IA et assurance : les clés du passage à l'échelle
Malgré l'explosion de l'IA dans l'assurance, 70 à 80% des projets restent au stade du POC. Qu'est-ce qui distingue les acteurs qui réussissent à les industrialiser ?
De l’enthousiasme au blocage
Contrairement aux idées reçues, le problème ne vient pas de l’IA elle-même, mais de l’environnement dans lequel elle est déployée. Les projets sont encore trop souvent abordés sous un angle essentiellement technologique, centrés sur les modèles plutôt que sur les usages métiers. Il en résulte une déconnexion entre les équipes IT, data et opérationnelles, freinant l’ adoption à grande échelle.
À cela s’ajoute une difficulté majeure : la gestion des données. Dans de nombreuses organisations, l’information est encore peu structurée et dispersée dans des silos documentaires, entre GED historiques, archives et messageries. Si nous ajoutons à ce phénomène la dette technologique de systèmes anciens et peu interopérables … alors, on comprend mieux la nature du goulot d’étranglement.
Enfin, le passage à l’échelle se heurte aux exigences du secteur : conformité, sécurité, traçabilité. Sans gouvernance claire, ni indicateurs de performance, ni maîtrise des risques notamment en matière de biais, alors les projets restent embryonnaires.
La rationalisation du socle informationnel, véritable clé de succès
Les assureurs qui ont réussi à passer leurs projets IA à l’échelle, ont abordé le sujet à travers un prisme différent : ils ne commencent pas par l’IA, mais par la donnée. Car l’assurance est, avant tout, un secteur documentaire. Contrats, dossiers de sinistres, échanges clients : la valeur repose sur la capacité à exploiter efficacement ces contenus.
Or, les architectures héritées montrent aujourd’hui leurs limites. Les ECM traditionnels, souvent rigides, et la multiplication des référentiels freinent l’accès à l’information et son exploitation.
La clé réside donc dans l’utilisation de solutions technologiques s’appuyant souvent elles-mêmes sur de l’IA pour automatiser la mise en place d’un socle informationnel unifié, structuré et accessible. Ces plateformes permettent de centraliser intelligemment les contenus, de les contextualiser et de les rendre exploitables en temps réel par les outils d’IA. Autrement dit, utiliser des solutions d’IA pour transformer un patrimoine documentaire fragmenté en un actif stratégique “AI-ready”.
Passer à l’échelle : des choix structurants
Les acteurs qui franchissent le cap s’appuient sur des choix clairs. Ils privilégient d’abord des cas d’usage métier à forte valeur, permettant des gains rapides et mesurables, comme l’automatisation du traitement des sinistres ou l’analyse des contrats.
Ils s’appuient également sur des technologies capables de moderniser leur ECM sans rupture de service. Mais surtout, ils adoptent une gestion intelligente de l’information, qui permet de valoriser les données existantes et de construire un socle évolutif, en phase avec les évolutions rapides de l’IA.
Enfin, ils intègrent dès l’origine les enjeux de gouvernance et de conformité : traçabilité des données, explicabilité des modèles, respect des cadres réglementaires (RGPD, Solvabilité II, etc.). Autant de conditions indispensables à une industrialisation durable.
Au fond, les leaders du secteur ne font pas simplement de l’IA. Ils s'appuient sur les outils qui leur permettent de créer les conditions de son déploiement à grande échelle. En s’appuyant sur une maîtrise renforcée de leur patrimoine informationnel, ils rendent leur organisation véritablement “AI-ready”.
Pour les autres, le risque est clair : rester durablement au stade du POC, pendant que les pionniers transforment déjà l’essai.