L’IA agentique pour les agents d’assurance et les conseillers bancaires : un guide pratique

L’intelligence artificielle transforme rapidement les services financiers. De la souscription au service client, l’IA aide les banques et les assureurs à agir plus efficacement et à offrir des expériences plus personnalisées.

L’IA agentique constitue une avancée extrêmement prometteuse. Il s’agit d’une nouvelle génération de systèmes d’IA capables non seulement de fournir des informations, mais aussi d’effectuer des actions.

Pour les producteurs d´assurance et les conseillers bancaires, cette technologie peut automatiser les tâches routinières, améliorer la productivité et contribuer à offrir un service client plus personnalisé.

Qu’est-ce que l’IA agentique ?

L’IA agentique désigne des systèmes d’intelligence artificielle capables d’agir de manière autonome pour atteindre des objectifs précis.

Contrairement aux modèles d’IA traditionnels qui se contentent de générer des réponses ou des prédictions, les systèmes agentiques sont capables d'effectuer des actions, de prendre des décisions et de coordonner des tâches avec une intervention humaine minimale.

Ces systèmes présentent généralement plusieurs atouts essentiels :

• Autonomie – la capacité à effectuer des actions de manière indépendante.

• Comportement orienté vers les objectifs – travailler à atteindre des objectifs définis par des humains ou des systèmes métier.

• Adaptabilité – tirer des enseignements des données et s’adapter aux conditions changeantes.

• Interactivité – collaborer avec des humains ou d’autres systèmes d’IA.

En pratique, cela signifie que l’IA peut faire bien plus que de simplement répondre à des questions pour soutenir activement les processus métier et les flux de travail.

IA agentique et GML : quelle différence ?

Les grands modèles de langage (GML) alimentent de nombreux outils d’IA modernes en générant du texte, en répondant à des questions et en résumant des informations. Cependant, ils fournissent principalement l'accès à des connaissances.

L’IA agentique va plus loin en utilisant ces connaissances pour accomplir des tâches.

Pour faire une analogie :

• Les GML sont comme des encyclopédies financières qui stockent une grande quantité d’informations sur les produits bancaires et d’assurance.

• Les agents d’IA agissent comme des conseillers qui utilisent ces connaissances pour prendre des décisions.

Par exemple, un GML pourrait expliquer les caractéristiques d’une police d’assurance. Un agent d’IA pourrait, quant à lui :

• Recommander des politiques adaptées au profil d’un client

• Calculer des scénarios de prêt

• Envoyer des rappels de renouvellement de police

• Élaborer des documents pour les bilans financiers

En résumé, les GML répondent à des questions, tandis que l’IA agentique aide à accomplir des tâches.

Comment l’IA agentique aide les assureurs ?

Dans le cadre de la gestion des portefeuilles de souscripteurs, les assureurs doivent veiller constamment aux renouvellements, aux sinistres et aux besoins des clients.

L’IA agentique peut automatiser bon nombre de ces processus. Les agents d’IA peuvent suivre les renouvellements de polices, identifier les possibilités de vente croisée et alerter les conseillers lorsqu’un client pourrait avoir besoin d’ajustements de couverture.

En cas de sinistre, un agent d’IA peut préremplir la documentation, suggérer les prochaines étapes et estimer les résultats potentiels du sinistre sur la base de données historiques.

Grâce à la réduction des tâches administratives, les producteurs d’assurance peuvent se concentrer davantage sur le conseil aux clients et la gestion des dossiers complexes.

Comment l’IA agentique aide les conseillers bancaires ?

Les conseillers bancaires font face à des défis similaires lorsqu’ils gèrent des portefeuilles clients et des stratégies de planification financière.

L’IA agentique peut s’avérer utile en assurant une surveillance continue des comptes, des conditions de marché et des portefeuilles clients.

Par exemple, les agents d’IA peuvent :

• Signaler les activités inhabituelles ou les risques liés au portefeuille

• Identifier les opportunités d’investissement potentielles

• Générer des recommandations personnalisées

• Préparer les informations pour les réunions avec les clients

Grâce à des informations en temps réel et à une analyse automatisée, les conseillers peuvent passer moins de temps à recueillir des données et plus de temps à aider leurs clients à prendre des décisions financières éclairées.

Quand recourir à l’IA agentique ?

L’IA agentique est particulièrement utile pour les tâches complexes qui nécessitent plusieurs étapes, une surveillance continue ou une prise de décision adaptative.

Pour les flux de travail plus simples — comme les tâches pouvant être gérées par des règles fixes ou une automatisation de base — les systèmes traditionnels sont souvent suffisants.

L’IA agentique devient particulièrement utile lorsque les flux de travail impliquent :

• Sources de données multiples

• Prise de décision itérative

• Analyse de scénarios

• Surveillance et ajustement continus

Dans ces situations, les agents d’IA peuvent gérer des processus qui nécessiteraient autrement un travail manuel considérable.

L’IA agentique et la réglementation des services financiers

Tandis que les établissements financiers adoptent les technologies d’IA, la conformité réglementaire reste une question essentielle.

En Europe, plusieurs réglementations régissent le déploiement des systèmes d’IA dans les services financiers, notamment :

• La loi européenne sur l’IA, qui régit les systèmes d’IA à haut risque tels que les modèles de notation de crédit

• Le règlement DORA (règlement sur la résilience opérationnelle numérique du secteur financier), axé sur la gestion des risques liés aux TIC

• La DDA (Directive sur la distribution d’assurances), qui protège les consommateurs achetant des produits d’assurance

Pour répondre à ces exigences, les organisations peuvent s’appuyer de plus en plus sur des cadres de gouvernance de l’IA certifiés, tels que la norme ISO 42001, qui définit les standards applicables aux systèmes de management de l’IA.

L’avenir de l’IA agentique dans les services financiers

Si la perspective d’une IA autonome peut susciter des inquiétudes quant à de possibles suppressions d’emplois, l’IA agentique doit avant tout être perçue comme un outil conçu pour accompagner les conseillers humains, et non pour les remplacer.

En automatisant les tâches routinières et en fournissant des informations en temps réel, les agents d’IA permettent aux professionnels de la finance de se concentrer sur l’essentiel : conseiller les clients, résoudre des problèmes complexes et instaurer la confiance.

La transformation numérique s’accélérant dans l’ensemble des services financiers, l’IA agentique deviendra certainement un facteur clé dans la manière dont les banques et les assureurs proposeront un service plus rapide et plus personnalisé.

La vraie question n’est plus de savoir si les organisations adopteront cette technologie, mais à quelle vitesse elles pourront l’intégrer pour rester compétitives.

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