Abondance des données dans le secteur des assurances : la clé d'une adoption réussie de l'IA

Les compagnies d'assurance disposent d'une opportunité de transformation incroyable grâce à l'IA. Peu de secteurs combinent des dépôts de données clients aussi vastes, des modèles actuariels aussi sophistiqués, des workflows de gestion des sinistres aussi élaborés et des exigences réglementaires aussi rigoureuses. Ce contexte unique offre l'environnement idéal pour mettre en place une automatisation intelligente et des systèmes avancés d'aide à la décision.

Les transformations les plus marquantes que j'ai pu observer dans ce secteur partagent toutes un point commun : une mise en œuvre stratégique de l'IA reposant sur une infrastructure technique solide. Cette approche révolutionne la façon dont les leaders du secteur concilient des écosystèmes technologiques complexes et les attentes toujours plus élevées de leurs clients.

Lorsqu'elle est déployée efficacement, l'IA offre des avantages transformateurs tout au long de la chaîne de valeur de l'assurance :

• Efficacité opérationnelle : automatisation des décisions de souscription complexes auparavant traitées manuellement, et réduction significative des délais de traitement des sinistres grâce à l'analyse intelligente des documents et à la détection automatique des fraudes.
• Accélération de l'innovation : création de produits d'assurance innovants avec modélisation des risques en temps réel et élaboration de polices basées sur l'utilisation, qui ajustent les primes de manière dynamique selon les comportements.
• Amélioration de l'expérience client : transformation des points de forte tension (tels que la déclaration initiale de sinistre) en parcours numériques fluides, avec évaluation prédictive des dommages et suivi transparent des sinistres.

Peut-être plus important encore, l'IA peut combler le fossé entre les systèmes hérités et les applications cloud-native modernes, et ainsi préserver la logique métier tout en favorisant l'innovation future.

Assureurs : comment relever les défis de l'IA

Malgré ces avantages, la mise en œuvre de l'IA dans les opérations d'assurance n'est pas simple. Le principal obstacle n'est pas la technologie elle-même, mais l'écosystème technologique fragmenté dans lequel elle doit s'intégrer.

Ce morcellement est particulièrement marqué dans le secteur de l'assurance, où les données critiques sont généralement dispersées entre une multitude (souvent plus d'une dizaine) de systèmes différents, des plateformes d'administration des polices héritées aux systèmes de gestion de la relation client (CRM) modernes, en passant par les moteurs de tarification, les logiciels de gestion des sinistres et les fournisseurs de données tiers.

La complexité des processus vient aggraver cette problématique. Prenons l'exemple d'un workflow de renouvellement d'une police d'assurance : il peut impliquer des systèmes de devis, des plateformes de souscription, des outils de gestion de documents, des processeurs de paiements et des systèmes de communication avec les clients. Chaque transition entre ces systèmes constitue un point de défaillance potentiel ou de perte de contexte, neutralisant ainsi les gains attendus de l'adoption de l'IA.

La nature fortement réglementée du secteur ajoute un niveau de difficulté supplémentaire. Les exigences strictes en matière de confidentialité des données, d'explicabilité des modèles d'IA et de conformité aux lois anti-discrimination régissant les facteurs de tarification des polices d'assurance influencent directement la manière dont les compagnies peuvent déployer l'IA. En attendant, de nombreux assureurs continuent d'exploiter des systèmes hérités vieux de plusieurs décennies, ce qui freine l'intégration fluide des données et limite l'adoption d'outils d'IA de dernière génération.

L'importance de consolider les fondamentaux

La réussite de la mise en œuvre de l'IA ne repose pas uniquement sur le déploiement de nouvelles technologies. Elle nécessite de renforcer les éléments fondateurs de l'entreprise, tant sur le plan technique que structurel. Prenons l'exemple du développement logiciel pour illustrer cette approche, en particulier avec une stratégie centrée sur le domaine métier :

Une plateforme unifiée

La consolidation des outils sur l'ensemble du cycle du développement logiciel crée un environnement idéal pour la mise en œuvre de l'IA dans le secteur de l'assurance. Lorsque les équipes technologiques et commerciales collaborent sur une plateforme unifiée, les assistants d'IA peuvent accéder à l'ensemble des données : code source, conditions requises, scanning de sécurité, processus de compilation, déploiement dans les environnements spécifiques, données de test, auparavant accessibles sur des outils disparates. Cette visibilité interfonctionnelle permet aux modèles d'IA de bénéficier d'un contexte riche et global, ce qui n'est pas possible dans des environnements fragmentés. En outre, les équipes de sécurité et celles chargées de la sortie des nouvelles versions peuvent tirer parti de l'explication et de la correction des vulnérabilités alimentées par l'IA et de l'analyse des causes profondes, le tout au sein de la même interface.

Des données de base communes

Un modèle de données commun garantit l'efficacité de l'IA. En plus de normaliser les processus, les compagnies d'assurance doivent unifier la façon dont les données sont structurées, stockées et accessibles dans les systèmes d'administration des polices, de gestion des sinistres et de gestion des clients. La consolidation de ces données de base permet aux outils d'IA d'exploiter des informations cohérentes et de fournir des analyses pertinentes à chaque étape du cycle du développement logiciel (de la collecte des conditions requises au déploiement et à la surveillance). Lorsque toutes les applications partagent des définitions et des relations de données standardisées, l'IA peut établir des connexions entre les systèmes traditionnellement cloisonnés, identifier des modèles et fournir des analyses qui seraient impossibles avec des architectures de données fragmentées. Cette approche garantit que les améliorations apportées par l'IA ne sont pas seulement des nouveautés techniques, mais qu'elles apportent une valeur métier mesurable tout en respectant la conformité réglementaire.

Des garde-fous grâce à la collaboration

Les dynamiques collaboratives de la livraison de logiciels moderne permettent d'instaurer naturellement des contrôles et des garde-fous tout au long du pipeline de développement. Lors de l'application de processus de revue manuels ou assistés par l'IA, tels que la revue de code, les outils d'IA peuvent compléter l'expertise humaine en confirmant automatiquement que les modifications de code sont conformes aux normes techniques. De la collecte des conditions requises au déploiement, ces garde-fous vérifient que les workflows maintiennent la séparation des tâches requise, tout en accélérant le processus de développement et en évitant les goulots d'étranglement. Cette approche collaborative garantit que l'IA devient un partenaire de confiance à chaque phase du développement, tout en maintenant la surveillance humaine, essentielle dans les environnements réglementés.

Lorsque vous intégrez l'IA dans vos processus de développement logiciel, veillez à tenir compte de ces principes fondamentaux lors de votre mise en œuvre technologique. Les compagnies d'assurance qui abordent l'IA de manière stratégique, en se concentrant sur des domaines spécifiques à forte valeur ajoutée tout en renforçant leurs bases opérationnelles, auront un avantage concurrentiel significatif dans les années à venir.