L'IA : la clé de la transformation dans le secteur de l'assurance

De la salle du conseil à l'atelier de fabrication, il existe un intérêt grandissant pour le potentiel de l'intelligence artificielle et sa capacité à transformer notre façon de travailler. Le secteur de l'assurance ne fait pas exception

Quand on évoque l'Intelligence artificielle, on pense souvent à Carl 500, l'ordinateur de bord du vaisseau de 2001 : l'Odyssée de l'espace, au jeune enfant-robot du film IA Artificial Intelligence ou, plus récemment à Ex Machina, thriller psychologique autour du test de Turing… Si les exemples d'IA sont omniprésents dans notre culture, c'est parce que nous sommes fascinés par l'intelligence artificielle et ses nombreux impacts sur la transformation.

Imaginez un monde truffé d’ordinateurs dotés d’une conscience, de robots capables d'émotions, et tout ce que cela englobe. Si Hollywood s’intéresse depuis longtemps à l’IA, aujourd’hui, elle séduit également le monde de l’entreprise. De la salle du conseil à l'atelier de fabrication, il existe un intérêt grandissant pour le potentiel de l’IA et sa capacité à transformer notre façon de travailler. Le secteur de l’assurance ne fait pas exception !

Augmenter l’expérience humaine, plutôt que la remplacer 

Concrètement, l’IA cherche à reproduire, amplifier et améliorer le processus de prise de décision humaine à l'aide de machines. Souvent attribuées aux tâches triviales et répétitives, cette approche s’applique désormais à des postes requérant de plus grandes capacités de synthèse des données et impliquant une prise de décision autonome. C’est l’une des raisons essentielles qui a conduit le secteur de l’assurance à s’y intéresser. Par exemple, le processus de déclaration de sinistre n’est pas aussi simple qu’on pourrait le penser ! Chaque étape du traitement des dossiers implique une décision (ou plusieurs), qui ne peut être prise qu’en se posant les bonnes questions, de manière intelligente au moment opportun, en recueillant toutes les informations pertinentes, puis en utilisant les connaissances du dossier. Par ailleurs, selon la situation et le type d'assurance (automobile, santé etc…), des dizaines de décisions doivent être prises pour chaque dossier. Reporté aux centaines ou milliers de gestionnaires en assurance du monde entier, le capital intellectuel investi dans ce processus devient faramineux.

L’intelligence artificielle permet désormais de faciliter et d’accélérer ces prises de décisions. Les demandes légitimes et justifiées peuvent être traitées avec plus de précision et d’efficacité, sans intervention humaine ou presque. Les demandes potentiellement frauduleuses sont identifiées plus souvent et plus efficacement. Et les assureurs, peuvent ainsi se recentrer sur des projets plus complexes à forte valeur ajoutée.

Une machine "magique" mais qui a des limites !

Et dans la pratique ? Comment une compagnie d'assurance peut-elle appliquer l’IA correctement à un processus jusqu’alors effectué par les humains ? Il est essentiel de comprendre que l’IA est un outil, et non une solution en soi. C’est une pièce du puzzle, qui doit s’adapter à des exigences spécifiques, comme par exemple la détection des fraudes ou l’automatisation des dossiers, généralement sous la forme d’un déploiement logiciel.

Pour qu’un dossier soit géré sans aucune intervention humaine, l’IA doit être capable d’absorber d’énormes volumes de données et de les comprendre. Mais, si l’IA peut répondre à de nombreuses questions grâce à ces données, est-elle vraiment suffisamment intelligente pour faire la différence entre la photo d’un pare-brise ou d’un phare de voiture, vérifier si la date d’une déclaration de sinistre coïncide avec un phénomène climatique particulier ou si une photo a été prise le jour de la déclaration du sinistre ou des semaines auparavant. Peut-elle prendre des décisions stratégiques, savoir à quel moment dire "je ne sais pas" et solliciter l’intervention d’un gestionnaire au bon moment ? Pour éviter de nuire à l’entreprise et à sa réputation, il faut s’assurer que l’IA produise toujours des résultats fiables et le cas échéant ne pas hésiter à s’en remettre à l’expertise humaine.

Il faut également savoir que toutes les intelligences artificielles ne se valent pas. En effet, la qualité de l’IA se mesure grâce aux données auxquelles elle a accès. Plus celles-ci sont variées et précises, plus les algorithmes intelligents seront ensuite en mesure d’anticiper et d’effectuer des suggestions appropriées. Malheureusement, les algorithmes sont trop souvent pensés pour résoudre un problème unique, ce qui donne généralement des résultats mitigés.

Enfin, il est important de définir précisément les différents domaines au sein de l’entreprise qui pourraient tirer profit de l’IA. Dans le secteur de l’assurance, il ne s’agit pas uniquement de détecter les fraudes ou d'automatiser les dossiers, d’autres domaines peuvent également en bénéficier.

Fraudes et déclarations de sinistres : les prémices seulement

La détection de fraudes et l’automatisation des dossiers sont deux exemples de domaines naturellement propices à l’IA. Mais l’IA peut être utilisée de nombreuses autres façons pour aider les compagnies d'assurance à gérer le cycle de vie global des polices (souscription, renouvellement des polices, prospection, traitement des déclarations de sinistres) et leur permettre ainsi de mieux connaître leurs clients et de prendre de meilleures décisions concernant les dossiers en cours.

Une demande d’indemnisation peut-elle être rejetée, même si elle est légitime, sous prétexte que l'assuré a déformé des informations essentielles au moment de la déclaration ? L’assureur doit-il refuser de renouveler la police ? Ou est-il plus avantageux de la renouveler à un tarif majoré ? À l’inverse, l'assuré est-il un client précieux et potentiellement un candidat idéal pour de nouveaux produits ou services et doit-on lui proposer des tarifs préférentiels ou simplement lui signifier son statut de VIP ? Ces décisions ne peuvent être optimales que lorsque toutes les informations sont rassemblées, et que les liens et les corrélations entre les données sont explorés en détail. C’est là que repose précisément la puissance de l’IA.

Le futur de l’assurance sous le signe de l’IA

Longtemps mal comprise et considérée comme une simple tendance, l’IA gagne rapidement du terrain dans le secteur. Les compagnies d’assurance commencent à comprendre comment cette technologie peut optimiser leur activité. Elles évaluent les aspects qui seront les plus impactés et mettent en œuvre des stratégies pour générer une véritable valeur ajoutée.

Aujourd’hui, la transformation numérique et la modernisation suscitent un fort intérêt chez les compagnies d’assurance. Les plus ambitieuses commencent d’ailleurs à créer des départements dédiés, pilotés par des directeurs de l’innovation ou responsables de la transformation numérique, fonctions quasiment inexistantes il y a cinq ans. L’IA n’est plus dans la phase d’expérimentation, c’est un impératif stratégique pour créer de nouvelles opportunités commerciales.

L’impact de l’IA dans le secteur de l'assurance commence à se faire ressentir. Les premières tentatives ayant été concluantes, une adoption plus généralisée est à attendre. Dans un contexte de transformation totale du secteur, les assureurs apprennent à identifier les projets d’IA les plus avantageux pour le bien de leurs compagnies et leurs clients.