Les applications de l’IA dans le secteur des assurances

L’intelligence artificielle présente un potentiel significatif pour transformer les opérations du secteur de l’assurance et créer une valeur ajoutée importante.

Ses applications sont variées, couvrant la souscription des risques et leur tarification, la gestion des sinistres, la détection et prévention de la fraude et la relation client.

L’automatisation des opérations de souscription et de tarification

L’IA transforme radicalement le secteur de l’assurance en automatisant et optimisant deux processus clés, à savoir la souscription et la tarification des risques.

L’automatisation de la souscription est possible grâce à l’analyse de données massives en temps réel (historique des sinistres, réseaux sociaux, données géolocalisées) pour évaluer le risque plus finement. Cette faculté qui réduit le biais humain permet de choisir la meilleure couverture et de fixer la prime à payer en un temps record.

L’optimisation des processus internes

L’intelligence artificielle et l’automatisation robotisée des processus sans capacité d'analyse (RPA) transforment la gestion des tâches répétitives dans le domaine de l’assurance. Alors que la RPA se charge d’exécuter des tâches de routine, l’IA lui confère une capacité d’analyse et de compréhension, permettant une automatisation plus avancée.

Cette combinaison réduit la charge de travail manuel, tout en améliorant l’efficacité et la précision des opérations, tel que le traitement des demandes de renseignements, des réclamations ou des souscriptions.

Un robot enrichi par l’IA via des technologies comme la reconnaissance optique de caractères (OCR) ou le traitement du langage naturel (NLP) peut extraire, saisir et interpréter des données, puis déterminer le processus approprié. Cette automatisation intelligente permet de réduire les délais de traitement, les coûts de développement et les risques d’erreur.

Tâches exécutées par la RPA

• Saisie et transfert de données (copier-coller des informations entre systèmes),
• Exécution de workflows structurés. (traitement automatisé d’une demande de souscription basée sur des critères fixes),
• Génération de documents standardisés (émission de contrats ou d’attestations),
• Vérification de champs obligatoires (contrôle de complétude d’un formulaire),
• Réconciliation de données (rapprochement de listes clients entre deux bases),
• Mise à jour de la base de données.

Tâches exécutées par l'IA (Apprentissage, analyse et prise de décision)

• Reconnaissance de documents via OCR pour extraire des données de factures, pièces d’identité, etc.,
• Compréhension du langage naturel (NLP). Ex : analyse de réclamations écrites ou vocales,
• Classification automatique (trier des e-mails ou des messages selon certains critères "demande de renseignement" ou "réclamation"),
• Détection d’anomalies (identification de fraudes via des modèles prédictifs),
• Prise de décision (approbation automatique du remboursement de petits sinistres selon des critiques appris).

Cette combinaison IA-RPA séduit un bon nombre d’acteurs du secteur, comme en témoignent l’initiative suivante :

• L’assureur Alan, entreprise française d’assurance santé, propose à ses clients (sociétés) d’intégrer sa plateforme à leurs systèmes d’information des ressources humaines (SIRH) dans le but de gérer leur assurance santé et prévoyance.

Grâce à cette association, l’IA-RPA automatise le traitement des demandes de remboursement. Cette approche permet aux entreprises de réduire, à moins de deux heures par an, le temps consacré à la gestion de leur assurance santé.

L'IA révolutionne la capacité des assureurs à comprendre précisément les besoins individuels des clients. Elle analyse des données démographiques, comportementales ou historiques.

De nombreuses compagnies d'assurance intègrent l'IA pour affiner l'analyse des risques et améliorer la précision des modèles actuariels, grâce à de vastes volumes de données d'entraînement.

Cette technologie ouvre également la voie à des offres d’assurance plus personnalisées et à l'accélération du traitement des sinistres, optimisant ainsi l'ensemble du processus assurantiel.

• Generali France utilise l'IA pour analyser les données clients afin de concevoir des produits d'assurance sur mesure : interactions numériques, historiques d'achat, habitudes de consommation.
• AXA a développé, en partenariat avec Microsoft, une plateforme interne d'IA générative appelée Secure GPT. Elle permet d'ajuster les offres et de recommander des services comme des soins médicaux complémentaires ou des conseils de prévention en fonction des antécédents ou du profil de risque des clients.
• Progressive, deuxième assureur automobile américain, exploite des algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser les données historiques et les comportements de conduite. Cette approche affine l'évaluation des risques et permet de proposer des polices et des tarifs plus justes et personnalisés, augmentant ainsi la satisfaction client.

La gestion des sinistres à l’ère de l’intelligence artificielle

La gestion des sinistres correspond à l’ensemble des étapes suivies par un assureur lorsqu’un assuré déclare un dommage. Cette gestion comprend la déclaration du sinistre, l’analyse du dossier, l’évaluation du dommage et le paiement de l’indemnité.

L’IA permet :

• l’automatisation de la déclaration du sinistre via une application mobile ou un chatbot,
• l’analyse des données sinistre : photos, texte,
• une estimation du montant de la réparation.

La détection et prévention de la fraude

La fraude à l'assurance concerne 10% à 15% du chiffre d’affaires total du marché mondial de l’assurance. Ce phénomène constitue un risque croissant, notamment en raison de l'augmentation annuelle des primes mondiales, qui ont atteint 7 186 milliards USD en 2023.

Une étude publiée en 2025 par le cabinet Deloitte souligne qu’aux États-Unis l'augmentation des primes pour compenser les pertes liées à la fraude n'est pas une stratégie viable sur le long terme. Le rapport propose deux approches pour lutter contre ce fléau :

• La lutte proactive contre la fraude en utilisant des méthodes traditionnelles de détection basées sur des règles et des techniques avancées de prévention,
• L’utilisation de l'IA générative pour prévenir les tentatives de fraude. Selon Deloitte, 35% des dirigeants d'assurance considèrent la détection de la fraude comme l'un des cinq principaux domaines d'application de l'IA générative dans les 12 prochains mois.

Aux Etats-Unis, avec une estimation de 10% des demandes d’indemnisation frauduleuses, le manque à gagner annuel des assureurs est de 122 milliards USD en 2024.

Toujours selon le cabinet Deloitte, les assureurs pourraient réduire l’hémorragie de 80 à 160 milliards USD à l’horizon 2032, en adoptant des technologies pilotées par l'IA pour le traitement des sinistres.

L'assistance clientèle accessible en continu

Les chatbots sont des assistants virtuels qui utilisent des algorithmes d’intelligence artificielle pour interagir avec les clients. Conçus pour être conviviaux, ils peuvent guider les utilisateurs, répondre à leurs questions et traiter diverses demandes.

Disponibles 24h/24 et 7j/7, ces outils réduisent les coûts opérationnels de 30% à 40% par rapport à un service client traditionnel. Ils automatisent efficacement les tâches répétitives, telles que la fourniture d’informations ou la gestion de réclamations simples, et permettent de traiter plusieurs requêtes simultanément. Cette capacité améliore les délais de réponse de 35% et optimise l’expérience client.

Au cours des années 2024-2025, l’innovation en matière de chatbots dans le secteur de l’assurance repose principalement sur l’intégration de l’IA générative (GenAI) et les progrès continus du traitement du langage naturel (NLP). L’enjeu ne se limite plus à répondre aux questions fréquentes, mais vise désormais à proposer des interactions plus naturelles, personnalisées et proactives.

Parmi les Chatbots les plus connus figurent :

Maya et Jim

Il s’agit de chatbots de l’assureur automobile américain Lemonade qui exploite l'IA pour simplifier la souscription et la gestion des contrats.

• Maya est le chatbot qui guide les utilisateurs dans la souscription d'une police d’assurance. Ce dernier pose des questions auxquelles le prospect répond afin de personnaliser son offre en temps réel.
• Jim a un rôle différent, il gère les réclamations et les remboursements. Il interagit avec l’assuré en lui posant des questions dans un langage simple et adapte son questionnaire au sinistre en question. Après cette étape, Jim demande des photos ou des vidéos du sinistre ainsi que d’autres documents complémentaires puis procède au traitement des données grâce à l’IA. Dès lors, avec la rapidité de traitement de la réclamation, le remboursement du sinistre peut être immédiat.

Zara

Ce chatbot a été développé par l’assureur Zurich (Suisse) en partenariat avec la startup Spixii, spécialisée dans les assistants conversationnels alimentés par l’intelligence artificielle. Son objectif principal est d’accompagner les clients dans la déclaration de leurs réclamations et de répondre à leurs demandes.

Une fois opérationnel, le chatbot a traité 765 interactions clients, représentant 20% du volume des demandes de remboursement au cours des six premières semaines. Il permet de gérer 35% des réclamations de manière autonome, réduit le temps de traitement de 30% et obtient un taux de satisfaction client de 85%.

Des expériences similaires ont également été adoptées par plusieurs autres assureurs et réassureurs.