de langage (LLM) et avancées en informatique quantique, le secteur de l’assurance vie entre dans une nouvelle ère. Des technologies qui ouvrent la voie à une gestion des risques plus fine, une détection de fraude renforcée, et des portefeuilles optimisés.
Des modèles de langage au cœur de la transformation du métier
L’émergence des grands modèles de langage, ou LLM (Large Language Models), constitue un tournant majeur pour l’industrie de l’assurance. Capables de comprendre, générer et structurer des volumes massifs d’informations, ces modèles sont déjà utilisés pour affiner l’évaluation des risques, améliorer la sélection des profils assurés, personnaliser les offres et renforcer l’interaction client.
Le dernier rapport publié par RGA (Reinsurance Group of America), intitulé GenAI in Insurance Update : Q2 2025, dresse un état des lieux des technologies d’intelligence artificielle les plus prometteuses. Il y est notamment question des progrès en matière de raisonnement dynamique, avec une capacité d’adaptation croissante à des tâches spécialisées. Ces évolutions ne se limitent plus aux laboratoires, mais s’intègrent progressivement dans les outils métiers du secteur.
Dans ce contexte, l’assurance, traditionnellement fondée sur des approches statistiques, voit ses pratiques évoluer vers une analytique prédictive enrichie par l’IA. Une innovation qui concerne autant la relation client que les services de souscription ou de lutte contre la fraude.
Informatique quantique : vers une révolution dans la détection des fraudes
Au-delà des LLM, RGA met aussi en lumière les avancées en informatique quantique, encore émergente mais à fort potentiel. Les dernières annonces de Microsoft et Google ouvrent la voie à des architectures quantiques évolutives, capables de traiter des problèmes complexes à une échelle jusqu’ici inédite.
Pour l’assurance vie, ces technologies représentent une opportunité de rupture. En analysant des motifs invisibles aux ordinateurs classiques, les algorithmes quantiques pourraient améliorer la précision des modèles actuariels, détecter des anomalies subtiles dans les données déclaratives, et affiner les stratégies de tarification et de provisionnement.
Ces perspectives, bien que prospectives, interrogent déjà les équipes innovation des assureurs, qui doivent se préparer à intégrer ces outils dans leurs futurs systèmes d’information. Un enjeu stratégique pour l’écosystème assurantiel soucieux de gagner en agilité et en résilience.
Open source ou solutions propriétaires : un choix stratégique pour les assureurs
Le rapport souligne également l’importance de bien choisir les modèles d’IA selon leur architecture : ouverts (open source) ou fermés (propriétaires). Les premiers offrent transparence, personnalisation et maîtrise des coûts, mais nécessitent une forte expertise interne. Les seconds sont plus simples à déployer, souvent plus stables et adaptés aux exigences réglementaires strictes.
Dans un contexte de gouvernance des données renforcée, les assureurs doivent donc trouver un équilibre entre agilité, conformité et gestion des risques opérationnels. La capacité à expliquer les décisions automatisées, à respecter les obligations liées à la protection des données personnelles, et à ajuster rapidement les paramètres d’un modèle, devient un atout concurrentiel.
Cette réflexion est d’autant plus centrale que les régulateurs, en France comme à l’international, surveillent de près l’usage de l’intelligence artificielle dans les processus décisionnels à impact économique pour les assurés.
Une technologie au service d’une assurance plus fine et plus humaine
Si ces technologies transforment les fondations du métier, elles s’inscrivent avant tout dans une volonté de mieux servir les assurés. Loin de remplacer les acteurs humains, elles permettent de recentrer les professionnels sur des tâches à forte valeur ajoutée, tout en automatisant les étapes les plus répétitives ou techniques.
Pour les professionnels de l’assurance, l’enjeu est clair : investir dans ces outils, oui, mais en les intégrant dans une stratégie globale de transformation numérique, respectueuse des enjeux éthiques, sociaux et réglementaires. L’IA ne sera réellement un levier de performance que si elle est aussi un levier de confiance.
