Assurance et IA : un tournant dans la gestion des risques et des sinistres

L'assurance est historiquement perçue comme un secteur usant de processus administratifs complexes et souffrant d’une certaine lenteur dans la gestion des dossiers. Une image en contradiction avec l’évolution des attentes des consommateurs, en recherche de toujours plus de personnalisation et d’efficacité.

L'émergence de l'intelligence artificielle permet pourtant à ce secteur de se transformer radicalement grâce à des solutions innovantes pour optimiser les processus métiers des compagnies d’assurance.

Qu'il s'agisse de simplifier la souscription et la gestion des sinistres, d'affiner les mécanismes de tarification ou encore de renforcer la lutte contre la fraude, l'IA infuse progressivement chaque étape du parcours client et des opérations internes des assureurs.

5 cas d’usages transformés par l’IA

L’IA au service de l’expérience client dans l’assurance

L'intelligence artificielle a le potentiel de transformer l'expérience client dans l'assurance en rendant les interactions plus fluides et personnalisées.

Les assistants virtuels ont souvent mauvaise presse. Basiques, pas assez personnalisés… Mais grâce aux derniers progrès en termes de traitement automatique du langage, les Large Language Models ou LLMs permettent aux chat bot de gagner significativement en intelligence.

Ils ne se contentent désormais plus de répondre à des questions simples par le biais de réponses préformatées, mais sont capables de capitaliser sur les interactions passées pour composer eux-mêmes des réponses toujours plus précises et personnalisées. Ces outils permettent ainsi de traiter en temps réel les interactions courantes chez les assureurs : tarification, souscription ou déclaration de sinistre.

Par ailleurs l'IA donne le pouvoir d’anticiper les besoins des clients en envoyant des alertes ou des conseils sur les renouvellements de contrats ou les ajustements de couverture. Cette approche proactive améliore la qualité du service, favorise la confiance, et contribue donc à la rétention des clients.

Les assureurs, en soulageant ainsi la charge de leurs équipes, gagnent en réactivité, tandis que les clients bénéficient d'un service de meilleure qualité, disponible à tout moment.

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Automatisation de la gestion des sinistres : accélérer les processus d’indemnisation

La gestion des sinistres est l'une des opérations les plus sensibles pour une compagnie d'assurance, mais aussi l'une des plus coûteuses et chronophages. Traditionnellement, ce processus implique la collecte de nombreuses informations, l'analyse manuelle de ces données, puis la prise de décision par un opérateur sur l'indemnisation des clients.

L’IA permet d’automatiser toute la partie fastidieuse de ce processus. Le traitement automatique du langage naturel (NLP) sert à analyser les déclarations d’accidents et les échanges avec les clients. Ces outils comprennent le contexte et extraient les informations pertinentes, ce qui réduit considérablement le temps de traitement.

Dans les usages les plus avancés, les solutions basées sur l’IA peuvent analyser les photos des dommages, telles que les véhicules accidentés, pour pré-évaluer automatiquement l’ampleur des dégâts. Cette approche permet d'accélérer les étapes d’expertise et donc les décisions d’indemnisation.

Ce n'est plus de la science-fiction : certaines compagnies d’assurance ont déjà mis en place ces outils, permettant aux assurés de recevoir une réponse en quelques heures, parfois même en quelques minutes. Et au-delà du gain de temps, cette automatisation réduit les erreurs humaines et garantit une évaluation plus objective des sinistres.

Mieux gérer le risque de sinistre en l’anticipant

La prédiction des sinistres est capitale pour préserver l’équation économique des modèles d’assurance, en permettant de limiter les conséquences des situations à risque avant qu’elles ne surviennent.

Par exemple, en étudiant les conditions météorologiques et les historiques de sinistres, l’IA peut anticiper des risques climatiques tels que les tempêtes ou les inondations, permettant ainsi aux assureurs de mieux préparer leurs clients, et d’anticiper l’afflux de déclarations.

Ces nouvelles capacités d'anticipation et de prévention permettent aux assureurs de limiter les coûts liés aux sinistres, tout en offrant un meilleur service à leurs clients, créant ainsi un cercle vertueux où chacun est mieux préparé.

Fluidifier la prise en charge des remboursements santé

Dans l'assurance santé, la gestion des remboursements est un processus complexe, souvent sujet à des erreurs ou à des fraudes. Les assureurs doivent traiter des milliers de demandes de remboursement, vérifier leur conformité avec les contrats, et s'assurer que les frais de santé réclamés correspondent aux soins réellement prodigués.

Là-encore, l’IA peut avoir un impact significatif grâce à sa capacité à analyser des millions de données et identifier des schémas inhabituels ou suspects. Par exemple, les algorithmes peuvent repérer des factures exagérées, des soins facturés mais non prodigués, ou des pratiques de sur facturation systématiques par certains prestataires de santé.

Cela permet de fluidifier la gestion des dossiers, réduire le besoin de vérifications manuelles et, par conséquent, les coûts administratifs pour les assureurs. Les assurés reçoivent leur remboursement plus rapidement, et les assureurs peuvent gérer un volume plus important de demandes sans allonger les délais de traitement et de remboursement.

Détecter la fraude : l’œil vigilant de l’IA

Chaque année, les fraudes à l’assurance coûtent des millions aux acteurs du secteur. L’ALFA (Agence de Lutte contre la Fraude en Assurance) a ainsi estimé la fraude à 120 M€ en 2022, en hausse de 8% par rapport à 2021.

Les assureurs se doivent donc de renforcer leurs mesures de protection et d’identification face à ces fraudes.

Ici encore, l’IA s’avère redoutablement efficace. En analysant des milliers de réclamations, des algorithmes sophistiqués sont capables de repérer des anomalies dans les schémas de déclaration, révélant ainsi des comportements frauduleux que l'œil humain aurait pu manquer.

Ces systèmes peuvent par exemple croiser des données en temps réel, détecter des similitudes entre plusieurs réclamations, ou encore identifier des incohérences dans les dossiers.

Enjeux et perspectives del’IA dans le secteur de l’assurance

Une meilleure exploitation des données

Les assureurs disposent aujourd'hui de quantités considérables de données, provenant de nombreuses sources : dossiers clients, historiques de sinistres, objets connectés, et même des réseaux sociaux. Mais sans IA, toutes ces informations restent difficilement exploitables. L’IA permet ainsi d'extraire des tendances, de repérer des corrélations et de proposer des solutions sur mesure.

Imaginez un type de voiture qui a tendance à subir plus de pannes que d’autres modèles. Ou une région où les intempéries sont bien plus habituelles. L’IA parcourt les données et identifie des éléments qui peuvent passer inaperçus aux yeux d’un collaborateur humain.

Cela ouvre la porte à une meilleure personnalisation des tarifs d'assurance selon la région ou le type de véhicule, pour un service sur-mesure, loin des modèles traditionnels basé sur une évaluation des risques basée sur de simples critères géographiques ou démographiques.

Défis éthiques et réglementaires

Toutefois, cette transformation ne se fait pas sans défis. L’usage de l'IA dans l'assurance pose des questions sur la protection des données personnelles. Les assureurs collectent et analysent d’innombrables informations sensibles, et il est essentiel qu’ils respectent les cadres réglementaires en vigueur, comme le RGPD en Europe.

Des stratégies d’anonymisation de données peuvent aider ces entreprises à tirer profit de leurs données sans atteinte au droit des citoyens à la vie privée. Encore faut-il maîtriser ces enjeux. Mais c’est à la condition de cet équilibre que les assureurs pourront veiller à ce que les algorithmes restent transparents et justes, afin d'éviter notamment les biais dans l'évaluation des risques.

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