L’IA dans l’assurance

17 novembre 2024

Auteurs

Keith O'Brien

Writer, IBM Consulting

Amanda Downie

Editorial Content Strategist, IBM

Qu’est-ce que l’IA dans l’assurance ?

L’IA dans l’assurance correspond à l’utilisation de l’intelligence artificielle, de l’automatisation et d’autres technologies avancées pour améliorer la couverture et la prestation de services dans ce secteur.

À l’instar des services financiers, le secteur de l’assurance requiert de vastes quantités de données. Ces données permettent aux assureurs de déterminer la police à accorder à chacun et les primes d’assurance à facturer. L’intelligence artificielle peut optimiser la prise de décision des assureurs, qui peuvent prêter plus d’attention à leurs clients tout en améliorant leurs résultats.

Le secteur de l’assurance a toujours fait un usage intensif des données et des algorithmes, pour le calcul des primes d’assurance par exemple, ainsi que pour le traitement des données personnelles et non personnelles pendant le processus de souscription, afin d’évaluer les risques et de tarifer les polices d’assurance en conséquence. Mais l’IA vient améliorer ces capacités à une échelle et à une vitesse accrues.

L’essor des insurtechs qui utilisent les nouvelles technologies pour répondre aux besoins de leurs clients les positionne pour fournir des services à des assureurs existants, ou pour les défier sur le plan commercial.

Les technologies alimentées par l’IA peuvent aider les organisations proposant des assurances aux particuliers aussi bien qu’aux entreprises. C’est pourquoi les assureurs et autres organisations du secteur de l’assurance devraient envisager de développer plusieurs initiatives pilotées par l’IA afin de tirer parti des avantages de cette technologie puissante.

Femme noire travaillant sur un ordinateur portable

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Types d’IA et de technologies avancées utilisées dans l’assurance

Les assureurs peuvent utiliser plusieurs applications d’IA pour améliorer leurs opérations.

  • API
  • Automatisation des processus métier
  • IA générative
  • Automatisation intelligente
  • Machine learning
  • Traitement du langage naturel
  • Reconnaissance optique de caractères

API

Les API permettent aux applications logicielles de communiquer entre elles pour échanger des informations. Elles peuvent connecter les différentes organisations au sein de l’écosystème des assurances pour leur permettre de collaborer. Ces API peuvent ainsi mettre en relation l’assureur (cabinets tiers d’experts en assurance) et les demandeurs pour améliorer le partage et la mise à disposition des informations. Elles jouent également un rôle dans la croissance continue du secteur de l’assurance. Par exemple, l’essor des compagnies insurtech, comme les intermédiaires et les agrégateurs d’assurances, s’appuie sur les API que ces organisations peuvent utiliser pour se connecter aux assureurs afin de montrer les taux et les offres disponibles à leurs clients.

Automatisation des processus métier

Comme son nom l’indique, l’automatisation des processus métier (BPA) permet d’automatiser les processus métier complexes et répétitifs dans le secteur de l’assurance. La BPA peut facilement gérer l’intégration des clients, le traitement des réclamations, la souscription et d’autres services de gestion des polices.

IA générative

L’IA générative s’appuie sur les grands modèles de langage (LLM) pour apporter divers avantages aux assureurs. L’IA générative permet de rationaliser des tâches comme la réponse aux demandes adressées au service client et l’analyse des documents ou des blocs de texte. Elles permet aux conseillers de mieux répondre aux problèmes des clients. Ces derniers peuvent également trouver une solution grâce aux technologies d’IA comme les chatbots et les assistants virtuels. Par exemple, IBM aide les entreprises à optimiser le traitement des documents volumineux, des blocs de texte et des images grâce à l’IA générative proposée par sa technologie watsonx. IBM a également créé un chatbot pour l’un de ses clients assureurs afin de permettre aux assurés de fournir les documents requis et consulter l’intégralité des garanties prévues dans leur contrat d’assurance. Selon un rapport de l’Institute for Business Value, 77 % des dirigeants du secteur reconnaissent désormais la nécessité d’adopter rapidement l’IA générative pour faire face à la concurrence.

Automatisation intelligente

L’automatisation intelligente est une caractéristique majeure de tous les workflows pilotés par l’IA. Elle implique l’utilisation de technologies d’automatisation pour rationaliser et étendre la prise de décision au sein des organisations. Par exemple, un assureur peut employer l’automatisation intelligente pour calculer les paiements, estimer les taux et répondre aux exigences en matière de conformité.

Machine learning

Le machine learning (ML) associe données et algorithmes pour permettre à l’IA d’apprendre comme les humains et d’améliorer progressivement sa précision. Les technologies de ML comme l’apprentissage profond permettent aux assureurs d’analyser leurs données client et d’alimenter les services qui recommandent des produits aux prospects et aux clients.

Traitement du langage naturel

Le traitement automatique du langage naturel (NLP) est un type d’IA qui utilise le machine learning pour permettre aux ordinateurs de comprendre et de communiquer en langage humain. Les compagnies d’assurance peuvent utiliser le NLP pour analyser les informations fournies par les clients et déterminer si elles peuvent leur proposer une assurance adaptée et à quel prix. Ainsi, les organismes d’assurance maladie peuvent poser des questions à leurs clients potentiels sur leurs antécédents médicaux afin de mieux tarifer leur offre d’assurance.

Reconnaissance optique de caractères 

La reconnaissance optique de caractères (OCR), également connue sous le nom de reconnaissance de texte, utilise l’extraction automatisée des données pour convertir rapidement les images de texte dans un format lisible par les machines. Ce composant joue un rôle essentiel dans l’approche des compagnies d’assurance en matière de numérisation, car il permet de convertir les ressources existantes en contenu digital consultable. En utilisant l’OCR pour numériser les anciens formulaires et anciennes demandes d’indemnisation dans une base de données, les compagnies d’assurance profitent d’un historique complet de leurs activités et de leurs offres de services.

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L’IA dans les cas d’utilisation du secteur des assurances

Les solutions d’IA optimisent plusieurs cas d’utilisation chez les assureurs.

  • Gestion des réclamations
  • Modernisation du code
  • Détection des fraudes
  • Gestion des risques
  • Développement de nouveaux produits
  • Souscription

Gestion des réclamations

Les outils d’IA peuvent améliorer le processus de gestion des réclamations en accélérant leur traitement et leur règlement. Grâce au traitement automatique du langage naturel (NLP), les assureurs peuvent lire, interpréter et traiter les documents et les images pour décider d’approuver ou non une demande d’indemnisation.

En collectant de grandes quantités de données historiques, l’IA discriminative peut être utilisée pour évaluer la plausibilité et promouvoir la qualité et l’uniformité dans le processus d’expertise. En complément, l’IA générative pourra aider l’expert en assurance à résumer les données et à générer un rapport préliminaire.

Modernisation du code

Les compagnies d’assurance, en particulier celles qui ont été fondées il y a plusieurs dizaines d’années, utilisent parfois un mélange de technologies héritées telles que Cobol, Assembler et PL1. IBM utilise l’IA générative pour aider les compagnies d’assurance établies à moderniser leurs systèmes informatiques et à créer du code compatible avec les technologies existantes. L’assureur Sun Life a utilisé la solution IBM Application Discovery and Delivery Intelligence (ADDI) pour modifier son code, le déboguer et initier la découverte des applications afin d’analyser leur impact sur son mainframe IBM zSystems.

Les outils d’IA peuvent améliorer le processus de gestion des réclamations en accélérant leur traitement et leur règlement. Grâce au traitement automatique du langage naturel (NLP), les assureurs peuvent lire, interpréter et traiter les documents et les images pour décider d’approuver ou non une demande d’indemnisation.

En collectant de grandes quantités de données historiques, l’IA discriminative peut être utilisée pour évaluer la plausibilité et promouvoir la qualité et l’uniformité dans le processus d’expertise. En complément, l’IA générative pourra aider l’expert en assurance à résumer les données et à générer un rapport préliminaire.

Détection des fraudes

Dans le secteur de l’assurance, la détection des fraudes est le processus consistant à identifier des activités suspectes indiquant qu’une activité criminelle pourrait être en cours. Le principal exemple de fraude potentielle dans ce domaine sont les fausses déclarations de sinistre que font les demandeurs en inventant un accident ou en exagérant les faits. Parmi les autres exemples, citons la falsification des dossiers médicaux, l’usurpation d’identité ou d’autres fausses déclarations. L’IA peut analyser les données fournies et les comparer aux données historiques pour déterminer la véracité d’une réclamation plus efficacement.

Les logiciels de détection des fraudes pilotée par l’IA peuvent surveiller les transactions, les applications, les API et le comportement des utilisateurs pour aider les organisations à mieux prévenir la fraude ou à stopper les fraudes en cours.

Gestion des risques

La gestion et l’évaluation des risques sont des composants clés de la stratégie métier des compagnies d’assurance. Pour favoriser la rentabilité, les assureurs et les réassureurs doivent comprendre le risque associé à chaque réclamation client. Cela vaut pour tous les types d’assurance. En utilisant l’IA pour analyser les grandes quantités de données dont elles disposent (événements externes et données fournies par ses clients), les compagnies d’assurance peuvent fixer les prix de leurs polices de manière appropriée et tenter de minimiser les grosses surprises.

IBM s’appuie actuellement sur les souscriptions d’assurances et les enquêtes sur les réclamations pour créer des modèles de fondation dans sa plateforme d’IA et de données IBM watsonx.ai. L’objectif du modèle est d’améliorer la réussite et l’efficacité des processus d’évaluation des risques et de prise de décision.

Développement de nouveaux produits

D’après une étude de l’Institute for Business Value, 60 % des assureurs prévoient que les produits et services non traditionnels généreront bientôt autant de revenus que les produits traditionnels existants. Les assureurs pourraient s’essayer au risque différencié, par exemple avec des assurances basées sur le comportement. Ils auront besoin d’outils d’IA pour mieux comprendre ces environnements et savoir comment fixer les prix de leurs polices avec précision.

Souscription

Pendant le processus de souscription, l’assureur doit déterminer la police d’assurance à proposer à un demandeur et en fixer le tarif de manière appropriée. Les modèles d’IA peuvent aider les entreprises à améliorer ce processus en analysant les données fournies par les clients. L’assureur peut laisser l’IA décider de faire l’offre ou non et choisir d’utiliser les données fournies pour tarifer la police.

Les avantages de l’IA dans le secteur des assurances

L’adoption de l’IA présente plusieurs avantages pour les assureurs et les autres organisations du secteur de l’assurance.

  • Une efficacité accrue
  • Cybersécurité améliorée
  • Expériences client personnalisées
  • Analyse prédictive
  • Réduction des réclamations

En utilisant des outils d’IA tels que l’IA générative et le machine learning, les organisations du secteur de l’assurance peuvent accomplir leurs tâches manuelles plus efficacement : traitement des réclamations, inscription de nouveaux clients, activités de marketing et de communication. Une grande partie de ce travail étant géré par l’IA, les employés peuvent s’attaquer à des tâches plus importantes comme la résolution des problèmes plus complexes des clients. L’IA contribue également à améliorer les workflows. IBM a utilisé son offre IBM Cloud Pak for Business Automation pour aider le service financier de Swiss Re à transformer ses clôtures de fin de trimestre à l’aide d’outils, de rapports et de tableaux de bord low code, ainsi que d’analyses pilotées par l’IA.

Cybersécurité améliorée

L’IA peut aider les organisations à mieux détecter les fraudes ou les problèmes de sécurité potentiels. La cybersécurité pilotée par l’IA peut détecter les problèmes plus rapidement et même potentiellement les résoudre sans intervention humaine. Étant donné que les compagnies d’assurance hébergent des données personnelles importantes, l’utilisation de l’IA peut les aider à éviter de gros problèmes en protégeant leur réputation et en garantissant leur conformité.

Expériences client personnalisées

L’IA permet aux entreprises d’améliorer l’expérience client en adressant des messages personnalisés à des groupes bien spécifiques. Elle permet également d’améliorer le support client grâce à des outils de service client en libre-service plus performants, tels que les chatbots et les assistants virtuels. En outre, les conseillers ont accès à davantage d’informations grâce à l’IA générative. Selon l’étude de l’Institute for Business Value, les assureurs qui utilisent l’IA générative ont vu leur taux de rétention augmenter de 14 %, et leur Net Promoter Score s’améliorer de 48 %.

Analyse prédictive

Les assureurs peuvent utiliser l’IA dans leurs procédures de gestion des données afin d’améliorer la collecte et l’analyse des informations. Ils doivent connaître les événements susceptibles de se produire qui pourraient avoir un impact sur leurs obligations par rapport aux polices existantes. En utilisant l’IA pour obtenir des informations prédictives à partir de leurs données existantes, ils pourront élaborer une stratégie qui capitalisera sur l’environnement actuel tout en évitant les potentiels problèmes futurs.

Réduction des réclamations

L’IA peut être employée chez soi : par exemple avec la technologie de l’Internet des objets (IdO), comme les détecteurs de monoxyde de carbone et de fumée, qui alertent les propriétaires en temps réel en cas d’incident potentiellement dommageable. L’IA utilisée dans les appareils intelligents peut également contribuer à réduire le risque de décès pour les réclamations d’assurance-vie en détectant les situations potentiellement dangereuses ou les problèmes de santé.

Les défis de l’IA dans le secteur des assurances

L’intégration de l’IA dans l’assurance comporte certains risques potentiels que les entreprises doivent anticiper.

  • Qualité des données
  • Risque de discrimination
  • Enjeux réglementaires
  • Déficits de compétences

Qualité des données

L’utilisation de l’IA seule peut créer des problèmes dans les données. Cette technologie continue de s’améliorer ; il est donc possible qu’elle commette encore des erreurs, par exemple en hallucinant des données qui ne sont pas là ou en faisant des suppositions incorrectes à propos d’une demande. Une erreur de calcul ou l’insertion de données fantômes peut avoir un impact significatif sur les décisions stratégiques qui découlent de ces données. Cela justifie la nécessité de faire appel à des employés pour vérifier les résultats produits par l’IA, ou d’utiliser d’autres types de mécanismes de contrôle.

Risque de discrimination

L’IA étant entraînée sur des jeux de données de source humaine, les modèles peuvent faire preuve de discrimination, soit en refusant de proposer une assurance à certains groupes de personnes, soit en surfacturant les primes. Dans le cas où les entreprises ne prendraient pas de mesures pour couper court aux discriminations, des problèmes se poseraient en matière de réglementation. Par conséquent, les compagnies d’assurance devraient éviter d’utiliser des outils d’IA générative génériques comme ChatGPT et devraient soit faire appel à des entreprises développant des outils dédiés à leurs cas d’utilisation, comme IBM, soit développer leurs propres outils.

Enjeux réglementaires

Les assureurs doivent mettre des mesures en place pour protéger les données de leurs clients. L’IA peut contribuer à protéger ces données, mais son utilisation sur des outils d’IA externes pourrait enfreindre certaines réglementations. Les assureurs doivent étudier de près tous les outils d’IA qu’ils envisagent d’utiliser et demander l’avis de spécialistes juridiques avant d’exposer toute donnée client à ces technologies. Les outils IBM watsonx.governance dédiés à la gouvernance de l’IA permettent aux compagnies d’assurance de surveiller et de gouverner l’ensemble du cycle de vie de leur IA, minimisant ainsi les risques et les problèmes en matière de conformité.

Déficits de compétences

Les entreprises du secteur de l’assurance ne disposent pas toujours des ressources internes nécessaires pour tirer pleinement parti de l’IA. Elles ne disposent peut-être pas du personnel adéquat, ou les employés actuels n’ont peut-être pas les compétences requises. À l’instar des entreprises des autres secteurs, les compagnies d’assurance devraient investir dans le perfectionnement des compétences en IA et la reconversion afin de préparer leurs employés à de futurs postes reposant majoritairement sur l’IA. Elles devraient également chercher à embaucher de nouveaux employés ayant déjà des compétences en IA pour pourvoir les postes vacants.

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