L’intelligence artificielle n’est plus une idée futuriste mais un outil concret déjà largement utilisé dans de nombreux domaines. Selon un rapport récent de McKinsey, près de 63 % des organisationsappliquent l’IA dans au moins deux fonctions métiers. Le secteur de l’assurance ne fait pas exception puisque de plus en plus d’acteurs adoptent l’IA pour optimiser leurs opérations, limiter les risques et offrir une meilleure expérience client.
De la souscription à la gestion des sinistres en passant par le service client, de nombreuses solutions logicielles d’assurance intègrent désormais des fonctionnalités basées sur l’IA. Elles permettent une automatisation fluide, une analyse en temps réel et une prise de décision intelligente à grande échelle.
Dans cet article, nous analysons comment l’IA transforme le secteur de l’assurance en abordant les technologies clés, les bénéfices pour les entreprises, les principaux défis d’adoption et les tendances à venir. Vous découvrirez aussi comment les assureurs peuvent intégrer efficacement des solutions alimentées par l’IA afin de rester compétitifs et résilients dans un marché en constante évolution.
Qu’est-ce que l’IA dans l’assurance ?
L’IA dans l’assurance désigne l’utilisation de technologies d’intelligence artificielle pour automatiser, améliorer et simplifier les processus du secteur. En s’appuyant sur des outils tels que le machine learning, le traitement du langage naturel, les capacités génératives et l’analytique prédictive, l’IA permet aux professionnels de l’assurance de prendre de meilleures décisions, d’optimiser leurs opérations et d’offrir des expériences personnalisées. Elle contribue ainsi à stimuler la croissance et à accroître la rentabilité.
Les applications de l’IA dans l’assurance sont nombreuses. Par exemple, elle peut automatiser la déclaration de sinistre en capturant les informations clients et les données de première notification de perte (FNOL), vérifier les documents, détecter d’éventuelles fraudes et assister dans l’estimation des montants et des paiements. Les modèles d’IA analysent de vastes volumes de données non structurées comme les historiques financiers, les antécédents de sinistres ou les comportements des assurés pour affiner l’évaluation des risques et adapter les tarifs. Les assistants virtuels alimentés par l’IA aident également les assureurs à identifier des prospects à forte valeur, à anticiper l’attrition et à recommander des opportunités d’upsell ou de cross-sell afin de renforcer l’engagement et la fidélisation.
Principaux types de technologies d’IA dans l’assurance
Les éditeurs de logiciels d’assurance s’appuient sur diverses technologies innovantes pour automatiser et améliorer les processus propres au secteur. Voici un aperçu des principales formes d’IA qui alimentent ces solutions.
Type d'IA
Objectif
Exemple d'application dans le domaine de l'assurance
Machine Learning (ML)
Apprend à partir des données pour améliorer les prévisions et automatiser les décisions
Automatise la souscription, personnalise les offres de polices, signale les fraudes et accélère les tâches routinières.
Deep Learning
Utilise des réseaux neuronaux multicouches pour analyser des ensembles de données complexes.
Prend en charge des fonctionnalités avancées telles que la reconnaissance d'images pour l'évaluation des dommages, l'analyse comportementale pour le service client et la détection de modèles dans les données relatives aux sinistres afin d'identifier les anomalies ou les fraudes.
Traitement du langage naturel (NLP)
Comprend et interprète le langage humain à partir de sources textuelles.
Extrait des informations pertinentes à partir d'e-mails, de descriptions de réclamations et de transcriptions d'appels téléphoniques.
Modèles linguistiques de grande taille (LLM)
Interprète et génère du contenu similaire à celui produit par l'être humain, grâce à un apprentissage continu basé sur de vastes quantités de données textuelles.
Rédige des documents stratégiques, résume les réclamations, interprète les facteurs de risque et améliore les mesures de soutien.
IA conversationnelle
Alimente des chatbots intelligents et des agents virtuels qui interagissent avec les clients dans un langage naturel.
Assiste dans le traitement des réclamations, répond aux questions, partage les informations relatives aux polices et apporte son soutien à l'intégration 24 heures sur 24, 7 jours sur 7.
IA générative
Crée du contenu original, sur mesure et hautement personnalisé dans plusieurs formats.
Largement utilisé pour automatiser la documentation, améliorer la communication et les capacités en libre-service.
IA prédictive
Prévoit les comportements et les résultats spécifiques à partir de l'analyse des données historiques et en temps réel.
Prévoit le taux de désabonnement, la fréquence des réclamations et les risques afin d'optimiser la tarification et la fidélisation des clients.
IA agentique
Agit de manière autonome pour prendre des décisions et exécuter des tâches avec une intervention humaine minimale.
Dans le domaine de l'assurance, l'IA agentique peut déclencher des alertes, rediriger les demandes d'indemnisation, affecter des experts ou lancer des enquêtes pour fraude en temps réel, améliorant ainsi l'efficacité opérationnelle.
Vision par ordinateur
Interprète et traite les informations visuelles
Extrait les données clés à partir d'images numériques, de vidéos et d'entrées visuelles spécifiques.
Reconnaissance optique de caractères (OCR)
Convertit les documents numérisés, les notes manuscrites ou les images en texte lisible par machine.
Extrait les données des formulaires, cartes d'identité, documents de réclamation et dossiers médicaux afin de réduire la saisie manuelle des données et d'accélérer le traitement.
Principaux avantages de l’IA pour le secteur de l’assurance
Fin 2024, près de 78 % des organisations dans le monde avaient intégré l’IA dans leurs fonctions métiers, selon McKinsey. Si les bénéfices varient selon les objectifs et les opérations de chaque entreprise, les assureurs peuvent s’attendre à des gains importants dans les domaines suivants :
Décisions plus intelligentes et basées sur les données : L’IA offre aux responsables d’assurance des analyses en temps réel et des outils prédictifs pour mieux évaluer les risques, optimiser les tarifs, anticiper la demande et répartir les ressources. Cela permet de prendre des décisions plus fiables et fondées sur des données, favorisant la rentabilité et la croissance.
Efficacité accrue et réduction des coûts : En automatisant les tâches répétitives à fort volume comme le tri des sinistres, l’émission des polices, le traitement des documents et le support client, l’IA réduit considérablement la charge administrative et les coûts. Les équipes peuvent ainsi se concentrer sur des processus plus complexes et sur l’interaction avec les clients.
Engagement client personnalisé et proactif : Les outils d’IA permettent aux assureurs de proposer des recommandations adaptées, des tarifs basés sur le comportement et des actions proactives en fonction des données clients. Cela améliore l’expérience client, renforce la fidélisation et augmente la valeur à vie des clients.
Renforcement de la conformité et du contrôle des risques : Les systèmes d’IA suivent en continu la conformité aux réglementations, signalent les anomalies et détectent les activités suspectes en temps réel. Les assureurs réduisent ainsi leur exposition aux risques légaux et financiers tout en simplifiant la préparation aux audits et les rapports réglementaires.
Innovation accélérée et agilité sur le marché : Grâce à l’IA, les assureurs peuvent accélérer le prototypage et le lancement de produits, optimiser les modèles de tarification et améliorer les canaux de distribution digitale. Cela favorise des cycles d’innovation plus rapides et permet de s’adapter efficacement aux évolutions du marché et à la concurrence.
10 cas d’usage les plus populaires de l’IA dans l’assurance
L’intégration de l’IA dans le secteur de l’assurance offre de nombreuses opportunités pour améliorer l’efficacité et l’engagement client.
Voici les cas d’usage les plus répandus qui montrent comment l’IA peut être appliquée dans l’assurance :
Gestion des sinistres
L’un des usages les plus impactants de l’IA dans l’assurance est l’automatisation et l’optimisation du traitement des sinistres. Traditionnellement, ce processus nécessitait une validation manuelle des documents et des images, entraînant souvent des retards et des incohérences. Selon une enquête d’Allianz, deux courtiers sur trois consacrent plus de 75 % de leur temps à traiter des sinistres simples, alors que ce temps pourrait être consacré à des dossiers complexes et à forte valeur ajoutée.
Les technologies d’IA, comme la vision par ordinateur et la reconnaissance optique de caractères (OCR), permettent aux assureurs d’extraire automatiquement les informations clés contenues dans des documents ou images non structurés, tels que les dossiers médicaux, cartes d’identité ou photos de dommages de véhicules. Les algorithmes de machine learning peuvent ensuite analyser ces données pour déterminer l’éligibilité des sinistres, estimer les montants à verser etdétecter des anomalies ou fraudes potentielles. Cela permet de réduire considérablement les délais de traitement, d’améliorer la précision et d’offrir une expérience client plus rapide et cohérente.
Souscription et optimisation des tarifs
Les outils d’IA permettent de simplifier le processus de souscription en offrant des évaluations de risque rapides et basées sur les données, ainsi que des tarifs plus compétitifs et personnalisés. Ils analysent un large éventail de données clients et de sources tierces et ajustent leurs prévisions en fonction des résultats réels, aidant ainsi les assureurs à affiner leurs décisions de souscription et leurs stratégies tarifaires.
Les plateformes d’assurance utilisent également l’IA générative pour automatiser la rédaction de documents et la communication liées à la souscription. Par exemple, elles peuvent créer des rapports de risque personnalisés, des brouillons de police, des synthèses tarifaires ou des demandes de suivi, ce qui permet aux équipes de gagner du temps, d’augmenter leur productivité et de garantir la cohérence des contenus internes et destinés aux clients.
Détection et prévention de la fraude
Les technologies d’IA jouent un rôle essentiel dans la détection et la prévention de la fraude au sein des processus d’assurance, comme la souscription, l’émission de polices et l’intégration des clients. Les modèles de machine learning analysent les données et le comportement des clients pour identifier des anomalies telles que des incohérences d’identité, des activités suspectes ou des irrégularités spécifiques.
Les cas standards sont traités automatiquement par le système d’IA, tandis que les alertes à risque élevé sont transmises à des enquêteurs humains. Cette approche proactive permet aux compagnies d’assurance de rester conformes, de protéger leurs clients et de réduire les pertes potentielles. Selon une étude récente de Deloitte, les assureurs utilisant l’IA et l’analytique avancée peuvent réduire les coûts liés à la fraude de 20 % à 40 %, selon le type d’implémentation et d’assurance.
Évaluation des risques et analyses prédictives
« L’un des principaux atouts des données et de l’IA dans l’assurance est leur capacité à prédire et prévenir les risques plutôt que de simplement les couvrir », expliquait Christopher Paquette lors du sommet Forging the Future of Business with AI. L’IA permet aux assureurs de passer d’une gestion réactive à une gestion proactive des risques grâce à des analyses prédictives en temps réel.
Les outils d’IA évaluent les risques avec plus de précision et identifient les problèmes potentiels avant qu’ils ne se matérialisent, en analysant un large éventail de données internes et tierces, comme les informations clients, les conditions du marché ou les tendances environnementales. Cela permet aux assureurs d’ajuster rapidement les tarifs, les conditions des polices ou les stratégies de communication, réduisant l’exposition aux risques et améliorant la rentabilité à long terme.
Administration des polices
Les plateformes d’assurance alimentées par l’IA permettent aux équipes de simplifier l’administration des polices en automatisant l’extraction, la vérification et la saisie des données tout au long du cycle de vie des contrats. Plutôt que de vérifier manuellement les documents, l’IA peut extraire et valider instantanément les informations issues des demandes, réduisant ainsi la charge administrative.
Les assistants virtuels peuvent également suivre les changements de statut, envoyer des notifications proactives pour les renouvellements ou les interruptions de contrat et signaler les problèmes de conformité dès leur apparition. Cela permet aux équipes d’optimiser les workflows routiniers, d’améliorer la précision des données et de consacrer davantage de ressources aux tâches prioritaires.
Gestion du service client
L’IA permet aux assureurs d’offrir un service plus rapide et personnalisé à grande échelle tout en améliorant la précision et en réduisant la charge manuelle. Les outils prédictifs et génératifs adaptent les offres aux besoins de chaque client, tandis que l’automatisation garantit des réponses rapides et cohérentes.
L’IA peut également améliorer la qualité du service grâce à l’analyse des sentiments, en utilisant le traitement du langage naturel (NLP) pour interpréter les retours provenant des emails, chats et enquêtes. Cela aide les assureurs à détecter les insatisfactions rapidement, suivre l’évolution du ressenti client et ajuster leurs stratégies de service de manière proactive.
Les exemples les plus courants d’intégration de l’IA dans le service client incluent :
Chatbots alimentés par l’IA : répondre instantanément aux demandes courantes, comme le suivi des polices, l’état des sinistres ou la soumission de documents, réduisant les temps d’attente et la charge des équipes de support.
Gestion intelligente des dossiers et résolution : utiliser le NLP pour classer et orienter les demandes vers les agents appropriés ou les traiter automatiquement selon des règles prédéfinies.
Recommandations personnalisées : analyser les données clients et l’historique des interactions pour fournir des suggestions adaptées, des notifications pertinentes et une assistance proactive.
L’adoption de ces solutions basées sur l’IA permet aux assureurs de répondre aux attentes des clients tout en améliorant l’efficacité opérationnelle de leurs équipes. Selon BCG, les compagnies équipant leurs équipes de service et d’opérations avec des outils IA ont enregistré des gains de productivité supérieurs à 30 %.
Ventes et distribution
L’IA transforme la vente d’assurance en augmentant la productivité des agents et en permettant un engagement hyper-personnalisé. Grâce aux analyses alimentées par l’IA, les assureurs peuvent mieux comprendre les intentions des clients, qualifier les prospects plus efficacement et identifier les opportunités à forte conversion. Les outils d’IA automatisent également diverses tâches administratives, suggèrent les actions les plus pertinentes et soutiennent les stratégies de cross-sell et d’upsell grâce à des modèles prédictifs.
Dans la vente d’assurance, l’IA est couramment utilisée pour :
Classement et priorisation des prospects : l’IA hiérarchise les leads selon leur probabilité de conversion en s’appuyant sur les données comportementales, démographiques et d’interaction.
Personnalisation des devis : l’IA génère instantanément des propositions adaptées aux profils de risque et aux préférences des clients.
Suggestions de cross-sell et upsell : les algorithmes prédictifs identifient les manques de couverture et recommandent des produits pertinents.
Prévisions de ventes : l’IA analyse les tendances et les données historiques pour fournir des prévisions précises et optimiser la planification territoriale.
Ces fonctionnalités permettent aux assureurs de créer une expérience plus centrée sur le client, entraînant des taux de conversion plus élevés et une satisfaction client renforcée.
Automatisation du marketing
L’intégration des outils d’IA permet également aux assureurs d’améliorer leurs campagnes marketing en les rendant plus axées sur les données, personnalisées et efficaces. Par exemple, la segmentation et l’analyse prédictive alimentées par l’IA aident à mieux comprendre le comportement des prospects, à identifier les clients à forte valeur et à anticiper les risques d’attrition. Cela permet aux compagnies d’assurance de cibler les bonnes audiences avec plus de précision, optimisant ainsi à la fois l’acquisition et la fidélisation.
Les systèmes d’IA avancés peuvent aussi créer des messages personnalisés et automatiser les parcours clients sur plusieurs canaux, pour s’assurer que le bon message parvienne au bon moment. Grâce à l’analyse et aux recommandations des campagnes pilotées par l’IA, les équipes marketing peuvent affiner continuellement leurs stratégies afin d’augmenter l’engagement, améliorer les taux de conversion et maximiser le retour sur investissement.
Conformité réglementaire et préparation aux audits
L’IA aide les assureurs à rester conformes face à des réglementations en constante évolution et à réagir rapidement lorsque de nouvelles règles apparaissent. En surveillant en continu les changements réglementaires selon les états et les secteurs de l’assurance, l’IA peut signaler les problèmes de conformité, identifier les lacunes et suggérer des actions correctives basées sur les bonnes pratiques du secteur. De nombreux assureurs utilisent également des assistants alimentés par l’IA pour gérer une base de connaissances centralisée et toujours à jour, soutenant les opérations quotidiennes. Cette approche proactive permet aux organisations de se conformer à des standards complexes comme le RGPD, l’HIPAA ou la NAIC, tout en minimisant les risques et en évitant des sanctions coûteuses.
Automatisation des workflows et des processus
Au-delà des processus métiers spécifiques, les technologies avancées d’IA aident les compagnies d’assurance à rationaliser de nombreuses opérations et à améliorer l’efficacité dans tous les départements. Selon les estimations de KPMG, l’IA peut augmenter la productivité et réduire les coûts opérationnels dans le secteur de l’assurance jusqu’à 40 %.
Parmi les exemples les plus courants d’automatisation basée sur l’IA :
Modèles de communication : créer des emails et messages personnalisés préapprouvés pour des campagnes plus rapides.
Préparation et localisation de contenu : générer automatiquement, traduire et adapter les documents de police et les supports marketing.
Gestion des réunions : résumer les discussions, extraire les décisions clés et planifier les suivis grâce aux outils d’IA.
Synthèses d’activité : produire des comptes rendus en temps réel des interactions clients ou des mises à jour de sinistres pour maintenir l’alignement des équipes.
Grâce à l’IA, les compagnies d’assurance garantissent la cohérence de leurs workflows, ce qui favorise l’augmentation du chiffre d’affaires et accélère la croissance.
Étude de cas : Heritage Life Insurance améliore son service à la clientèle grâce à une plateforme no-code IA
Heritage Life Insurance, un acteur en pleine croissance dans le domaine de l’assurance vie, recherchait une solution efficace et flexible pour unifier ses opérations, rationaliser ses workflows internes et offrir un service client plus rapide et réactif à grande échelle.
En adoptant la plateforme no-code de Creatio, l’entreprise a pu :
Centraliser les données historiques et les workflows au sein d’un système unique, offrant aux employés une visibilité en temps réel sur les dossiers de police et les interactions clients.
Accélérer le traitement des sinistres en éliminant les tâches manuelles et répétitives.
Réduire le volume de demandes répétitives en équipant les équipes de service avec des informations précises et à jour à chaque point de contact.
Éviter des coûts opérationnels inutiles grâce à l’automatisation des workflows et à l’amélioration de la productivité des employés.
Dans cette vidéo, le vice-président des opérations de Heritage Life partage plus de détails sur la manière dont l’équipe a abordé sa transformation avec Creatio :
Les principaux défis de la mise en œuvre de l’IA dans l’assurance
L’implémentation de l’IA dans l’assurance comporte des défis à la fois techniques et humains. Lors de son adoption, il est important de prendre en compte les aspects suivants :
Sécurité et conformité : Les systèmes d’IA traitent des informations personnelles et financières sensibles. Sans mesures solides de cybersécurité et de conformité, les assureurs s’exposent à des violations de données, à des atteintes à la vie privée et à des non-conformités réglementaires, notamment au RGPD, à l’HIPAA ou aux lois locales sur l’assurance.
Manque de transparence : De nombreux modèles d’IA fonctionnent comme une « boîte noire », rendant difficile la compréhension des décisions prises. Cela est particulièrement critique pour des opérations spécifiques comme le traitement des sinistres, la détection de fraude ou la souscription.
Biais et équité : Les modèles d’IA s’appuient sur des données historiques qui peuvent contenir des biais. Ces derniers peuvent se reproduire, voire s’amplifier, entraînant des décisions injustes comme des tarifs discriminatoires ou des refus de sinistres, avec des risques pour la réputation et la conformité réglementaire.
Compétences et préparation technique : Un manque d’expertise interne en développement d’IA et en intégration de systèmes peut retarder l’implémentation et limiter l’évolutivité future des solutions.
Absence de stratégie claire : De nombreux assureurs rencontrent des difficultés à identifier des cas d’usage à fort impact ou à intégrer l’IA dans leurs systèmes principaux, ce qui peut limiter sa valeur à long terme.
Bonnes pratiques pour adopter l’IA dans l’assurance
Notre expérience des technologies émergentes dans l’assurance nous permet de définir quatre leviers essentiels pour assurer une transformation IA efficace et évolutive :
Instaurer la confiance interne et externe dans l’IA : Assurez-vous que toutes les parties prenantes – équipes, clients et régulateurs – comprennent clairement pourquoi et comment l’IA est appliquée aux processus spécifiques. Communiquez dès le départ sur les principes d’usage responsable de cette technologie.
Prioriser les cas d’usage à forte valeur : Concentrez-vous sur les applications d’IA offrant le meilleur retour sur investissement et un avantage concurrentiel. Selon BCG, prioriser les fonctions métiers principales, comme la souscription, les sinistres et le service client, peut représenter jusqu’à 90 % de la valeur totale attendue de l’IA.
Définir une feuille de route claire pour la transformation : Alignez l’adoption de l’IA sur les objectifs stratégiques de l’organisation. Identifiez les principaux défis, les résultats attendus, les phases d’implémentation et les indicateurs de succès afin d’assurer une exécution cohérente et efficace au sein des équipes.
Choisir les meilleures plateformes natives IA pour l’assurance : Évaluez les solutions logicielles leaders offrant des capacités IA natives, comme l’automatisation des sinistres, l’analyse des risques ou les chatbots. Analysez leur flexibilité, leur évolutivité et leur capacité à s’intégrer aux systèmes existants.
Optimisez vos opérations d’assurance avec Creatio
Creatio est une plateforme unifiée qui permet d’automatiser les workflows et le CRM des compagnies d’assurance grâce à des capacités no-code et une IA avancée. Elle aide les assureurs à gérer efficacement le cycle de vie des polices et des sinistres tout en offrant une expérience client centrée et évolutive. Grâce à son architecture composable et ses fonctionnalités no-code, Creatio permet aux équipes de concevoir des workflows efficaces, d’améliorer des processus spécifiques et de s’intégrer à d’autres systèmes de l’écosystème technologique assurance sans intervention informatique.
Creatio offre des fonctionnalités prêtes à l’emploi pour automatiser les ventes, le marketing et le service client, y compris la gestion des sinistres, l’administration des polices et la souscription. Cela permet aux assureurs de rationaliser leurs processus commerciaux, de mener des campagnes marketing ciblées, de gérer les leads, de suivre les interactions et d’assurer un support de qualité aux assurés. En conséquence, les entreprises augmentent l’engagement, améliorent les taux de conversion et renforcent la fidélité client.
La plateforme native IA de Creatio inclut des fonctionnalités génératives, prédictives et agentiques, accessibles sans coût supplémentaire. Ces outils permettent de personnaliser les interactions avec les clients, de découvrir des insights, de prédire les tendances futures et d’automatiser de manière transparente les tâches répétitives et les workflows. Avec plus de 700 applications tierces, intégrations préconstruites et connecteurs, la plateforme peut être étendue pour répondre aux besoins spécifiques de chaque organisation d’assurance.
Prêt à transformer vos opérations d’assurance grâce à l’IA ?
Optimisez vos processus d’assurance avec des solutions avancées d’IA
L’intelligence artificielle transforme le secteur de l’assurance. Une fois adoptée, elle permet aux assureurs de simplifier la gestion des sinistres, d’améliorer la précision de la souscription, de personnaliser l’expérience client et d’optimiser les processus internes. Les entreprises gagnent en efficacité opérationnelle, réduisent leurs coûts et apportent davantage de valeur tout au long du parcours client.
Creatio propose une plateforme IA et no-code conçue pour automatiser les workflows et les opérations orientées client des compagnies d’assurance. Grâce à des outils d’IA prédictive, générative et agentique intégrés au cœur de la solution, elle permet aux assureurs d’anticiper les évolutions du marché, de déployer rapidement des solutions innovantes et de stimuler une croissance durable.
