Comment l’IA agentive peut améliorer les résultats pour les clients en assurance

Dans le secteur de l’assurance, la discussion sur l’intelligence artificielle (IA) dans le service à la clientèle va bien au-delà de la rentabilité. À mesure que l’IA est adoptée par le grand public, les assureurs explorent les façons d’améliorer l’expérience client.

L’IA agentive permet d’exploiter encore davantage ce potentiel. Au lieu de simplement générer une réponse, un agent d’IA bien conçu peut comprendre l’objectif d’un client, coordonner les activités entre les systèmes et les équipes ainsi que viser les résultats souhaités, en faisant appel aux humains lorsqu’une situation exige leur intervention.

Cette capacité accroît l’autonomie et soulève une question cruciale : comment les assureurs peuvent-ils permettre aux agents d’IA d’intervenir tout en préservant le jugement humain dans lequel les clients ont confiance?

L’IA au cœur du parcours client en assurance

L’IA agentive peut amener le service à la clientèle en assurance à passer de la gestion des interactions à la coordination des résultats. Cette approche estompera de plus en plus les limites entre les fonctions de base et de soutien, ce qui poussera les assureurs à repenser leurs processus, leurs données et leurs technologies.

Prenons par exemple un contractant dont la maison a été endommagée lors d’une violente tempête. Un système d’IA conversationnelle peut lui expliquer les prochaines étapes à suivre. Mais un système d’IA agentive pourrait identifier le client, comprendre sa couverture, créer le dossier de réclamation et coordonner le processus. Il pourrait recueillir les renseignements, organiser les services, amorcer les paiements autorisés et fournir des mises à jour de façon proactive tout en faisant appel à un professionnel des réclamations lorsqu’une situation exige le jugement de ce dernier ou un soutien supplémentaire.

À mesure que la routine devient de plus en plus automatisée, les professionnels en assurance peuvent se concentrer sur les exceptions complexes, les clients vulnérables, les négociations, le jugement et la supervision des processus fondés sur l’IA.

Outre les cas individuels, l’IA agentive peut aussi aider les assureurs à passer d’un service réactif à un service proactif en repérant les lacunes de couverture, en prévenant les résiliations de police, en anticipant les risques ainsi qu’en réglant les problèmes avant qu’ils n’affectent le client.

Mais les assureurs sont-ils prêts à faire ce changement? L’étude La voix de nos clients CGI 2026 démontre que l’expérience client basée sur l’IA est une priorité, mais concrétiser cette ambition passe par la modernisation des systèmes de base, l’automatisation et les fondations de données robustes. Les technologies frontales s’appuient sur la modernisation dorsale. Bien que 71 % des hauts dirigeants du secteur de l’assurance indiquent que la transformation numérique a une incidence sur leur modèle opérationnel, seuls 19 % croient que ce dernier est suffisamment agile pour soutenir cette transformation numérique.

Maintenant que l’IA est accessible au grand public, l’enjeu pour les assureurs est de transformer son potentiel en résultats d’affaires mesurables, reproductibles et contrôlés.

La confiance doit être intégrée, pas seulement affirmée

La délégation de pouvoir est depuis longtemps fondamentale dans le secteur de l’assurance. Les souscripteurs sont limités, les professionnels en réclamation ont le pouvoir d’autoriser les règlements et les paiements qui excèdent les seuils prévus doivent faire l’objet d’une approbation supplémentaire. Le même principe devrait s’appliquer pour l’IA agentive.

Chaque agent d’IA intervient dans un cadre clairement défini : ce qu’il est autorisé à consulter, à recommander, à modifier, à approuver ou à lancer, ainsi que les situations où il doit s’arrêter et faire appel à un humain.

La confiance et la gouvernance doivent donc être intégrées dès la conception. Les attentes réglementaires vont dans la même direction. En Europe, les principales exigences de la Loi européenne sur l’intelligence artificielle, y compris les obligations en matière de transparence, sont entrées en vigueur en août 2026. Aux États-Unis, de plus en plus d’États ont adopté le bulletin modèle de la NAIC sur l’utilisation de l’IA par les assureurs. Au Canada, le Bureau du surintendant des institutions financières renforce les attentes en matière d’IA et de modèle de gestion des risques.

Les cadres d’application diffèrent, mais la direction est cohérente : une plus grande autonomie exige davantage d’imputabilité, de transparence, de supervision humaine et de résilience opérationnelle.

L’importance du choix d’écosystème technologique pour les assureurs

L’application concrète de ces principes de gouvernance repose également sur le choix d’écosystème technologique des assureurs. En matière d’IA conversationnelle et agentive pour le service à la clientèle, les plateformes, les systèmes et les mécanismes de contrôle doivent respecter les balises, le processus de supervision et le modèle opérationnel définis par l’assureur. CGI a mené des initiatives au moyen de plateformes comme NiCE Cognigy, mais le point de départ n’est pas la technologie en soi. Les choix technologiques doivent tenir compte de l’expérience client souhaitée, du modèle opérationnel ciblé et des résultats d’affaires visés par l’organisation.

Aucun fournisseur technologique ne peut, à lui seul, fournir chaque capacité dont un assureur a besoin pour son modèle opérationnel agentif. Voici tout ce que peut comprendre l’architecture : infrastructure infonuagique, modèles fondamentaux, plateformes de service à la clientèle, systèmes d’assurance de base, services de gestion de l’identité, plateformes de données, mesures de contrôles de cybersécurité et solutions sectorielles spécialisées.

Le principe directeur est clair : le choix des technologies doit s’inscrire dans le modèle opérationnel cible ainsi que les résultats d’affaires souhaités, et non l’inverse.

Un parcours rigoureux de l’expérimentation à la mise à l’échelle

Les assureurs ne doivent pas commencer par les réclamations les plus complexes, ni les agents les plus autonomes. Une approche plus mesurée consiste d’abord à mettre en œuvre des cas d’utilisation simples et bien encadrés pour établir des fondations réutilisables qui assurent une délégation fiable avant d’accroître l’autonomie.

L’IA agentive n’éliminera pas le recours aux professionnels en assurance. Elle leur permettra de consacrer leur temps et d’exercer leur jugement là où cela apporte une réelle valeur ajoutée. De plus, elle transformera les attentes des clients envers un assureur quant à ce qu’il doit savoir, expliquer et accomplir au cours d’une même interaction.

En combinant IA agentive, plateformes modernes et données fiables sur les clients, les assureurs vont au-delà de la simple amélioration de la productivité des services. Ils peuvent commencer à mettre sur pied les expériences clients de façon proactive, à anticiper leurs besoins et à coordonner les activités entre les systèmes et les équipes afin d’améliorer la satisfaction, la fidélité et la rétention de la clientèle.

À mesure que les assureurs explorent la création de valeur grâce à l’IA, on doit entamer la conversation en trouvant le juste équilibre entre autonomie, jugement humain et confiance. Communiquez avec moi pour discuter de ce que cet équilibre pourrait représenter pour votre organisation.