L’avenir de la tarification de l’assurance : de l’automatisation à la veille décisionnelle assistée par l’IA

Traditionnellement, les assureurs ont principalement abordé la tarification comme un défi d’automatisation : mettre en œuvre les règles, calculer la prime et mettre à jour les tarifs au besoin. Cette approche est en train de changer.

Les conditions du marché, le comportement des consommateurs, la concurrence et la multiplication des sources de données intelligentes renforcent la nécessité de prendre des décisions de tarification plus rapides et plus précises. Les assureurs ont désormais l’occasion de repenser la tarification comme un cycle de vie de tarification interconnecté qui rassemble les données, l’expertise actuarielle, l’analyse, l’intelligence artificielle (IA) et la gouvernance.

Pourquoi les cycles traditionnels de tarification sont en pleine évolution

Plusieurs changements sont en train de transformer la tarification en assurance.

Cycles de tarification plus rapides – Les modifications tarifaires traditionnelles peuvent prendre des jours, des semaines, voire des mois, car les modèles de tarification sophistiqués nécessitent une analyse, une validation et une mise en œuvre approfondies. Aujourd’hui, les assureurs doivent modéliser, tester et mettre en œuvre des changements plus fréquemment, en quelques jours ou, dans certains cas, en quelques heures.

Parallèlement, les risques évoluent rapidement. Prenons l’exemple d’une entreprise d’aménagement paysager qui commence à travailler dans des endroits à haut risque ou qui ajoute à ses services l’abattage d’arbres à l’aide d’une nacelle élévatrice. Son profil de risque a changé, mais un assureur peut disposer de renseignements limités sur ces changements. Identifier les risques en évolution en amont peut aider les assureurs à ajuster la couverture et la tarification sans ajouter de complexité inutile pour le client.

Cycle de vie de la tarification interconnecté – La modélisation, la mise à l’essai, les approbations, le déploiement, la surveillance et l’affinement devraient s’inscrire dans un processus unique, plutôt que faire l’objet d’activités distinctes.

Les systèmes existants obligent les assureurs à transférer des données d’un outil à l’autre pour mettre à l’essai différentes tarifications et analyser leur impact potentiel. Les plateformes de tarification modernes permettent de relier ces activités, ce qui aide ainsi les assureurs à réduire les cycles de tarification ainsi que la complexité liée au transfert de données entre les systèmes.

Plus grande autonomie opérationnelle – Les fonctionnalités sans code ou à code réduit peuvent offrir aux équipes actuarielles et opérationnelles un meilleur contrôle sur les modifications tarifaires courantes. Parallèlement, les équipes TI se concentrent sur l’architecture, l’intégration, la sécurité et la fiabilité de la plateforme.

L’IA pourrait étendre cette capacité en aidant les utilisateurs à interpréter les exigences, à identifier les règles concernées, à effectuer des simulations et à signaler les répercussions potentielles avant le déploiement. Les tests intégrés, les processus d’approbation, le contrôle des versions et les pistes de vérification demeurent essentiels pour maintenir une surveillance adéquate.

Élargissement des données et de l’intégration – Les données externes, les modèles prédictifs et les simulations peuvent compléter les facteurs de tarification traditionnels. Des plateformes infonuagiques spécialisées peuvent également relier la tarification aux systèmes de gestion des polices, de souscription et de distribution. L’objectif n’est pas simplement d’utiliser davantage de données ou de technologie, mais de prendre de meilleures décisions en matière de tarification.

Comment l’IA transforme le cycle de tarification en assurance

L’IA offre la possibilité d’aller au-delà de l’automatisation des processus de tarification prédéfinis.

Prenons l’exemple de la télématique en assurance automobile. Les assureurs peuvent déjà utiliser des renseignements sur la fréquence, le moment et le niveau de sécurité de la conduite d’un assuré pour compléter les facteurs de tarification traditionnels. L’IA pourrait analyser ces renseignements en les combinant à des facteurs tels que l’état des routes et la technologie du véhicule afin de fournir une vision plus nuancée du risque.

Par exemple, l’IA pourrait aider à distinguer un freinage brusque causé par des conditions routières dangereuses d’un comportement récurrent de conduite agressive. Moyennant une validation, une gouvernance et des contrôles appropriés, les spécialistes de la tarification pourraient utiliser ces renseignements pour analyser les risques, tester des scénarios et évaluer si une modification de la tarification est justifiée.

La valeur ajoutée va au-delà du simple calcul d’une prime. L’IA peut aider les professionnels à comprendre les facteurs qui déterminent le risque et à prendre des décisions mieux éclairées et plus explicables.

De la technologie de tarification d’assurance à la veille décisionnelle

La prochaine étape de la tarification d’assurance ne consiste pas simplement à mettre en œuvre plus rapidement les changements de taux. Il s’agit d’aider les professionnels de la tarification à comprendre, à tester et à gouverner les décisions tout au long du cycle de vie de la tarification.

Nous observons déjà certains éléments de cette évolution dans notre collaboration avec les assureurs. Les environnements de tarification connectés peuvent offrir aux équipes actuarielles et opérationnelles un plus grand contrôle tout en maintenant la gouvernance dont les assureurs ont besoin.

L’IA ajoute une autre dimension. Les spécialistes de la tarification pourraient de plus en plus utiliser le langage naturel pour analyser des résultats inattendus, comparer des formules, explorer des données ou effectuer des simulations. Au lieu de naviguer entre des systèmes et des flux de travaux distincts, ils pourraient regrouper l’information nécessaire à une décision au sein d’un seul processus gouverné.

Lorsque je rencontre des clients, l’une de mes questions clés est de savoir ce qu’ils attendent de l’IA. Leurs réponses reviennent souvent à des besoins pratiques : une plus grande agilité en matière de tarification, des délais de mise en marché plus courts et une intégration plus simple et plus intelligente entre les plateformes.

Un besoin s’est révélé particulièrement intéressant : préserver le savoir-faire à mesure que des professionnels chevronnés prennent leur retraite. Pendant qu’une nouvelle génération prend la relève, les assureurs ont besoin d’outils qui aident leurs employés à comprendre les raisons qui ont motivé les décisions de tarification, à tirer des leçons des décisions antérieures et à acquérir plus rapidement l’expertise nécessaire. Ces outils aideront également la prochaine génération de professionnels à se mettre à niveau plus rapidement en simplifiant les processus et en leur apportant un soutien.

Cela ouvre la voie à une plus grande occasion : créer une veille décisionnelle en matière de tarification.

Si le contexte sous-jacent à chaque décision de tarification reste accessible après le déploiement, les assureurs pourraient comparer les hypothèses et les résultats attendus aux performances réelles. Lorsque les résultats commencent à diverger, l’IA pourrait aider à rassembler l’historique pertinent et à orienter un actuaire vers les domaines qui méritent d’être examinés.

Au lieu de reconstituer les décisions à travers plusieurs systèmes, les actuaires pourraient consacrer plus de temps à évaluer ce qui s’est passé, pourquoi cela s’est produit et ce qui devrait changer. Au fil du temps, la tarification peut devenir un processus d’apprentissage continu dans lequel les résultats antérieurs éclairent les décisions futures.

Placer les personnes au cœur de la tarification de l’assurance

Une plus grande rapidité ne doit pas se faire au détriment de la confiance, en particulier dans un secteur réglementé.

Nous considérons que l’IA vient en soutien aux actuaires, sans pour autant remplacer leur jugement ni prendre de façon autonome des décisions importantes en matière de tarification. L’IA peut préparer des analyses, cerner des occasions et formuler des recommandations. Les actuaires gardent le contrôle, en s’appuyant sur les autorisations appropriées sur les plans opérationnel, actuariel et réglementaire.

Les recommandations doivent également être explicables et traçables. Les spécialistes de la tarification doivent comprendre comment les recommandations ont été formulées et être en mesure de les vérifier.

Les perspectives issues de l’étude La voix de nos clients CGI 2026 indiquent que les organisations ne se limitent plus aux applications administratives : 64 % d’entre elles ont l’intention d’utiliser l’IA dans leurs principaux processus d’affaires, comparativement à 17 % dans les fonctions administratives et 15 % dans les applications purement informatiques.

Pour les dirigeants du secteur de l’assurance, la tarification est un domaine où des bases solides en matière de technologie, d’automatisation et de données peuvent avoir une incidence directe sur le rendement de l’entreprise et l’expérience client.

Produire la prochaine génération de tarification d’assurance

La prochaine génération de tarification d’assurance dépendra de la capacité des assureurs à combiner efficacement une technologie de tarification fiable, une expertise actuarielle, une intelligence connectée et une gouvernance responsable.

Elle exigera également que les assureurs et les fournisseurs de technologie développent ensemble de nouvelles capacités. Par l’intermédiaire du Ratabase Product Advisory Council (RPAC), nous réunissons des professionnels de l’assurance et des experts de CGI afin d’explorer les défis du secteur, de tester des concepts émergents et de définir les priorités futures des produits.

Pour les dirigeants du secteur de l’assurance, l’occasion est de voir au-delà de l’automatisation des processus actuels. Dans quels domaines des données de meilleure qualité et des analyses fondées sur l’IA pourraient-elles améliorer les décisions de tarification? Dans quels domaines un contrôle opérationnel accru pourrait-il raccourcir le chemin menant de l’analyse au déploiement tout en maintenant une gouvernance appropriée?

L’objectif n’est pas l’automatisation en soi. Il s’agit plutôt de créer un environnement de tarification qui aide les professionnels à prendre des décisions mieux éclairées, à tirer des leçons des résultats et à agir en toute confiance, tout en veillant à ce que les personnes restent responsables des décisions qui comptent.

Je serais ravi de discuter avec les dirigeants du secteur de l’assurance des domaines où l’IA engendre des répercussions concrètes en matière de tarification et de la manière dont nous pouvons ensemble définir son rôle de façon responsable.