Cet article écrit par Thomas Rauschen, vice-président et responsable sectoriel mondial, Assurance, chez CGI, a initialement été publié sur Digital Insurance. Thomas présente son point de vue sur les raisons pour lesquelles les assureurs doivent aller au-delà de la simple adoption d’outils d’intelligence artificielle (IA) et se concentrer plutôt sur l’intégration stratégique de l’IA afin d’exploiter pleinement son potentiel.
Le secteur des assurances est fondamentalement bâti sur deux concepts : la gestion et le transfert des risques. Si les assureurs offrent à leur clientèle une protection contre les risques et les pertes, ils doivent également atténuer les risques opérationnels. De nouveaux risques émergents tels que les changements climatiques, les évolutions démographiques, les réglementations ainsi que les menaces de cybersécurité refaçonnent le marché, ce qui influence la manière dont les assureurs gèrent leurs stratégies d’affaires et de gestion des risques. Ils sont également à la source d’une grande vague d’innovations, puisque les assureurs se tournent vers l’intelligence artificielle (IA), l’automatisation et les analyses prédictives pour protéger les clients, améliorer la performance et stimuler la croissance.
L’IA et la transformation numérique façonnent le secteur mondial de l’assurance. Bien que le niveau de maturité des assureurs varie, l’IA perturbe déjà les processus essentiels comme la gestion des réclamations, la souscription et l’expérience client. Toutefois, réaliser un avenir « sans risque » et axé sur le numérique est loin d’être simple, et la technologie en soi n’est pas suffisante pour atteindre cet objectif.
Afin de réaliser le plein potentiel de l’IA, les assureurs doivent aller au-delà de la simple adoption d’outils. Mettre en œuvre un cadre de gestion robuste qui intègre une supervision humaine afin d’assurer la gouvernance des systèmes d’IA en réduisant les risques liés à la sécurité, aux opérations et aux données est essentiel pour le succès. Cela garantit que l’utilisation responsable de l’IA et la résilience demeurent concurrentielles.
Les avantages concrets de l’IA dans le secteur de l’assurance
Il est important de prendre en compte les avantages concrets de l’IA et les composants intangibles dans les pratiques modernes en assurance. Les assureurs passent d’une approche tactique à des stratégies complètes en matière d’IA pour l’ensemble de leur chaîne de valeur. En plus des investissements en technologie, les hauts dirigeants envisagent des changements culturels et comportementaux afin d’intégrer l’IA dans l’ensemble de leur organisation.
L’IA offre aux assureurs des analyses de rentabilité claires lors du traitement des réclamations. Les capacités comme la reconnaissance des caractères, l’évaluation des risques et l’analyse de sentiments améliorent les flux de travaux, de manière plus dynamique et autonome que les systèmes d’IA traditionnelle. Le traitement du langage naturel accélère l’entrée de données et réduit les tâches manuelles en extrayant de même qu’en organisant les données. Les modèles d’analyses prédictives peuvent surveiller et évaluer les tendances des réclamations ainsi que leur sévérité, estimer les coûts de réparation et signaler les soumissions frauduleuses. Ces outils améliorent la précision et la cohérence des traitements, ce qui permet aux employés de se concentrer sur des cas plus complexes à haute valeur qui nécessitent un jugement humain.
L’IA transforme les pratiques établies de souscription, de tarification et d’établissement des prix grâce à une compréhension dynamique fondée sur les données des segments de la clientèle et des titulaires de polices d’assurance. Elle soutient également la tendance de tarification personnalisée des produits basée sur l’usage ou le comportement. Bien que des primes personnalisées et actuariellement solides ont longtemps été un avantage, l’IA apporte une nouvelle complexité en traitant des sources de données immenses et variées, allant des données issues de la télématique et du comportement de crédit aux données ouvertes et aux indicateurs liés aux habitudes de vie. Grâce à la reconnaissance des tendances, les modèles d’IA et d’apprentissage machine trouvent des corrélations entre l’occupation, l’emplacement, le comportement numérique et des profils de risques particuliers qui alimentent directement les plateformes de souscription et de tarification, ce qui permet d’ajuster le calcul des primes de manière plus précise et immédiate. Il en résulte une meilleure précision de la tarification et un aperçu prédictif exhaustif des risques individuels, ce qui permet d’améliorer à la fois l’intégrité des processus d’innovation et de souscription.
Assurance numérique
Un autre cas d’utilisation est la lutte contre la fraude. L’IA améliore la détection de la fraude et rationalise le triage des soumissions par le signalement automatique des demandes à risque élevé pour un examen approfondi grâce à la détection d’anomalies, de même que la consolidation de renseignements pertinents provenant de sources internes et externes. Cela permet aux souscripteurs de tirer avantage de leur expertise là où l’ajout de valeur est le plus pertinent, ce qui améliore l’efficacité et la précision.
Penser au-delà de l’automatisation
L’IA présente des occasions d’affaires intéressantes, mais les organisations doivent avoir une vision claire de leurs buts et de leurs objectifs afin de développer une stratégie exhaustive en matière d’IA, plutôt que de se concentrer sur son application tactique au sein des fonctions d’affaires et de TI. Les principaux défis d’affaires ainsi que les capacités futures nécessaires pour les atteindre devraient stimuler les architectures technologiques de même que leur application, et non le contraire. Plusieurs stratégies ne sont pas adéquates, car elles mettent l’accent sur une technologie unique au lieu d’explorer comment différentes innovations peuvent se rejoindre afin de générer une plus grande valeur.
Les désastres liés aux changements climatiques en sont un exemple, puisque 57 % des hauts dirigeants du secteur de l’assurance en font mention à titre de tendance à fort impact. Bien que l’IA et l’automatisation peuvent rationaliser les processus et améliorer la prise de décisions, la gestion des risques climatiques nécessite une approche intégrée à l’échelle de l’entreprise. Les assureurs tirent parti des données d’observation de la Terre, d’analyses prédictives ainsi que de prévisions météorologiques à long terme pour anticiper et atténuer les effets des changements climatiques. Cependant, la technologie à elle seule ne suffit pas. Une véritable résilience dépend de la combinaison de ces perspectives et d’une diversification du portefeuille, ce qui permet d’équilibrer l’exposition aux risques élevés tels que les biens côtiers et la couverture contre les feux de forêt avec des produits plus durables qui contribuent à la maîtrise des ratios de sinistres ainsi qu’au maintien de primes abordables. C’est ce carrefour d’analyses, de renseignements environnementaux et de pratiques disciplinées de souscription qui distinguera les assureurs capables de s’adapter à des risques cumulatifs.
Au-delà de la technologie : édifier les bases humaines et stratégiques
Le facteur humain est tout aussi important. De nombreux assureurs partagent une vision claire : procéder à la transformation numérique des processus essentiels, permettre des interactions fluides et exploiter la valeur des données interconnectées. Malgré tout, ils éprouvent régulièrement de la difficulté à atteindre cette vision parce qu’ils se concentrent sur des initiatives isolées, sur l’intégration d’outils supplémentaires au sein de cadres de gestion rigides, sur des données fragmentées et sur des systèmes existants. Les technologies utilisées de manière isolée ne servent qu’à masquer des systèmes obsolètes, au lieu de résoudre les problèmes réels. Une transformation numérique réussie exige que les assureurs abandonnent les correctifs offerts par les technologies cloisonnées au profit d’une feuille de route exhaustive axée sur l’innovation, qui permet d’équilibrer efficacité et économies de coûts avec des investissements à long terme dans la culture de l’IA, la gestion du changement et la maturité organisationnelle. Aligner ces initiatives sur un objectif clair et des résultats mesurables garantit que l’innovation est au cœur d’avancées, d’une résilience et d’une valeur durable réelles.
Une approche équilibrée
Les chefs de file de la prochaine décennie combineront l’efficacité propulsée par l’IA aux perspectives humaines, ce qui permettra d’aligner les initiatives numériques sur les objectifs d’affaires stratégiques, et d’adapter en continu leurs stratégies en matière de gestion des risques à un environnement de risques émergents de même qu’à une économie mondiale. En équilibrant innovation et intention ainsi qu’automatisation et authenticité, les assureurs peuvent aller au-delà de la modernisation afin de bâtir un secteur plus solide et résilient, ce qui contribuera à protéger les gens, les communautés et les économies pour des générations à venir.
Article publié initialement le 29 décembre 2025 sur le site Digital Insurance*.
*En anglais uniquement
