Solutions basées sur l'IA dans le secteur de l'assurance avec Managed AI : Pourquoi le secteur de l'assurance est confronté à son plus grand tournant.

La fin de la « paralysie numérique » : comment l'IA encadrée sauve le secteur de l'assurance

Ce qui a fonctionné pendant des décennies comme un modèle économique stable, fondé sur l'agrégation des risques et l'innovation progressive, est aujourd'hui confronté à une situation critique : dette technologique, explosion des coûts et pressions réglementaires. Les chiffres sont éloquents : alors que les fraudes à l'assurance représentent environ 122 milliards de dollars de pertes annuelles dans le monde, paradoxalement, jusqu'à 90 % des investissements informatiques des entreprises traditionnelles sont consacrés à la maintenance de systèmes obsolètes – une « paralysie numérique » qui étouffe l'innovation.

Mais le prix de la stagnation ne se limite plus à une simple perte d'efficacité ; il devient une menace existentielle. À l'heure où les schémas de fraude se complexifient et où les clients exigent une expérience en temps réel, la simple gestion des polices d'assurance ne suffit plus. La solution réside dans la mise en œuvre stratégique de solutions d'IA gérées. Ces technologies ne sont plus un gadget optionnel, mais bien le levier essentiel pour surmonter le gigantesque « piège des systèmes hérités », accélérer radicalement des processus comme le traitement des sinistres et évaluer les risques avec une précision inégalée.

L'analyse qui suit examine en détail les aspects économiques de cette transformation. Des raisons historiques de la présence de systèmes informatiques monolithiques chez des géants du secteur comme Allianz aux écueils de la nouvelle réglementation européenne sur l'IA : nous étudions comment les assureurs parviennent à concilier une réglementation stricte et l'automatisation nécessaire. Découvrez pourquoi l'IA gérée est bien plus qu'un simple logiciel : elle constitue l'infrastructure de la compétitivité de demain. Et quelles stratégies détermineront les gagnants et les perdants de la prochaine décennie.

Convient à:

• UNFRAME.AI : Solutions d’IA gérées pour l’assurance

Comment les assureurs automatisent leur avenir ou le façonnent intelligemment

Le secteur de l'assurance se trouve à un tournant décisif, où la convergence des forces technologiques, économiques et réglementaires engendre des changements fondamentaux. Le modèle économique de l'assurance, bâti pendant des décennies sur des processus manuels, des structures de données décentralisées et des innovations progressives, subit une pression croissante. Le constat est sans appel : le secteur de l'assurance perd actuellement environ 122 milliards de dollars par an à cause de la fraude en assurance dommages, l'Allemagne à elle seule enregistrant des pertes supérieures à 6 milliards d'euros par an. Parallèlement, 70 % des budgets informatiques des compagnies d'assurance sont consacrés à la maintenance de systèmes obsolètes qui s'effondrent de plus en plus sous le poids de leur propre complexité. À ce jour, deux tiers des assureurs dans le monde n'ont pas réussi à déployer l'intelligence artificielle à grande échelle, au-delà des projets pilotes, et à l'intégrer à leurs opérations quotidiennes.

Cette situation révèle non pas un simple manque d'efficacité, mais une question de survie. Les solutions d'IA gérée pour le secteur de l'assurance ne constituent donc ni un gadget technologique ni une modernisation optionnelle, mais une nécessité stratégique déterminant la compétitivité, la rentabilité et, en définitive, la viabilité à long terme des compagnies d'assurance sur le marché. Ce rapport analyse les facteurs économiques, les acteurs institutionnels et les mécanismes de marché à l'origine de cette transformation. Il met en lumière comment les systèmes d'IA gérée, en tant que plateformes de solutions intégrées, permettent aux assureurs de s'affranchir des systèmes existants, de détecter et de prévenir la fraude en temps réel, d'accélérer le traitement des sinistres et de proposer des expériences client personnalisées à grande échelle.

Convient à:

• Unframe AI transforme l'intégration de l'IA pour les entreprises en un temps record : des solutions sur mesure en quelques heures ou quelques jours

Du traitement électromécanique des données à la paralysie numérique

Pour comprendre la situation actuelle du secteur des assurances, il est nécessaire d'examiner son évolution technologique. Allianz, par exemple, fut la première compagnie d'assurance en Europe à adopter l'ordinateur central IBM 650 en 1956. Cette innovation révolutionnaire a transformé le traitement des données et permis aux assureurs de gérer efficacement des millions de polices. Au cours des décennies suivantes, ces systèmes ont été continuellement enrichis et adaptés pour répondre aux nouveaux besoins. Chaque nouvelle fonction n'était pas intégrée, mais plutôt stratifiée : la gestion des assurances, le traitement des sinistres, la facturation et la gestion de la clientèle ont ainsi émergé comme des systèmes à la fois partiellement isolés et partiellement interdépendants.

Historiquement, cela se comprenait et économiquement était justifié. Jusqu'à la fin du XXe siècle, ces systèmes monolithiques constituaient le modèle économique standard, non seulement dans le secteur des assurances, mais aussi dans la quasi-totalité des grandes institutions financières. À l'époque, ils permettaient d'assurer l'évolutivité et la rentabilité. Cependant, ces systèmes n'étaient pas conçus en priorité pour la flexibilité, les itérations rapides ou l'intégration externe. Ils étaient optimisés pour des processus stables et prévisibles.

Le passage au nouveau millénaire et les deux décennies suivantes ont révélé les inconvénients de ces décisions. Face aux pressions exercées sur les services financiers à l'échelle mondiale par les fusions-acquisitions, les nouvelles réglementations et l'essor des InsurTechs, les assureurs sont devenus de plus en plus dépendants de systèmes qu'ils ne maîtrisaient plus pleinement. Dans certains cas, les dépendances techniques sont désormais si complexes que personne au sein d'une compagnie d'assurance ne possède une vision globale de son architecture logicielle. Des modifications qui pourraient paraître anodines, comme l'ajout d'une deuxième adresse électronique au système, engendrent des coûts à six chiffres en euros, car elles nécessitent des ajustements à des centaines d'endroits dans le système.

Les investissements dans les technologies de l'information illustrent l'ampleur du problème. À eux seuls, les assureurs allemands ont porté leurs investissements informatiques à un niveau record de 6,2 milliards d'euros en 2024, principalement pour résoudre les problèmes existants plutôt que pour investir dans l'innovation future. Une part importante de ces fonds, estimée entre 70 et 90 %, est consacrée à la simple maintenance des systèmes obsolètes. Il s'agit là d'un exemple classique d'inefficience économique : les entreprises dépensent des sommes toujours plus importantes pour maintenir le même niveau de fonctionnalité, tandis que leur compétitivité décline. La dette technique croît de façon exponentielle, tandis que les investissements dans l'innovation et la croissance sont freinés.

Analyse des facteurs clés : inefficiences systémiques et structures incitatives de la transformation

Le secteur de l'assurance repose sur l'asymétrie d'information, l'agrégation des risques et la logique des primes. Les assureurs collectent des données sur les risques, les évaluent et calculent les primes en fonction de cette évaluation. Pour ce faire, ils combinent données historiques, informations externes et modèles de calcul établis. Traditionnellement, ces processus étaient manuels ou semi-automatisés. Un souscripteur devait posséder des années d'expérience pour réaliser ces évaluations de manière cohérente. La gestion des sinistres était similaire : un expert devait examiner les documents, comparer les faits avec la police d'assurance, identifier les indices potentiels de fraude, puis prendre une décision.

Dans ce contexte, les solutions d'IA gérées agissent comme un catalyseur. Elles permettent de traiter ces tâches cognitives non seulement plus rapidement, mais aussi avec plus de précision et de manière plus évolutive. Mais l'impact économique va bien au-delà :

La prévention de la fraude est primordiale. À l'échelle mondiale, les pertes dues à la fraude à l'assurance dommages s'élèvent à environ 122 milliards de dollars par an. En Allemagne, ce chiffre dépasse les 6 milliards d'euros par an et ne cesse d'augmenter. La détection de la fraude classique repose sur des ensembles de règles : les schémas suspects sont définis par des experts puis intégrés aux systèmes. Or, les fraudeurs s'adaptent aux schémas connus, développent de nouvelles techniques et font preuve d'une créativité accrue. La détection de la fraude par apprentissage automatique fonctionne différemment : elle reconnaît des schémas anormaux jamais décrits auparavant. Les analyses de McKinsey montrent que les technologies de pointe en matière de détection de la fraude augmentent le taux de détection de 15 à 20 %, tout en réduisant les faux positifs de 20 à 50 %. Les conséquences économiques sont immédiates : moins de fraude signifie moins d'indemnisations. Moins de faux positifs signifie moins d'enquêtes inutiles et une vérification plus rapide pour les assurés honnêtes.

Deuxièmement, l'efficacité du traitement des sinistres a considérablement augmenté. Un grand assureur néerlandais, ayant mis en œuvre un système de traitement des sinistres basé sur l'IA, a automatisé 91 % des sinistres automobiles éligibles. Le délai moyen de traitement par sinistre a diminué de 46 % et la satisfaction client (mesurée par le Net Promoter Score) a progressé de 9 points. Un assureur nordique, ayant adopté des solutions d'analyse documentaire, a obtenu une extraction et une interprétation correctes des données pour 70 % des documents entrants en temps réel, au lieu d'un traitement manuel et chronophage. Ce progrès s'est avéré non seulement significatif sur le plan technique, mais aussi économiquement transformateur : les experts en sinistres ont pu se libérer des tâches routinières et se concentrer sur les dossiers complexes et à fort enjeu, où l'expertise humaine apporte une réelle valeur ajoutée.

Troisièmement, l'évaluation dynamique des risques grâce à l'IA permet d'améliorer considérablement la précision des prix. Alors que la souscription traditionnelle reposait sur quelques variables (âge, historique de conduite, code postal), les modèles d'IA peuvent analyser et combiner des centaines, voire des milliers, de points de données en temps réel. Il en résulte des primes plus précises, reflétant le risque réel plutôt que des primes moyennes qui subventionnent une grande partie de la clientèle. Une étude de cas d'Allianz illustre comment le système d'IA BRIAN (Underwriter Guidance Tool) utilise l'intégration des données et l'analyse sémantique pour fournir des recommandations fondées sur les risques, permettant ainsi aux souscripteurs d'être informés plus rapidement et plus efficacement.

Quatrièmement, la personnalisation pilotée par l'IA améliore considérablement l'acquisition et la fidélisation de la clientèle. L'IA générative et les grands modèles de langage permettent de communiquer avec les clients d'assurance en langage naturel, de proposer des solutions automatisées en libre-service et de fournir des recommandations de produits personnalisées. Un conseiller clientèle qui traite habituellement 100 demandes par jour peut doubler, voire tripler, sa capacité grâce aux assistants IA, tout en améliorant la qualité de ses conseils.

Cependant, ces leviers ne fonctionnent que dans des conditions institutionnelles spécifiques. La plupart des assureurs n'ont pas pu en tirer profit car leurs systèmes existants ne sont pas suffisamment flexibles pour permettre des intégrations rapides. Un projet d'IA chez un assureur traditionnel peut prendre des années, car chaque nouvelle interface crée des centaines de dépendances. C'est la principale raison pour laquelle les deux tiers des assureurs dans le monde n'ont pas encore déployé l'IA à grande échelle au-delà des projets pilotes.

Situation actuelle : Inventaire basé sur les données et défis

Le marché mondial de l'IA dans le secteur de l'assurance connaît une croissance exceptionnelle. En 2024, sa valeur était estimée entre 6,44 et 11,33 milliards de dollars, selon les sources. Les prévisions pour la prochaine décennie sont impressionnantes : le marché devrait atteindre entre 45,74 et 246 milliards de dollars d'ici 2031-2035, avec un taux de croissance annuel moyen de 32 à 33 %.

Ces chiffres ne sont pas des abstractions mathématiques, mais bien l'expression de transformations économiques bien réelles. Les assureurs du monde entier investissent massivement dans l'intelligence artificielle, le recrutement de talents et les projets de transformation. Les plus grands assureurs, tels qu'Allianz, Munich Re et Zurich, ont créé des unités d'investissement, des laboratoires et des partenariats de recherche. Zurich a annoncé l'ouverture d'un nouveau laboratoire d'IA en 2025, en collaboration avec l'Université de Saint-Gall et l'ETH Zurich, afin de transformer en profondeur le modèle économique de l'assurance. Allianz met en place une plateforme de données à l'échelle de l'entreprise pour intégrer les données de toutes sources et ainsi permettre le développement d'applications d'IA.

Cependant, ces investissements ne sont pas illimités. Les ressources sont généralement immobilisées dans les systèmes existants. Les assureurs allemands dépensent environ 5,9 à 6,2 milliards d'euros par an en informatique, mais 70 à 90 % de cette somme sont consacrés à la maintenance des infrastructures existantes. Cela signifie que seulement 10 à 30 % de cette somme sont disponibles pour l'innovation et les investissements futurs. Les petites et moyennes compagnies d'assurance disposent de ressources encore plus limitées. Par conséquent, la mise en œuvre rapide et intégrée de solutions d'IA provenant d'un fournisseur unique représente un atout majeur.

Les défis les plus urgents sont les suivants. Premièrement, la complexité technique de l'intégration : chaque compagnie d'assurance possède un écosystème unique de systèmes existants, chacun avec ses propres API, structures de données et logique métier. Un véritable fournisseur de solutions doit proposer non seulement des algorithmes d'IA, mais aussi un cadre de connecteurs configurable qui s'adapte à cette diversité. Deuxièmement, la complexité réglementaire : avec la loi européenne sur l'IA, entrée en vigueur en août 2024 et pleinement applicable à partir de mai 2026, les systèmes d'IA à haut risque, notamment ceux d'évaluation des risques et de tarification, sont soumis à des exigences strictes en matière de gouvernance, de documentation, de transparence et de minimisation des biais. Troisièmement, la question de la protection des données et de la confiance : les données sensibles des clients, les informations de santé et les données financières doivent être traitées avec le plus haut niveau de sécurité. Les assureurs ne peuvent pas simplement externaliser ces données auprès de fournisseurs de cloud externes sans s'exposer à des risques réglementaires. Ils ont besoin de solutions exécutées sur site ou dans des environnements contrôlés, offrant des pistes d'audit et une transparence totale.

Plateforme d'IA gérée - Image : Xpert.Digital

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Études de cas pratiques : Analyse comparative de différentes stratégies de transformation

Pour illustrer les implications pratiques de cette analyse, des études de cas présentant différentes approches sont utiles.

L'assureur nordique, qui a mis en œuvre une solution d'intelligence documentaire basée sur l'IA, illustre la progression de son déploiement, adapté à ses processus. L'entreprise possédait une longue expérience du traitement des sinistres, tant sur support papier que numérique. Le processus manuel était extrêmement complexe : à la réception d'une déclaration de sinistre, les documents externes étaient photographiés ou numérisés, les employés les lisaient manuellement et saisissaient les données dans différents systèmes. Le taux d'erreur était important. Grâce à EY Fabric Document Intelligence, ce flux de travail a été transformé. Désormais, 70 % des documents sont correctement interprétés en temps réel, et les données sont automatiquement extraites et transférées vers les systèmes back-end. Cette solution n'était pas un développement entièrement nouveau, mais plutôt un composant intégré venant compléter les systèmes de gestion des sinistres existants. Résultat : un traitement des sinistres nettement plus rapide, une réduction des erreurs et des employés pouvant se concentrer sur des tâches plus analytiques et orientées client.

Un important assureur néerlandais met en œuvre une approche encore plus radicale : l’automatisation complète des décisions traditionnelles en matière de sinistres. L’entreprise partait d’une hypothèse très claire : environ 91 % des sinistres automobiles suivent des logiques de décision standardisées et pourraient être entièrement automatisés si un système apprenait cette logique. L’assureur a donc formé un agent d’IA capable de modéliser les schémas de décision des experts en sinistres expérimentés. Cet agent a été conçu pour classer les sinistres, examiner leurs conditions et approuver automatiquement les cas simples. La mise en œuvre de ce système s’est avérée techniquement complexe, car elle a nécessité la connexion de dizaines de systèmes existants. Mais le rapport coût-efficacité était si convaincant que l’investissement a été justifié. Après la mise en œuvre complète, le délai moyen de traitement des sinistres a diminué de 46 %, 91 % des sinistres automobiles éligibles ont été automatisés et la satisfaction client a augmenté de 9 points NPS. Il ne s’agissait toutefois pas d’une automatisation complète du travail humain, mais plutôt d’une répartition intelligente des tâches : l’agent gérait les tâches routinières, tandis que les humains prenaient en charge les cas complexes.

Allianz, acteur mondial, déploie une stratégie d'intégration des données et d'IA à l'échelle de l'entreprise. Consciente que la réussite durable des projets d'IA repose sur la qualité et l'accessibilité des données à tous les niveaux de l'organisation, Allianz investit massivement dans sa plateforme de données, la gouvernance des données et la création de postes de Chief Data Officer au sein de ses différentes unités opérationnelles. Cette transformation s'inscrit dans une perspective de long terme, mais elle s'attaque au problème fondamental : une IA performante nécessite des données de qualité, et des données de qualité requièrent une structure et une culture organisationnelles adaptées.

À l'inverse, Zurich privilégie une approche de recherche et d'innovation grâce à son nouveau laboratoire d'IA. L'entreprise a compris que la simple application des technologies d'IA existantes ne suffit pas à transformer véritablement son modèle économique. Elle s'est donc associée à des universités de renom pour développer de nouvelles technologies et méthodes d'IA. Le laboratoire se concentre sur des systèmes d'IA multi-agents capables de fonctionner de manière plus autonome et de prendre des décisions complexes. Il s'agit d'un enjeu d'avenir, et non d'une simple recherche de gains d'efficacité immédiats.

Cette comparaison révèle plusieurs points clés. Premièrement, il n'existe pas de solution miracle. Les solutions d'IA spécifiques à un processus (comme Document Intelligence), l'automatisation complète des processus (à l'instar de l'assureur néerlandais), les stratégies de données à l'échelle de l'entreprise (Allianz) et la recherche fondamentale (Zurich) sont toutes pertinentes et répondent à différents enjeux économiques. Deuxièmement, la rapidité de mise en œuvre est un facteur de compétitivité essentiel. Un système déployable en quelques mois, et non en plusieurs années, offre des avantages économiques. Troisièmement, l'intégration aux systèmes existants est cruciale. Les assureurs qui abordent l'IA comme un projet isolé obtiennent des résultats limités. Ceux qui intègrent l'IA à leur environnement technologique existant bénéficient d'une croissance plus efficace.

Convient à:

• Solutions d'entreprise d'IA gérées avec une approche Blueprint : le changement de paradigme dans l'intégration de l'IA industrielle

Perspectives de développement et perturbations potentielles

Sur la base de l'analyse effectuée jusqu'à présent, plusieurs pistes de développement probables peuvent être esquissées.

Le scénario le plus probable est une fragmentation progressive du secteur de l'assurance. Les grands acteurs disposant de ressources importantes, tels qu'Allianz, Munich Re et Zurich, parviendront à déployer l'IA et l'intégration des données à grande échelle, consolidant ainsi leurs avantages concurrentiels. Ils resteront également innovants malgré le contrôle réglementaire, car ils possèdent les ressources nécessaires pour se conformer aux réglementations. Les assureurs de taille moyenne et les plus petits seront confrontés à un dilemme : soit investir massivement dans l'IA et la modernisation (ce qui réduira leur rentabilité à court terme), soit prendre du retard technologique et perdre des parts de marché. Nombre d'entre eux opteront pour l'externalisation ou des partenariats stratégiques avec des plateformes d'IA (comme les fournisseurs de solutions d'IA gérées). Cela pourrait entraîner une consolidation du secteur, les plus grands assureurs attirant les meilleurs talents en IA, tandis que les plus petits se tourneront vers des distributeurs ou adopteront des stratégies de niche.

Un autre scénario probable est l'émergence de nouveaux modèles d'assurance fondamentalement basés sur l'IA et l'analyse de données. Les nouvelles InsurTechs, ou entreprises technologiques entrant dans le secteur de l'assurance (à l'instar de Google dans l'assurance), disposent d'une dette technique moindre et peuvent intégrer l'IA à leur architecture dès sa conception. Elles pourraient rapidement dominer des marchés verticaux de niche. Cela incite les assureurs établis à optimiser leurs processus existants et à repenser leurs modèles économiques. Zurich l'a bien compris et investit dans la recherche sur de nouveaux modèles économiques.

Un troisième scénario envisage la réglementation et la formalisation progressives des normes d'IA. La loi européenne actuelle sur l'IA n'est qu'un point de départ. D'autres réglementations devraient suivre, qu'il s'agisse de l'explicabilité, de la minimisation des biais ou de la fiabilité des systèmes d'IA. Il se pourrait alors que seuls les fournisseurs de solutions d'IA spécialisés et rigoureusement réglementés, disposant de certifications de sécurité et de conformité avérées, parviennent à s'imposer. Les outils d'IA génériques proposés par les géants de la tech pourraient devenir inadaptés aux secteurs réglementés comme l'assurance.

Un quatrième scénario, moins probable mais possible, serait une réaction négative contre l'automatisation par l'IA dans le secteur des assurances, alimentée par le débat public sur les pertes d'emplois ou les discriminations. Cela pourrait engendrer des pressions politiques visant à limiter, voire interdire, l'IA dans certains domaines. Cependant, cette hypothèse est peu probable, car les avantages économiques sont trop importants.

Perturbations potentielles susceptibles de bouleverser ces mécanismes :

1. Une fuite massive de données chez un grand assureur endommage fondamentalement la confiance dans les systèmes d'IA.
2. Des effets discriminatoires avérés des systèmes d'IA dans des cas à haut risque (comme le scandale d'embauche d'Amazon, mais dans le secteur des assurances) ont déclenché une réaction réglementaire.
3. Une avancée majeure dans les systèmes de décision d'IA basés sur des agents ou d'IA autonomes qui transformera davantage les modèles d'assurance
4. Les effets combinés du changement climatique et d'une meilleure évaluation des risques grâce à l'IA entraînent des distorsions massives du marché (par exemple, lorsque l'IA reconnaît que certaines régions sont beaucoup plus risquées qu'on ne le pensait auparavant).

Implications stratégiques : la nécessité d'une transformation coordonnée

L'analyse empirique est sans équivoque : les solutions d'IA gérées ne sont pas une option pour les assureurs, mais une nécessité. Les inefficacités actuelles sont si criantes, la concurrence si féroce et les exigences réglementaires si claires que l'inaction revient à donner un avantage concurrentiel aux rivaux.

Pour les décideurs politiques, cela signifie que le cadre réglementaire (loi européenne sur l'IA, RGPD, législations nationales en matière d'assurance) doit être renforcé, mais aussi accompagné d'un soutien concret aux petits assureurs. Sans ce soutien, un secteur de l'assurance à deux vitesses pourrait se dessiner, où les grands assureurs resteraient innovants et contraindraient les petits assureurs à racheter le marché ou à le quitter.

Pour les dirigeants du secteur des assurances, les implications stratégiques sont claires. Piloter des projets d'IA individuels ne suffit pas. Les assureurs doivent :

1. Élaborer une stratégie de données à l'échelle de l'entreprise qui considère les données comme un atout essentiel.
2. Démanteler ou moderniser progressivement les systèmes existants, ne pas installer sans cesse des correctifs.
3. L’IA ne doit pas être considérée comme un projet isolé, mais comme une composante intégrante de l’architecture opérationnelle.
4. Intégrez la gouvernance et la conformité à la mise en œuvre du projet dès le départ, et non comme une simple réflexion après coup.
5. Prise de décisions stratégiques concernant le développement interne, l'achat ou le partenariat : quand est-il judicieux de développer ses propres solutions d'IA, et quand un fournisseur de solutions d'IA gérées est-il le bon choix ?

Pour les investisseurs et les parties prenantes, l'enseignement fondamental est que les assureurs qui réussissent cette transformation peuvent espérer des avantages concurrentiels, une rentabilité accrue (grâce à la réduction de la fraude, à l'optimisation des coûts et à une meilleure précision des prix) et des relations clients renforcées. Ceux qui échouent perdront en pertinence dans un environnement de plus en plus concurrentiel et réglementaire.

La thèse centrale de cette analyse n'est donc pas que l'IA soit une option technologique, mais une nécessité stratégique qui déterminera la viabilité des compagnies d'assurance au cours de la prochaine décennie. Les solutions d'IA gérées, correctement configurées et encadrées par une gouvernance solide, constituent l'instrument économique permettant de concrétiser cette nécessité.

Konrad Wolfenstein

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