Comment l’IA bouscule le secteur de l’assurance dommages. Depuis longtemps déjà, les acteurs de l’assurance dommages (Incendie, Accidents et Risques divers – IARD) ont commencé à investir dans la modélisation, notamment en soutien à l’actuariat et à la conception de produits. Deux domaines spécifiques ont particulièrement suscité une forte innovation en lien avec l’intelligence artificielle en plein développement : la personnalisation des modèles d’une part, et l’amélioration voire la refonte des processus de gestion opérationnelle de l’autre.
Quel que soit le domaine concerné, les sociétés d’assurance voit émerger de nouveaux défis liés à l’agilité. Il devient nécessaire de revoir l’usage de l’IA, sur les aspects du coût, de la complexité et de l’évolutivité des modèles d’analyse, mais également d’outiller la gestion de son cycle de vie pour aboutir à une véritable innovation continue.
Pour une personnalisation plus poussée dans la modélisation des risques
Dans leur mission de prédiction et d’évaluation des risques à leur juste valeur, les sociétés d’assurance ont choisi l’analyse prédictive comme méthode principale d’exploitation des données, aussi bien pour les risques à l’échelle d’une mutualité, pour réviser la politique tarifaire, qu’à un niveau plus granulaire.
Dans cette dynamique, certains types d’assurance, comme l’assurance à l’usage “Pay How You Drive” et la prédiction des comportements au volant, sont déjà une réalité. L’assurance d’Ornikar, qui accompagne les jeunes conducteurs utilisateurs de sa plateforme de cours de code et de conduite, et qui s’appuie pour cela sur l’analyse prédictive, est un bon exemple. Ornikar exploite les données du parcours d’apprentissage pour évaluer leur niveau de risque lorsqu’ils se retrouvent au volant. Des données télématiques, riches en informations, sont mises à disposition des constructeurs automobiles, qui utilisent également l’IA pour fournir un niveau avancé d’analyse et d’évaluation de chaque conducteur – quasiment en temps réel. Afin de développer l’assurance paramétrique, il faut une bonne capacité à modéliser les risques en fonction de paramètres prédictifs pertinents.
Une veille constante des modèles d’analyse utilisés et un suivi constant de leurs performances opérationnelles sont deux éléments indispensables pour pouvoir passer de modélisations actuarielles agrégées à une analyse prédictive personnalisée. Pour cela, le cycle de vie des modèles doit être raccourci significativement : de l’extraction et la préparation des données, à la création de modèles prédictifs, au suivi des résultats obtenus.
L’IA bouscule l’assurance dommage : monitorer l’IA grâce au traitement des données
L’utilisation du logiciel analytique doit faciliter l’importation et la transformation des données, donner accès à d’autre techniques de modélisation, tout en opérant une prise en charge transparente de ces modèles.
La première étape dans la création d’un modèle prédictif consiste à mener une analyse exploratoire des données. S’appuyer sur une stratégie de données claire, alignée sur les impératifs de l’analyse prédictive en matière de granularité et de disponibilité, est indispensable pour les assureurs. Il s’agit souvent d’un processus complexe, notamment lorsque les données, à la fois disparates et hétérogènes, proviennent de systèmes sources anciens et peu flexibles.
Une plateforme de données cloud, qui a la capacité d’enrichir et de mettre à jour les données opérationnelles, permet aux assureurs de mettre à profit des extractions personnalisées pour l’apprentissage par l’IA de nouveaux modèles.
Le gain est double, à la fois en termes de flexibilité et d’’efficacité, tout en procurant également une boucle de retour entre les opérations d’assurance et les modèles prédictifs. Les actuaires et les data scientists bénéficient alors d’une précieuse sécurité. Sans cela, il est impossible de piloter la dérive des modèles prédictifs pour garantir correctement l’évaluation de chaque risque. Il est donc essentiel d’intégrer les données opérationnelles afin de raccourcir le cycle de vie des modèles prédictifs, et d’enrichir l’analyse personnalisée.
L’IA placée au centre des processus
L’IA promet un potentiel d’optimisation considérable, tout comme son champ d’application à l’IARD. Parmi les assureurs qui optent pour l’utilisation deBien que modèles prédictifs, nombreux sont ceux qui peinent à déployer et passer à l’échelle en la matière. On voit ici émerger les problèmes liés à l’alimentation des modèles en données fraîches : pour améliorer les processus de gestion grâce à l’IA, il est nécessaire que les outils opérationnels puissent consommer les modèles prédictifs en temps réel, et se conformer rapidement à leurs mises à jour.
Cependant, pour intégrer les nouveaux modèles d’analyse dans le système informatique, on constate une augmentation des coûts d’extension des systèmes existants. Il est plus complexe et plus coûteux de chercher à maintenir et adapter en continu des modèles déjà opérationnels, tout en introduisant de nouveaux modèles d’analyse, surtout pour des systèmes informatiques dont la conception n’avait pas pris en compte cette dimension.
Entre l’optimisation tarifaire, la détection des fraudes, la capacité à prévoir le risque d’attrition client, le triage des sinistres, ou encore l’anticipation du risque de contentieux, ce défi de taille en vaut bien la chandelle. La façon dont les applications impactent la gestion des contrats mais aussi celle des sinistres est incontestable – avec des bénéfices sur les cotisations et sur les charges.
Les sociétés d’assurance IARD peuvent, grâce à l’analyse prédictive, transformer de manière significative leur façon de distribuer et de gérer les produits d’assurance. Toutefois, pour exploiter efficacement ce potentiel, il faut une approche de bout en bout et une intégration étroite avec les processus opérationnels.
Intégrer l’IA dans ces processus est une étape complexe, mais ce n’est que la première. L’IA générative, qui se trouve encore seulement à un stade d’expérimentation mais qui peut déjà transformer en profondeur le métier des assureurs, promet de mobiliser encore davantage leur capacité à innover en continu. Là où l’IA doit aujourd’hui être en capacité de gérer des processus dynamiques, elle devra demain s’adapter à l’interaction directe avec des êtres humains.
L’une des clés d’optimisation de l’assurance IARD est en effet l’IA. Les perspectives d’avenir du secteur reposent en grande partie sur l’utilisation intelligente des données et des modèles pour une innovation continue, dans un marché en constante évolution
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