L’intelligence artificielle est depuis longtemps un acteur du secteur de l’assurance – la fonction Finance de nombreuses entreprises est souvent la première à s’automatiser. Mais ce qui est remarquable dans le cas de l’IA, c’est à quel point la technologie est directement intégrée dans le travail opérationnel quotidien. Elle ne se situe pas en arrière-plan en tant que capacité de modélisation de niche, mais est désormais utilisée dans des domaines où les assureurs passent la plupart de leur temps et de leur argent : la gestion des sinistres, la tarification et l’exécution de programmes complexes.
Des géants de l’industrie comme Allianz, Zurich et Aviva ont publié des preuves au cours des 12 derniers mois illustrant leur passage des phases d’expérimentation à des outils de qualité de production qui soutiennent les travailleurs de première ligne dans les flux de travail réels.
Gestion des sinistres simplifiée : moins de goulets d’étranglement administratifs
Les opérations de sinistres sont un terrain d’essai naturel pour l’IA car elles sont composées d’une combinaison de paperasse et de jugement humain, et sont généralement effectuées dans un environnement de pression temporelle. Allianz décrit son Copilote d’Assurance comme un outil alimenté par l’IA qui aide les gestionnaires de sinistres à automatiser les tâches répétitives et à rassembler les informations pertinentes qui nécessiteraient autrement plusieurs recherches sur différents systèmes.
Il y a un changement notable dans les flux de travail, Allianz souligne. Le Copilote commence par la collecte de données, résume les détails du sinistre et du contrat pour que le gestionnaire puisse obtenir rapidement les éléments essentiels. L’algorithme effectue ensuite une analyse de documents, des opérations qui incluent l’interprétation des accords et la comparaison des sinistres avec les détails de la police. L’outil signale les incohérences et suggère les prochaines étapes. Une fois que l’opérateur humain a pris sa décision, le Copilote l’assiste pour rédiger des e-mails contextuels.
Il s’agit du genre d’activité quotidienne qui préoccupe les assureurs, et en utilisant leurs outils d’IA, ils obtiennent un temps de traitement réduit, des règlements plus simples et moins de friction pour le personnel et les clients. Allianz présente également l’IA comme un moyen de réduire les paiements inutiles en mettant en évidence des facteurs importants que les ajusteurs pourraient autrement manquer. Cela a un impact clair sur le résultat net global de l’entreprise.
Des documents complexes à des décisions utilisables
La qualité de la tarification est déterminée par la qualité de l’information disponible. Aviva prend l’exemple des souscripteurs ayant besoin de lire des rapports médicaux de médecins généralistes. La société dit qu’elle lance un outil de résumé alimenté par l’IA qui utilise genAI pour analyser et résumer ces rapports, qui peuvent parfois s’étendre sur des dizaines de pages de texte médical. Les fonctions d’IA permettent aux souscripteurs de prendre des décisions plus rapides et mieux informées.
La valeur immédiate ici n’est pas que l’IA remplace le souscripteur, mais que la technologie réduit le temps passé à la lecture. L’assureur précise que les souscripteurs examineront les résumés et prendront la décision finale – pas l’IA. Cette distinction est importante car la tarification est technique et sensible ; compresser des documents en résumés prêts à la décision peut accélérer le traitement, mais cela soulève également des questions sur la précision, les omissions et la vérifiabilité. Aviva y répond en mettant en avant ses « tests et contrôles rigoureux ». Une phase de test active a traité environ 1 000 cas avant le déploiement pour garantir les normes requises, affirme l’entreprise.
Contrats incertains et services dans des programmes multinationaux
L’assurance commerciale est un domaine avec ses propres défis, qui incluent la complexité liée au travail dans de multiples juridictions et aux différences régionales entre les polices et les parties prenantes. Zurich dit que la capacité de l’IA génératrice à traiter des informations non structurées permet à l’assurance multinationale de travailler plus facilement dans plusieurs pays, l’aidant à construire plus rapidement des images plus précises des offres d’assurance commerciale, et à simplifier les soumissions dans différents pays.
Zurich met également en avant la certitude des contrats comme un résultat pratique : les programmes multinationaux impliquent des documents superposés, des exigences locales variées et la nécessité omniprésente de vérifications constantes. Il dit que GenAI aide les experts internes à comparer, résumer et vérifier la couverture dans un programme en utilisant la langue maternelle de l’opérateur, « en une fraction du temps » par rapport à l’effort manuel nécessaire pour traduire et capturer la nuance des différences internationales. Bien que ce domaine ne soit pas en contact avec les clients, genAI améliore la réactivité de l’entreprise en permettant à ses souscripteurs, ingénieurs du risque et professionnels des sinistres de travailler de manière plus efficace.
Zurich parle également de l’IA « reliant les points », capable de repérer des tendances dans les données qui – étant donné la quantité d’informations – échapperaient à l’attention du personnel humain. En effet, l’IA amplifie le jugement de ses experts plutôt que de le remplacer.
Le fil conducteur : augmentation, pas automatisation pour l’automatisation
À travers ces trois exemples, un schéma cohérent émerge :
– L’IA gère le travail de lecture, de recherche et de rédaction ; des tâches à haut volume dans les opérations d’assurance.
– Les humains restent responsables des décisions qui en découlent, que ce soit les paiements de sinistres ou l’acceptation de la tarification. (Allianz décrit une approche « humain dans la boucle », et Aviva et Zurich soulignent également que les experts conservent le contrôle de la prise de décision).
– Le contrôle opérationnel et la scalabilité sont considérés comme des préoccupations majeures : les pilotes, les tests, le réglage domaine par domaine et l’expansion dans les lignes de métier font partie intégrante de la narration.
Ce que cela signifie pour le secteur
Les assureurs voient des cycles plus rapides, une meilleure cohérence, moins de travail manuel et une voie vers la mise à l’échelle. Leur défi est de mettre en œuvre les outils de manière responsable, ce qui est défini par une manipulation sécurisée des données, une explication là où c’est nécessaire, et la formation des équipes afin qu’elles puissent questionner les résultats de manière appropriée.
L’IA devient moins un titre accrocheur dans le secteur et plus une réalité quotidienne, un collègue de silicium pratique dans le travail de routine de la rentabilité de l’assurance.