Les hauts dirigeants du secteur mondial de l’assurance sont confrontés à un défi crucial : faire passer l’intelligence artificielle (IA) d’une série d’essais à une force évolutive ayant des répercussions à l’échelle de l’entreprise.

La dynamique s’accélère clairement. Les investissements dans l’IA s’intensifient dans tous les secteurs, et les assureurs comptent parmi les acteurs les plus importants. Selon l’étude La voix de nos clients de CGI, 24 % des hauts dirigeants interrogés déploient des stratégies d’IA pour l’ensemble de l’écosystème. Parallèlement, de nombreuses entreprises vont déjà au-delà des projets pilotes : elles intègrent l’apprentissage machine dans la souscription, automatisent les processus de gestion des réclamations et déploient l’IA générative dans leurs opérations quotidiennes.

Pourtant, une adoption accrue ne se traduit pas automatiquement par une transformation.
Pendant que 46 % des hauts dirigeants du secteur de l’assurance déclarent avoir atteint les résultats escomptés grâce à leurs stratégies numériques, seuls 43 % disposent d’une stratégie d’IA à l’échelle de l’entreprise. Cet écart met en évidence un défi majeur : la mise à l’échelle de l’IA ne se limite pas au simple déploiement d’outils. Elle exige un alignement structurel à tous les niveaux de l’organisation.

La prochaine étape de la maturité de l’IA ne sera pas marquée par de nouveaux projets pilotes, mais par les décisions stratégiques que prendront les assureurs pour se développer de manière responsable et produire des résultats mesurables.

Cinq perspectives clés définissent le paysage actuel.

1. Au-delà de l’automatisation des processus et de l’assistance : redéfinir le modèle opérationnel

Les attentes en matière de valeur générée par l’IA sont élevées, mais la concrétisation de cette valeur nécessite davantage qu’une simple automatisation. Dans le secteur de l’assurance, les résultats dépendent de flux de travaux interconnectés, et non de tâches isolées. L’incidence de l’IA se mesurera à sa capacité à :

  • améliorer la qualité de la souscription et la sélection des risques;
  • réduire les frictions dans le traitement des réclamations;
  • renforcer la détection des fraudes;
  • augmenter la transparence;
  • offrir une meilleure expérience client. 

Pour atteindre ces résultats de manière cohérente et à grande échelle, il faut transformer les flux de travaux complets à travers l’ensemble du modèle opérationnel. Aujourd’hui, la plupart des assureurs en sont encore aux étapes d’assistance et d’aide à la décision en matière de maturité de l’IA. Les outils résument les dossiers, recommandent les meilleures actions à entreprendre et accélèrent les tâches individuelles. Ces améliorations sont importantes, mais elles ne redéfinissent pas le parcours client.

La véritable transformation se produit lorsque l’IA orchestre les processus sur l’ensemble de la chaîne de valeur, en reliant la souscription, les réclamations et la tarification au sein de boucles de rétroaction fermées. Cela nécessite de repenser la manière dont le travail est effectué, et non pas simplement d’accélérer les étapes existantes.

Sans résultats mesurables sur le plan opérationnel et pour le client, l’IA risque d’être superposée aux systèmes et aux processus existants plutôt que de les remodeler. Pendant que les assureurs commencent à repenser leurs modèles opérationnels, de nouvelles considérations émergent autour des données, de la confiance et du contrôle.

2. La souveraineté est un élément différenciateur stratégique

À mesure que les assureurs déploient l’IA dans leurs processus opérationnels clés, la confiance devient un facteur déterminant. Les services de gestion des réclamations traitent des renseignements personnels extrêmement sensibles, notamment des dossiers médicaux, des données financières et des détails relatifs aux accidents, dans un contexte réglementaire et de protection de la vie privée complexe et en constante évolution.

L’étude La voix de nos clients de CGI révèle que 70 % des hauts dirigeants considèrent que les changements politiques et réglementaires ont des répercussions considérables, et que la cybersécurité reste la priorité absolue pour atténuer les risques sectoriels. Les modèles d’IA traditionnels, exclusivement basés sur le nuage, soulèvent des préoccupations légitimes concernant la résidence des données, l’explicabilité et l’exposition à des tiers. Les experts s’accordent à dire qu’une architecture d’IA hybride et souveraine constitue une réponse stratégique.

Dans ce modèle, les données sensibles et personnelles sont traitées localement au sein d’environnements contrôlés, tandis que l’IA dans le nuage est appliquée de manière sélective aux charges de travail non sensibles. Les résultats sont fusionnés au sein de cadres réglementés et vérifiables qui garantissent la traçabilité, le contrôle des versions des modèles et la conformité réglementaire.

Cette approche va au-delà de la simple atténuation des risques. Elle incarne la protection des données dès la conception, réduit l’exposition inutile aux fournisseurs et permet l’innovation basée sur l’IA dans le domaine des sinistres sans compromettre la souveraineté des données. Dans ce contexte, l’IA souveraine peut agir comme un accélérateur d’innovation en permettant une expérimentation fiable avec des données sensibles.

Ainsi, les assureurs ont l’occasion de lancer des preuves de concept, de traiter des charges de travail variées et de déployer de nouveaux cas d’utilisation avec une plus grande confiance. La concrétisation de ces ambitions dépend toutefois, en fin de compte, de la solidité de la base technologique sous-jacente.

3. La modernisation des systèmes existants n’est plus optionnelle

La performance de l’IA dépend de l’adéquation de l’architecture. Les assureurs continuent de citer les systèmes existants comme un obstacle majeur à la transformation numérique. La fragmentation des environnements de données et la rigidité des systèmes centraux limitent la capacité de l’IA à évoluer efficacement.

Si l’IA n’élimine pas la complexité structurelle, elle la met en évidence. Les assureurs sont désormais confrontés à un choix stratégique délibéré : améliorer les systèmes stables capables de prendre en charge les extensions de l’IA, moderniser entièrement les systèmes où la dette technique limite l’agilité ou adopter une approche hybride qui accroît la flexibilité aux périphéries tout en stabilisant les plateformes centrales.

Intégrer l’IA à une infrastructure rigide peut générer des gains d’efficacité progressifs. Aligner les ambitions en matière d’IA sur une stratégie de modernisation claire crée un avantage structurel. La modernisation n’est plus facultative. Elle est fondamentale pour une IA évolutive à l’échelle de l’entreprise.

4. Le véritable rendement du capital investi provient d’une intégration complète

Même avec une base technologique et un modèle opérationnel adaptés, la valeur ne se concrétise que lorsque l’IA est intégrée à l’ensemble de l’entreprise. Les flux de travaux d’assurance fonctionnent comme des systèmes interconnectés. Lorsque l’IA n’accélère qu’une seule étape, elle peut créer de nouveaux goulots d’étranglement coûteux.

Par exemple, automatiser la réception des réclamations sans repenser le traitement des demandes limite son efficacité. Améliorer la conception opérationnelle sans intégrer les phases de mise à l’essai et de déploiement engendre des frictions en aval. Une adoption partielle peut améliorer certaines tâches individuelles, mais elle ne peut pas transformer le modèle opérationnel.

Un véritable rendement du capital investi nécessite d’intégrer l’IA à l’ensemble de la chaîne de valeur, en préservant le contexte à travers les flux de travaux et en intégrant l’orchestration afin que les gains se cumulent plutôt que de se fragmenter.

Un risque courant est de mettre en œuvre l’IA de manière isolée. La valeur pour l’entreprise émerge lorsque l’IA est intégrée à l’ensemble des processus, plutôt qu’insérée dans des étapes distinctes. Atteindre ce niveau d’intégration nécessite toutefois une exécution rigoureuse.

5. La rampe de lancement de l’IA : une mise à l’échelle rigoureuse, guidée par la gouvernance

Plutôt que de viser des changements de grande envergure et simultanés, les assureurs devraient se concentrer sur une mise en œuvre rigoureuse et axée sur les résultats, articulée autour de quelques priorités :

  • identifier un ou deux cas d’utilisation à répercussion considérable, directement liés aux résultats opérationnels ou à l’expérience client;
  • définir un rendement du capital investi mesurable et des critères de réussite clairs;
  • évaluer l’état de préparation des données, de la gouvernance et de l’architecture pour soutenir la mise à l’échelle;
  • développer les compétences internes et la formation parallèlement au déploiement technique.

À mesure que les initiatives d’IA prennent de l’ampleur, la gouvernance passe d’une mesure de protection à un catalyseur stratégique. Les modèles à supervision humaine et à intervention humaine garantissent la responsabilité, l’explicabilité et la confiance réglementaire, en particulier dans les cas d’utilisation agentifs et axés sur le client.

Une IA responsable ne consiste pas à supprimer le jugement humain, mais à redéfinir la collaboration entre les personnes et les systèmes intelligents. Une discipline dès le commencement détermine l’évolutivité à long terme. La maturité de l’IA se construit au fil du temps lorsque les initiatives sont intentionnelles, limitées dans le temps et fondées sur la gouvernance.

Traduire la stratégie en matière d’IA en valeur commerciale

Les investissements dans l’IA s’accélèrent, mais l’avantage concurrentiel dépendra de l’efficacité avec laquelle cette technologie sera déployée à grande échelle. Pour bâtir l’avenir, il faut un alignement de l’entreprise, une architecture souveraine et axée sur la protection des données, une modernisation réfléchie ainsi qu’une véritable transformation complète, soutenues par un modèle opérationnel humain et d’IA fondé sur la gouvernance de même que des résultats mesurables.

Chez CGI, nous travaillons en partenariat avec les assureurs pour moderniser leurs plateformes de base, renforcer leurs bases de données et déployer une IA responsable à l’échelle de l’entreprise. Contactez nos experts en IA et en assurance pour découvrir comment nous pouvons vous aider à traduire vos priorités d’IA en résultats mesurables.