Cas d’usage de l’IA agentique dans le secteur de l’assurance

L’IA agentique se définit comme un ensemble de systèmes d’intelligence artificielle capables de prendre des décisions de manière autonome et d’agir de façon proactive. Elle recèle un fort potentiel de transformation pour de nombreux aspects stratégiques et opérationnels du secteur de l’assurance.

L’IA agentique dans l’assurance en est encore à ses débuts, et son potentiel à l’échelle du secteur reste largement inexploité. Déployée à pleine capacité, elle peut offrir aux assureurs de nouvelles opportunités de croissance des revenus, une réduction des coûts, des gains de productivité significatifs ainsi qu’un renforcement de l’engagement et de la satisfaction client sur l’ensemble du cycle de l’expérience client.

Dans cet article, nous examinerons quelques-unes des nombreuses possibilités d’utilisation de l’IA agentique dans le secteur de l’assurance, à travers plusieurs fonctions clés. Nous passerons en revue différents cas d’usage de l’IA agentique dans l’assurance, ainsi que les bénéfices métier susceptibles d’en découler.

Qu’est-ce que l’IA agentique dans l’assurance ?

L’IA, dans son ensemble, continue d’évoluer à un rythme soutenu et de révolutionner le secteur de l’assurance. Peu de technologies ont, à ce jour, transformé aussi profondément et aussi rapidement le paysage assurantiel. Ses capacités éprouvées et les gains mesurables qu’elle génère peuvent être spectaculaires, tout en laissant percevoir que nous n’en sommes encore qu’aux prémices de son potentiel de transformation.

En tant que sous-segment de la révolution de l’IA, l’IA agentique en est encore à un stade précoce de son adoption. Gartner indique, par exemple, que l’IA agentique représentait moins de 1 % des applications logicielles d’entreprise en 2024. Toutefois, Gartner prévoit qu’à l’horizon 2028, 33 % des applications logicielles d’entreprise intégreront des capacités d’IA agentique, permettant ainsi l’automatisation de 15 % des décisions opérationnelles quotidiennes.

Comme pour la plupart des technologies, notamment à un stade encore émergent, il existe de nombreuses définitions de l’IA agentique et de ses fonctions. Néanmoins, ces différentes approches s’accordent généralement autour des éléments clés suivants :

• L’IA agentique repose sur des systèmes d’intelligence artificielle avancés capables de prendre des décisions et d’agir de manière autonome

• , dans le but d’atteindredes objectifs spécifiques avec une intervention humaine minimale

• Contrairement à l’IA traditionnelle, généralement déclenchée par des sollicitations humaines directes, l’IA agentique peut recueillir des données issues de son environnement, puis planifier, s’adapter et exécuter des tâches de manière indépendante, souvent en coordination avec d’autres agents/systèmes logiciels

• Point essentiel pour un secteur fortement réglementé comme l’assurance, ces agents visent à fonctionner dans des cadres clairement définis, garantissant le maintien d’une supervision humaine et la prise en compte des exigences éthiques au cœur de leur fonctionnement.

L’IA agentique gagne rapidement du terrain dans de nombreux secteurs et à travers un large éventail de fonctions métier. Elle a d’ores et déjà démontré son potentiel dans des domaines tels que le service et l’assistance client, l’évaluation et la gestion des risques, le suivi des patients et la planification des soins dans le secteur de la santé, la cybersécurité, la gestion de la chaîne d’approvisionnement et des stocks, la gestion des talents, ainsi que le développement logiciel.

Fonctionnement de l’IA agentique

Sur le plan conceptuel, l’IA agentique est simple et repose sur ces étapes clés du processus :

• Perception : l’IA collecte des données issues de son environnement à l’aide de capteurs, d’API ou d’autres sources d’entrée.

• Raisonnement et planification : le système traite ces données afin de déterminer la meilleure ligne de conduite. Il évalue différentes options et planifie les étapes nécessaires à l’atteinte de(s) (l’)objectif(s) visé(s).

• Prise de décision : en s’appuyant sur des algorithmes et sur l’expérience acquise, l’IA sélectionne l’action la plus appropriée. Les mécanismes d’apprentissage par renforcement lui permettent d’améliorer ses décisions dans le temps, en tirant des enseignements de ses succès comme de ses échecs.

• Exécution : l’IA met en œuvre l’action retenue, par exemple en envoyant une réponse, en déclenchant un processus ou en pilotant un dispositif.

• Retour d’information et apprentissage : une fois la tâche exécutée, l’IA évalue les résultats obtenus et exploite ce retour afin de perfectionner ses actions futures, améliorant ainsi progressivement ses performances.

La performance des modèles d’IA agentique repose sur le caractère itératif de ce processus, qui se répète autant de fois que nécessaire. Cette approche permet à l’IA agentique d’opérer efficacement dans des environnements dynamiques, d’améliorer en continu ses capacités et de produire des résultats de plus en plus performants au fil du temps.

L’IA agentique profite aux assureurs comme aux clients

Grâce à leur capacité à prendre des décisions de manière autonome, à s’adapter en continu à de nouvelles informations et à exécuter des tâches avec une intervention humaine minimale, les systèmes d’IA agentique peuvent accélérer la transformation numérique des assureurs.

Cette transformation offre aux assureurs de nombreux avantages dans plusieurs domaines opérationnels :

• Évaluation des risques et sélection des risques plus précises

  La sélection des risques traditionnelle repose historiquement sur des analyses manuelles de données passées, ce qui peut conduire à des évaluations de risques obsolètes ou imprécises, à des délais importants dans la mise en relation avec les prospects et les clients, ainsi qu’à des retards dans le développement et le lancement de nouveaux produits.  L’IA a d’ores et déjà permis des avancées majeures dans ce domaine. L’IA agentique va encore plus loin, en intégrant un éventail toujours plus large de sources de données, telles que la télématique, l’activité sur les réseaux sociaux, les données comportementales ou le système bancaire ouvert (« open banking »), afin d’améliorer l’évaluation des risques en temps réel.

  Cette capacité profite également aux assurés, en permettant aux assureurs d’élaborer des contrats personnalisés, plus précises et plus attractifs, et de formuler des offres de manière quasi instantanée, au moment même de la prise de décision

  .

• Tarification plus personnalisée et plus compétitive

  Même avant l’émergence de l’IA agentique, l’amélioration des capacités d’évaluation et de sélection des risques a permis aux assureurs de développer et de déployer des modèles de tarification plus précis et compétitifs, ainsi que de les mettre en œuvre plus rapidement que ne le permettaient les processus manuels et obsolètes. L’intégration de l’IA agentique vient amplifier ces bénéfices, tant pour les assureurs que pour leurs clients.

• Accélération du traitement des sinistres

  L’IA agentique rationalise le processus de traitement des sinistres en automatisant des tâches telles que la vérification documentaire, l’évaluation des dommages et l’approbation des dossiers. Les assureurs en retirent des gains significatifs en matière de réduction des coûts et de limitation des interventions manuelles, tandis que les assurés bénéficient d’indemnisations plus rapides et d’un nombre réduit d’interactions avec les équipes de gestion.

• Détection proactive de la fraude

  La fraude à l’assurance demeure un enjeu structurel et onéreux pour les assureurs à l’échelle mondiale. L’IA agentique renforce les capacités de détection et de prévention de la fraude en analysant des volumes importants de données afin d’identifier plus rapidement des schémas suspects et des anomalies. Cette approche proactive, par opposition à une réaction a posteriori, permet de signaler les dossiers à risque en amont, voire, de prévenir la fraude dès la phase de souscription, réduisant ainsi les pertes financières et renforçant la conformité réglementaire.

  Les assurés en bénéficient également, la fraude contribuant à l’augmentation des primes et les exposant à des risques connexes tels que l’usurpation d’identité ou la fraude en ligne.

• Amélioration de l’engagement et de la fidélisation des clients

  L’IA agentique améliore l’expérience client grâce à des interactions personnalisées et à une disponibilité continue. Les assistants numériques pilotés par l’IA peuvent accompagner les assurés dans le choix de leurs contrats, fournir des mises à jour en temps réel sur les sinistres et formuler des recommandations adaptées à la situation de chaque client. Ce niveau de personnalisation favorise une relation plus étroite avec les assurés et contribue à accroître la satisfaction.

• Réductions des coûts opérationnels

  En automatisant des tâches répétitives telles que la saisie de données ou le traitement des sinistres, l’IA agentique permet de réduire les coûts opérationnels et de limiter les erreurs humaines. Cette efficacité accrue libère du temps pour les collaborateurs, qui peuvent se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée, améliorant ainsi la productivité globale. À terme, la maîtrise des coûts par les assureurs se traduit par une pression inflationniste moindre et par des offres plus compétitives et plus diversifiées pour les clients.

• Avantage concurrentiel

  En combinant l’ensemble de ces effets, les assureurs qui adoptent l’IA agentique sont en mesure de réagir plus rapidement aux évolutions du marché et aux attentes des clients. Ils peuvent proposer des services plus rapides et plus précis, des produits personnalisés et une tarification optimisée. Cette avancée technologique constitue un levier de différenciation majeur, permettant aux acteurs précurseurs de se positionner comme des leaders du secteur.

Applications de l’IA agentique dans le secteur de l’assurance

Les cas d’usage de l’IA agentique dans le secteur de l’assurance sont aujourd’hui nombreux et variés. En définitive, ils ne sont limités que par l’imagination de leurs concepteurs et par les priorités stratégiques de l’assureur, au regard des problématiques métier qu’il cherche à résoudre.

Voici un aperçu des cas d’usage de l’IA agentique dans l’assurance, classés par fonction métier au sein des assureurs. (Un autre avantage clé de l’IA agentique réside dans sa capacité à favoriser la collaboration et l’efficience transverses entre les fonctions ; cette structuration constitue toutefois un cadre de référence aligné sur l’organisation actuelle des assureurs.)

• Sélection des risques :

  • Évaluation automatisée des risques : l’IA agentique peut collecter et analyser de manière autonome des données (par exemple, images de biens, données géographiques, permis de construire) afin d’évaluer les risques et de recommander, voire de prendre, des décisions de souscription sans intervention humaine.

  • Tarification dynamique : les agents d’IA peuvent ajuster en permanence les primes et quasiment en temps réel, sur la base de nouvelles sources de données telles que les flux issus d’objets connectés (IoT) ou l’évolution des conditions climatiques et météorologiques.

  • Optimisation des portefeuilles : grâce à ces agents logiciels, les assureurs peuvent rééquilibrer leurs portefeuilles de risques de manière continue, en identifiant les segments sous-performants ou présentant une surexposition.

• Gestion des sinistres :

  • Automatisation de la déclaration de sinistre (FNOL) : l’IA agentive peut déclencher et traiter automatiquement la déclaration de sinistre à partir de diverses sources, telles que des dispositifs IoT, des systèmes de télématique ou des applications mobiles.

  • Traitement autonome des sinistres : de l’enquête au règlement, l’IA agentique peut vérifier les garanties, évaluer les dommages (à partir d’images téléversées ou de prises de vue par drone, par exemple) et régler les sinistres simples sans intervention humaine. Les dossiers nécessitant une analyse poussée sont ensuite signalés à des experts, tout en ayant déjà été partiellement traités.

  • Détection et prévention de la fraude : Les agents d’IA peuvent détecter et bloquer en temps réel des schémas de sinistres suspects, lancer de manière autonome des investigations approfondies et/ou alerter les experts en sinistres lorsqu’une action humaine est requise.

• Service client et engagement :

  • Communication proactive avec les assurés : Les agents d’IA des assureurs peuvent interagir de manière proactive les assurés sur des sujets tels que les renouvellements, les risques à venir (par exemple, des tempêtes à venir) ou les lacunes en matière de couverture.

  • Agents/Concierges virtuels : ces fonctions d’IA agentique peuvent gérer des interactions client complexes sur de multiples canaux de communication (courriel, téléphone, messagerie instantanée) avec une logique orientée objectifs (résolution des réclamations, ventes additionnelles, etc.). Leur efficacité est renforcée lorsqu’elles sont intégrées aux systèmes de relation client de nouvelle génération, qui évoluent progressivement d’une IA « classique » vers des applications agentiques.

  • Recommandations personnalisées en matière de politiques : les applications agentiques peuvent suggérer des ajustements de garanties ou de nouveaux produits en fonction de l’évolution de la situation personnelle du client (mariage, par exemple) ou de changements affectant ses biens (acquisition d’un logement ou d’un véhicule, sinistre total, etc.). 
    

• Ingénierie des risques et prévention des pertes :

  • Surveillance et alertes via l’Internet des objets (IoT) : l’utilisation de capteurs et d’objets connectés (dans les habitations, les véhicules, etc.) pour détecter des risques et déclencher des mesures compensatoires (comme la coupure automatique de l’eau) constitue un cas d’usage privilégié de l’IA agentique.

  • « Jumeaux numériques » pour l’analyse des biens : un assureur peut recourir à l’IA agentique pour simuler différents risques (inondation, incendie, séisme) et recommander des adaptations structurelles ou des ajustements de couverture à partir de ces simulations.

  • Inspections autonomes : les agents d’IA peuvent déployer de manière autonome des drones ou des robots terrestres afin d’inspecter des biens, tant dans le cadre de la sélection des risques que pour l’évaluation après sinistre. 
    

• Développement de produits et de marchés :

  • Identification des opportunités de marché : Les solutions d’IA agentique peuvent analyser de manière autonome les données concurrentielles et les réseaux sociaux, tout en détectant et en analysant les signaux faibles liés aux comportements des assurés, afin d’identifier des besoins non couverts et de proposer le développement de nouveaux produits, services et modèles de tarification, bien plus rapidement que les méthodes actuelles.

  • Développement de microproduits :dans une logique de personnalisation extrême (jusqu’au niveau de l’individu ou de micro-segments), l’IA agentique peut accompagner la conception et le lancement, en temps réel, de produits d’assurance de niche ou à l’usage, en réponse à des indicateurs de marché ou à des risques émergents (par exemple, les cybermenaces liées aux logements ou véhicules intelligents).

• Conformité réglementaire :

  bien qu’il s’agisse probablement de l’une des dernières fonctions confiées à cette technologie en raison de sa sensibilité, tant sur le plan financier que réputationnel, ces usages pourraient devenir pleinement opérationnels à terme.

  • Audit autonome des politiques : les agents logiciels peuvent auditer en continu les activités de sélection et de gestion des sinistres afin d’en garantir la conformité réglementaire, en signalant ou en corrigeant de façon proactive les anomalies, ou en les remontant aux équipes d’audit interne avant toute déclaration susceptible d’exposer l’assureur à des sanctions.

  • Signalement en temps réel : face à l’évolution constante des exigences réglementaires, l’IA agentique offre la possibilité de générer et de transmettre automatiquement les déclarations et mises à jour réglementaires.

• Autres fonctions internes :

  • Optimisation des flux de travail : afin d’optimiser l’agilité organisationnelle et l’allocation des ressources, l’IA agentique pourrait réaffecter en temps réel les ressources entre les fonctions (souscription, sinistres, service client) en tenant compte des effectifs disponibles, des charges de travail et d’événements imprévus (par exemple, une catastrophe naturelle entraînant un afflux de sinistres).

  • Gestion des connaissances : l’IA agentique présente le potentiel d’apprendre en permanence à partir des dossiers passés et en cours, puis de mettre à jour les politiques internes, guides, procédures et logiques décisionnelles. Cette capacité pourrait accélérer la montée en compétences des collaborateurs, nouveaux comme expérimentés, et améliorer leur productivité dans des délais plus courts.

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Innovations futures susceptibles d’améliorer le secteur de l’assurance

Considérant une technologie encore émergente et à fort potentiel, telle que l’IA agentique, les perspectives d’application ont de fortes chances de s’avérer conservatrices ou trop dépendantes des paradigmes actuels. Les hypothèses devront donc être réévaluées fréquemment, à l’image de la technologie elle-même, appelée à évoluer rapidement.

Compte tenu de ces réserves, voici quelques pistes de réflexion sur l’évolution possible de cette technologie dans le domaine de l’assurance. (Notez que bon nombre de ces innovations s’appliquent à tous les secteurs, et pas seulement au domaine de l’assurance) :

• Transformation du métier et du cycle de vie du développement logiciel

  Que ce soit au sein des équipes d’ingénierie internes ou chez des sociétés de développement logiciel indépendantes, on attend de l’IA agentique qu’elle prenne en charge, de manière croissante et autonome, l’ensemble du cycle de vie du développement et de la maintenance des logiciels.

  Ces systèmes seront capables de concevoir des architectures entières, d’écrire et de déboguer du code, ainsi que de superviser les processus d’assurance qualité, accélérant significativement la production logicielle et transformant le développement de produits numériques.

  Un enjeu particulièrement stratégique réside dans la capacité de l’IA agentique à accélérer le développement et l’amélioration des copilotes logiciels, dans une dynamique synergique et co-évolutive qui renforce rapidement leur aptitude à assister les utilisateurs humains, tout en anticipant et en accélérant l’évolution des copilotes eux-mêmes et de leur valeur opérationnelle.

• Progrès en matière de cybersécurité

  En rupture avec les technologies actuelles, qu’elles soient fondées ou non sur l’IA, les systèmes d’IA agentique devraient renforcer la cybersécurité en surveillant de manière autonome les flux réseau, en détectant les anomalies et en répondant aux menaces en temps réel.

  S’appuyant sur des méthodologies éprouvées, telles que le Machine Learning (ML), l’analyse comportementale ou la détection d’anomalies, les agents d’IA sont appelés à faire franchir un nouveau cap à la cybersécurité, tant en matière de sophistication que de réactivité. Cette approche plus proactive vise à renforcer la position organisationnelle en matière de sécurité tout en permettant aux experts humains de se concentrer sur les problématiques les plus complexes.

• Évolution de la fonction Ressources Humaines (RH)

  Dans le domaine des ressources humaines, l’IA agentique pourrait automatiser davantage des processus tels que la présélection des candidats, la planification des entretiens, l’intégration ou encore la formation personnalisée des collaborateurs. En analysant les données de performance, ces systèmes sont en mesure de fournir des recommandations de carrière ciblées, d’optimiser les opérations RH et d’offrir aux responsables d’équipe de nouveaux outils pour accompagner le développement et l’engagement de leurs équipes.

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