Huit compagnies d'assurance sur dix travaillent déjà avec l'intelligence artificielle
L'impact de l'intelligence artificielle augmente d'année en année dans le secteur espagnol de l'assurance.
La plupart des entités travaillent actuellement sur des projets liés à l'IA, et deux tiers d'entre elles les ont déjà mis en œuvre. Les plus avancés se concentrent sur les facettes liées au client, dans le but de mieux le connaître et d'essayer d'améliorer sa fidélité à la marque, ainsi que de réduire à la fois le risque de fuite et de fraude.
C'est ce qui ressort du rapport « IX Thermomètre de l'Intelligence Artificielle et des Données dans le secteur espagnol de l'assurance » présenté par Minsait (Indra Group) en collaboration avec l'ICEA cette semaine, auquel ont participé 57 entités, soit une part de marché de 70,7% du volume des primes dans le secteur de l'assurance qui, en 2023, s'élevait à 76 364 millions d'euros, d'après les estimations de l'ICEA.
L'étude vise à analyser en profondeur le niveau de mise en œuvre de l'IA dans le secteur espagnol de l'assurance à travers un questionnaire divisé en cinq blocs : situation, ressources humaines, technologie, application et utilité et modèles. En 2024, « huit assureurs sur dix dans le pays travaillent sur des projets d'intelligence artificielle, dont deux tiers ont déjà mis en œuvre des projets de ce type dans leurs activités ou opérations quotidiennes, et beaucoup d'entre eux ont un budget récurrent prévu pour répondre à ce besoin, considéré comme stratégique par la plupart d'entre eux », souligne Andrés Duque, responsable de l'IA au sein de Minsait pour le marché financier et de l'assurance.
Actuellement, selon le rapport, 68% des entités qui développent des projets d'Intelligence Artificielle disposent d'un département spécifique dédié exclusivement à cette numérisation. L'étude souligne également, cette année encore, les difficultés rencontrées par les assureurs pour attirer des talents spécialisés dans l'IA et les données.
Les profils les plus difficiles à trouver sont notamment les architectes d'infrastructure, les experts juridiques en IA (AI Legalists), les professionnels MLOPS et les spécialistes de l'ingénierie de l'apprentissage automatique (Machine Learning Engineers).
Selon Andrés Duque, le rapport souligne que le secteur de l'assurance est une industrie qui gère et nécessite de grands volumes de données et d'informations. Par conséquent, il dispose d'un grand potentiel pour améliorer son efficacité et la personnalisation de ses produits grâce à la mise en œuvre de l'intelligence artificielle.
Son adoption, selon l'étude, augmentera la compétitivité des assureurs, leur permettant de réduire les coûts, de réduire la fraude et d'améliorer les processus en termes de temps et d'expérience client et dans des opérations telles que la tarification, la souscription et la gestion des sinistres dans n'importe quelle branche. Parmi les défis les plus pertinents identifiés par les entreprises participantes figurent « la nécessité d'un alignement plus étroit des activités et de la technologie dans ce domaine, et la nécessité d'une formation approfondie pour tous les profils dans les assureurs, ainsi que la disponibilité de profils spécialisés ».
Le droit de l'IA et son impact sur le secteur
Quant à la réglementation, bien qu'elle soit un aspect inhérent au secteur de l'assurance lui-même, elle n'est pas perçue par les entreprises consultées comme le défi le plus pertinent à relever.
Huit entités sur dix impliquées dans des projets impliquant cette technologie mettent déjà en œuvre diverses mesures ou gèrent des plans spécifiques pour se conformer aux nouvelles exigences réglementaires. Ces initiatives vont de la révision de leurs processus de développement à la mise à jour des politiques internes et de gestion des données afin de s'aligner sur les normes de sécurité, de transparence et d'éthique des nouvelles exigences.
Selon Leticia Gómez, responsable de la stratégie et de la gouvernance de l'IA chez Minsait, avec l'entrée en vigueur de la loi sur l'IA en août dernier, « les assureurs sont confrontés au défi de traduire les réglementations en pratiques ». À cette fin, les bonnes pratiques à souligner sont l'audit des systèmes d'IA, un inventaire conforme aux exigences législatives et l'établissement d'itinéraires conformément aux exigences de la loi sur l'IA, en prêtant toujours attention aux idiosyncrasies de chaque cas d'utilisation afin de doser les efforts. Cela a un impact sur de nombreuses parties prenantes internes aux assureurs, ainsi que sur leurs processus : c'est pourquoi une répartition intelligente des responsabilités et la traduction des meilleures pratiques en outils quotidiens sont si nécessaires ».
L'étude révèle que les plateformes Big Data Framework (systèmes de traitement de grands volumes de données) les plus utilisées par le secteur restent, par ordre de préférence, Spark, Apache Kafka et Hadoop.
De même, les applications de visualisation de Business Intelligence, qui permettent d'extraire de la valeur des données, sont largement adoptées dans les entreprises, Power BI étant à nouveau l'outil de prédilection.
En ce qui concerne l'intelligence artificielle, huit organisations sur dix qui ont déjà mis en œuvre l'IA utilisent des plateformes de science des données pour pouvoir analyser ces quantités d'informations, tandis que l'utilisation de plateformes de Deep Learning (qui favorisent l'apprentissage automatique des systèmes) est en baisse à 68,1 %. D'autre part, les services cloud maintiennent une forte présence dans le secteur de l'assurance, puisque neuf sur dix y ont recours, Microsoft Azure et AWS étant les options les plus populaires.
Le client au cœur de l'intelligence artificielle
Les projets d'intelligence artificielle se concentrent de plus en plus sur les domaines liés au client, dans le but de mieux comprendre ses besoins et d'améliorer la fidélité à la marque, ainsi que de réduire les risques tels que la perte de clientèle et la fraude.
Dans le cas de l'assurance automobile, l'utilisation de l'expertise vidéo basée sur l'IA continue de croître d'année en année, s'imposant comme un outil essentiel pour les entreprises qui mettent en œuvre cette technologie. Si le marketing, les opérations et l'actuariat sont les départements qui montrent le plus d'intérêt pour l'IA, ils ne sont pas à la tête de ces projets, ce qui souligne l'importance de l'IA dans d'autres domaines stratégiques tels que la fidélisation, l'efficacité opérationnelle et la rétention des clients.
Le nombre moyen de modèles d'IA mis en œuvre continue d'augmenter d'année en année, atteignant une moyenne de 17 par entité. Les algorithmes d'IA continuent de se nourrir principalement de données structurées, bien qu'un pourcentage croissant d'organisations intègrent des données semi-structurées et non structurées dans leurs modèles. En outre, la surveillance automatisée des modèles devient de plus en plus importante, 87 % des organisations l'ayant déjà mise en œuvre dans au moins un de leurs processus.
Les données présentées par Minsait et l'ICEA concernant les compagnies d'assurance coïncident avec le décollage de ce secteur dans le rapport Ascendant, que Minsait a présenté il y a quelques mois et dans lequel l'entreprise numérique, sous le titre « AI : radiographie d'une révolution en cours », a analysé le degré d'adoption de l'IA dans plus de 900 organisations en Espagne et dans d'autres pays, issues de 15 secteurs d'activité.
Le secteur de l'assurance y est positionné comme l'un des pionniers de l'intégration de l'IA, loin devant d'autres domaines tels que l'industrie ou les administrations publiques, en raison de ses capacités d'intégration et de l'utilisation intensive des données inhérentes à l'activité (calculs actuariels des risques, analyse prédictive, investissements, entre autres). Le rapport Ascendant note qu'aujourd'hui, l'IA est déjà appliquée tout au long de la chaîne de valeur de l'assurance, ce qui est à nouveau mis en avant.
