L’IA d’assurance n’est-elle qu’un moyen de réduire les coûts ? Le rapport ne trouve aucune preuve d’une IA génératrice de revenus pour le moment

L’industrie de l’assurance, souvent considérée comme un bastion de la tradition, est au cœur d’une révolution technologique lente mais constante.

Pendant des années, l’intelligence artificielle a fait des percées discrètes dans le secteur, et maintenant, un nouvel indice révèle quels géants mènent la charge et comment la plupart ont encore du mal à traduire le battage médiatique de l’IA en rendements financiers tangibles.

De nombreuses compagnies d’assurance ont déjà commencé à utiliser des applications d’IA dans leurs activités principales.

Les systèmes de vision par ordinateur peuvent évaluer automatiquement les dommages, qu’il s’agisse d’une voiture après une collision ou du toit d’une maison après une tempête majeure, ce qui aide les experts en sinistres à travailler plus efficacement.

Des algorithmes d’apprentissage automatique sont déployés pour détecter les réclamations frauduleuses et pour créer des modèles de risque plus sophistiqués pour la souscription des polices.

Et, comme d’innombrables autres secteurs, les assureurs tirent parti de l’IA pour stimuler la productivité des fonctions de soutien, des chatbots de service client aux assistants de conception et de codage marketing alimentés par l’IA pour leurs équipes techniques internes.

Mais quelles compagnies d’assurance excellent vraiment dans ce domaine ?

C’est la question à laquelle la société de recherche et d’analyse Evident Insights, basée à Londres, a tenté de répondre avec un nouvel indice évaluant les prouesses en matière d’IA des grandes compagnies d’assurance.

Reconnu ces dernières années pour son analyse comparative détaillée des capacités d’IA dans le secteur bancaire, il s’agit de la première incursion d’Evident dans un autre secteur.

L’évaluation d’Evident repose presque entièrement sur des mesures quantitatives dérivées de sources publiques, notamment des déclarations de direction dans des divulgations financières, des communiqués de presse, des sites Web d’entreprises, des médias sociaux, des dépôts de brevets, des profils LinkedIn et des articles de presse.

L’entreprise a analysé 76 indicateurs individuels, organisés en quatre « piliers » clés qu’elle juge essentiels au déploiement réussi de l’IA : le talent (pondéré à 45 %), l’innovation (30 %), le leadership (15 %) et la transparence de l’activité responsable de l’IA (10 %).

À l’aide de ce cadre, Evident a classé les 30 plus grands assureurs nord-américains et européens, en fonction du total des primes souscrites ou du total des actifs sous gestion.

Les géants européens dépassent leurs homologues nord-américains

Dans un résultat surprenant, deux assureurs européens, Axa et Allianz, sont apparus comme les leaders incontestés dans l’évaluation d’Evident.

Elles ont été les deux seules entreprises à se classer parmi les cinq premières dans les quatre piliers, établissant une avance substantielle sur l’assureur en troisième place, USAA.

Alexandra Mousavizadeh, cofondatrice et co-PDG d’Evident, a trouvé ce résultat particulièrement remarquable, me disant dans une interview qu’il remet en question la perception commune selon laquelle les entreprises européennes sont à la traîne par rapport à leurs homologues nord-américaines en matière d’adoption de l’IA.

En effet, dans l’indice bancaire d’Evident, toutes les entreprises les mieux classées sont nord-américaines.

Mousavizadeh théorise qu’Axa et Allianz partagent un trait culturel d’entreprise commun qui pourrait expliquer leur domination de l’IA. « Ma théorie à ce sujet est que c’est ancré dans une culture d’ingénierie », dit-elle.

Elle explique que l’automatisation des processus de base tels que les sinistres et la souscription représente des défis d’ingénierie importants qui nécessitent une mise en œuvre efficace à grande échelle d’équipes de développeurs qualifiés et d’experts en technologie. « Il faut avoir plus d’ingénieurs », dit-elle.

Cela suggère que même à l’ère de l’IA, le capital humain reste un facteur décisif.

Les entreprises qui investissent le plus dans l’expertise humaine en IA sont les plus susceptibles d’exceller, créant un écart de plus en plus grand entre elles et les retardataires de l’industrie en matière d’IA.

La méthodologie d’Evident donne également du crédit aux entreprises dont la direction discute ouvertement de leurs stratégies d’IA et fait connaître leurs politiques de gouvernance de l’IA.

C’est là que l’USAA, bien qu’elle se soit classée première sur le pilier « talent », est finalement tombée à la troisième place du classement général, car elle s’est classée près du bas du peloton à la fois sur le « leadership » et la « transparence ».

L’écart flagrant entre le battage médiatique de l’IA et le retour sur investissement

Malgré les progrès et les investissements, il existe encore un écart important entre le battage médiatique de l’IA et le retour sur investissement (ROI) réel et quantifiable dans le secteur de l’assurance.

Sur les 30 assureurs évalués par Evident, seuls 12 avaient divulgué au moins un cas d’utilisation de l’IA avec « un résultat commercial tangible ».

Plus frappant encore, seulement trois assureurs – Intact Financial, Zurich Insurance Group et Aviva – avaient divulgué publiquement un rendement monétaire précis de leurs efforts en matière d’IA.

Le plus transparent de ce petit groupe était Intact Financial, un assureur de dommages, basé au Canada.

En 2024, l’entreprise a déclaré publiquement qu’elle avait investi 500 millions de dollars dans la technologie (englobant toutes les technologies, pas seulement l’IA) dans l’ensemble de ses activités, qu’elle avait déployé 500 modèles d’IA et qu’elle avait jusqu’à présent constaté un avantage de 150 millions de dollars.

L’un de ses cas d’utilisation spécifiques consistait à utiliser des modèles d’IA pour transcrire les appels du service client, puis à appliquer des modèles linguistiques à ces transcriptions pour évaluer la qualité de la façon dont ses agents humains ont traité les quelque 20 000 appels de clients que l’entreprise reçoit quotidiennement.

Il s’agit notamment d’un exemple d’économies de coûts, un moyen d’augmenter les résultats plutôt que d’augmenter les revenus bruts.

Evident a constaté que c’est ainsi que les assureurs appliquent principalement l’IA aujourd’hui : s’attaquer aux plus grands centres de coûts du secteur, à savoir le traitement des réclamations, le service client et la souscription.

Comme le note le cabinet d’études dans son rapport : « L’IA génératrice de revenus n’apparaît pas encore dans notre évaluation de l’extérieur vers l’intérieur. »

L’histoire ici s’étend bien au-delà de l’industrie de l’assurance ; c’est un récit qui se joue dans tous les secteurs aux prises avec les promesses et la complexité de l’IA.

Partout dans le monde, les dirigeants sont encore en train de déterminer quels investissements dans l’IA seront vraiment rentables.

Cependant, les premiers gagnants semblent partager une stratégie commune : ils n’achètent pas seulement des outils d’IA prêts à l’emploi ; ils investissent dans la création d’équipes dédiées à l’IA.

Ils embauchent des ingénieurs, expérimentent sans relâche, mesurent méticuleusement les résultats, puis étendent les cas d’utilisation réussis à l’ensemble de leur organisation.

Les exercices d’analyse comparative, comme celui mené par Evident, peuvent jouer un rôle essentiel dans ce processus, à la fois en informant les dirigeants des stratégies qui semblent fonctionner et en poussant des industries entières à adopter l’IA plus rapidement et avec une plus grande transparence sur son utilisation et sa gouvernance.

C’est une leçon qui vaut la peine d’être apprise, que vous assuriez des voitures ou que vous les construisiez.