IA au service des assurances

L’intelligence artificielle au service de l’assurance

En 2025, l’IA est devenue incontournable pour les assureurs, tant pour optimiser les opérations que pour enrichir l’expérience client. Selon une étude Conning, 90 % des grandes compagnies sont déjà en phase d’évaluation ou d’adoption de l’IA générative, et 55 % l’ont intégrée à leurs processus essentiels  .

Adoption et taux de pénétration

Le dernier baromètre Milliman révèle que 77 % des assureurs européens utilisent activement l’IA dans au moins une étape de leur chaîne de valeur (tarification, gestion des sinistres, détection de fraude)  . Plus précisément, EIOPA rapporte que 50 % des assureurs dommages et 24 % des assureurs vie déploient déjà des outils basés sur le machine learning ou des modèles de langage pour affiner leurs offres et automatiser les tâches répétitives  .

Principaux cas d’usage

1. Automatisation des sinistres : l’IA réduit les délais de traitement de 70 % en moyenne, avec des économies annuelles estimées à 6,5 milliards $ grâce aux workflows intelligents  .

2. Tarification prédictive : des modèles de scoring affinés par l’IA permettent d’ajuster en temps réel les primes, améliorant la compétitivité et la rentabilité.

3. Service client et chatbots : 42 % des interactions clients sont désormais gérées par des assistants virtuels, libérant du temps pour les conseillers humains et renforçant la satisfaction  .

Enjeux de gouvernance et de conformité

L’intégration de l’IA implique un encadrement strict : gouvernance des données, auditabilité des algorithmes et éthique. L’AI Act européen, effectif au 1ᵉʳ juillet 2025, oblige à documenter chaque modèle, évaluer les risques pour les assurés et prévoir des clauses de responsabilité dédiées  . Par ailleurs, un rapport de Roots Automation souligne que le principal frein aujourd’hui demeure la modernisation des infrastructures et la formation des collaborateurs pour passer de projets pilotes à un déploiement à l’échelle  .

Vers une assurance augmentée

À court terme, l’IA paramétrique – indexée sur des données climatiques ou de télématique – va se développer, offrant des contrats plus transparentiels et pay-per-use. Sur le moyen terme, les Small Language Models (SLMs) spécifiques à l’assurance remplaceront progressivement les LLMs génériques, pour plus de précision et de maîtrise des données sensibles  .

Conclusion

L’IA transforme profondément le secteur de l’assurance : gains d’efficacité, personnalisation des offres et amélioration de la relation client sont tangibles dès aujourd’hui. Les acteurs qui sauront concilier innovation technologique, rigueur réglementaire et accompagnement humain renforceront leur position et offriront une couverture toujours plus fiable et sur-mesure.