L’intelligence artificielle s’impose aujourd’hui comme un levier stratégique dans le secteur de l’assurance. Traitement documentaire, lutte contre la fraude, conformité réglementaire, hyperpersonnalisation des parcours…
Dans cette interview exclusive pour L’Assurance en Mouvement, Nathalie Moreau, Directrice Commerciale Banque, Assurance et Protection Sociale de Luminess revient sur les usages concrets de l’IA au service de la performance opérationnelle. Nathalie partage également sa vision de l’assurance de demain, où humains et IA cohabitent pour offrir efficacité, fiabilité et fluidité.
Quel rôle joue aujourd’hui l’intelligence artificielle dans les projets menés par Luminess dans le secteur de l’assurance ?
L’intelligence artificielle joue un rôle central dans les projets que nous menons pour le secteur de l’assurance, en particulier pour automatiser les processus documentaires et améliorer l’expérience client.
- Traitement intelligent des documents
Nous utilisons des technologies d’IA (OCR avancé, NLP, classification automatique) pour extraire et structurer les données à partir de documents entrants (Justificatifs en Entrée en Relation IARD ou MRH, Devis ou factures de frais Santé). Cela permet de réduire considérablement les délais de traitement tout en améliorant la qualité des données intégrées dans les systèmes métiers ; - Détection de fraude
Nos solutions exploitent des modèles de détection d’anomalies et d’altération de document pour identifier des tentatives de fraude documentaire ou d’usurpation d’identité, notamment dans les parcours de souscription ou d’indemnisation ; - Conformité réglementaire (KYC/KYS)
Grâce à l’IA, nous facilitons la vérification des pièces justificatives et la validation des dossiers dans le cadre des obligations réglementaires (connaissance client/fournisseur), en automatisant les contrôles de cohérence et en alertant en cas de doute ou de non-conformité.
Comment percevez-vous la transformation actuelle du secteur assurantiel face à l’essor des technologies data & IA ?
La transformation du secteur assurantiel sous l’effet des technologies data & IA est aujourd’hui très clairement orientée vers des objectifs de performance opérationnelle.
Les assureurs cherchent avant tout à gagner en efficacité et en productivité, et perçoivent l’IA comme un levier concret pour automatiser les tâches à faible valeur ajoutée, fiabiliser les processus, et réduire les coûts.
Même si l’IA est perçue comme un levier d’efficacité par le secteur Assurantiel, elle devient également un impératif commercial pour répondre aux nouveaux usages et à des attentes clients élevées : tous autant que nous sommes, nous souhaitons des réponses rapides, des parcours fluides et une gestion quasi instantanée de nos demandes. Les assurances ont compris qu’il faut réfléchir l’utilisation de l’IA pour fluidifier des parcours ou accélérer des process et ne pas vouloir utiliser l’IA coûte que coûte, en pensant que cela va être magique.
Par ailleurs, avec le travail de l’ALFA, on observe une demande croissante en solutions d’IA capables :
- D’analyser et vérifier les documents d’identité, en détectant les incohérences, falsifications ou usages de faux ;
- D’identifier les cas d’usurpation d’identité via des comparaisons biométriques, des contrôles de cohérence de parcours ou des recoupements avec des bases internes et externes ;
- De renforcer les contrôles à l’entrée en relation, tout en maintenant une expérience utilisateur fluide.
Quels sont, selon vous, les processus les plus impactés par l’IA aujourd’hui dans l’assurance ?
Si l’IA conversationnelle transforme en profondeur la relation client, c’est bien dans les back-offices que l’IA génère aujourd’hui les gains les plus tangibles – et probablement les plus différenciants à moyen terme.
Le traitement intelligent de documents est en première ligne : automatisation de la lecture, l’extraction et la validation de volumes massif de documents (justificatifs, document d’identité, facture de frais de santé…).
Si beaucoup d’initiatives autour de l’IA se concentrent sur le front-office (personnalisation, recommandation, relation client), c’est bien dans les processus cœur métier – souvent complexes, répétitifs et documentaires – que les assureurs trouveront des avantages concurrentiels durables.
Chez Luminess, c’est précisément là que nous concentrons nos efforts : mettre l’IA au service de la performance opérationnelle et de la conformité, avec des résultats concrets sur la chaîne de valeur assurantielle.
Avez-vous un exemple concret d’automatisation ou d’optimisation de process qui a permis un gain significatif en productivité ou en qualité de service ?
Nous pouvons donner l’exemple des apports de l’IA sur les parcours de souscription en ligne ou en agence pour un de nos clients.
- Plus de 60% des souscriptions en ligne sont traitées automatiquement en temps réel avec des performances d’automatisation de plus de 83% sur des documents de type pièces d’identité et justificatifs d’identité ;
- En complément de l’automatisme, afin de maximiser son taux de souscription, notre client utilise l’expertise de nos opérateurs capables d’intervenir en moins de 5 minutes, week-end et jours fériés compris.
L’hybridation de l’IA et de l’humain évite toute rupture dans le parcours pour un objectif de 100% de souscriptions finalisées en ligne.
Nous pourrions également mettre en avant les gains significatifs constatés sur des projets de remédiation KYC avec une réduction par un facteur 2 à 3 du temps de collecte et de validation du dossier.
C’est particulièrement vrai dans le cadre de la remédiation des Personnes Morales, process le plus souvent manuel et chronophage pour les équipes conformité.
Notre solution KYB nous permet ainsi de mettre en place pour nos clients des campagnes « éclairs » de remédiation sur des volumes importants de dossiers de la phase de diagnostic jusqu’à la consolidation du dossier en passant par les phases de collecte auprès des tiers.
Comment la data permet-elle aujourd’hui de mieux comprendre les besoins des assurés ?
La data a toujours été au cœur du métier d’assureur : évaluer les risques, calculer des primes, modéliser des sinistres… C’est dans son ADN. Ce qui change aujourd’hui, ce n’est pas tant l’existence de la donnée que la capacité technologique à l’exploiter de façon plus fine, plus dynamique et plus individualisée.
Grâce à l’IA, à l’analyse comportementale et aux nouvelles sources de données (objets connectés, parcours digitaux, données temps réel), les assureurs peuvent :
- Adapter leurs offres et services au plus près des besoins réels des assurés ;
- Passer de règles de gestion « industrielles » à des règles plus souples, personnalisées, capables de s’ajuster en fonction du profil, du contexte ou du comportement.
On tend donc vers un modèle d’assurance plus agile, où la donnée ne sert plus seulement à modéliser le passé, mais à piloter l’action en temps réel et à construire une relation client plus pertinente et engageante.
L’hyperpersonnalisation est-elle réellement attendue par les clients ?
En réalité, les assurés ne demandent pas explicitement de l’hyperpersonnalisation, mais ils y sont de plus en plus sensibles dans leurs usages quotidiens. Ils attendent – comme dans d’autres secteurs – que leur assureur les comprenne, les accompagne et leur parle de façon pertinente. Une relation plus fluide, des offres adaptées à leur situation et une expérience cohérente sur tous les canaux. Autrement dit, l’hyperpersonnalisation devient une attente implicite. Ce n’est pas juste d’exploiter mieux les données, c’est de le faire au service du client, avec un bénéfice clair et tangible.
Quels sont, selon vous, les principaux freins à lever pour faire de la data un levier stratégique à grande échelle ?
Les freins à lever pour faire de la data un levier stratégique sont de plusieurs natures :
- Données silotées : peu de transversalité, vision client fragmentée ;
- Qualité insuffisante : données non structurées, peu fiables ;
- Cadre réglementaire exigeant : RGPD, conformité, traçabilité ;
- Manque d’alignement métier-techno : la donnée reste trop souvent cantonnée aux équipes IT ou data.
Comment imaginez-vous l’assurance en 2030 ? Quels rôles joueront Luminess et l’IA dans cette vision ?
D’ici 2030, la relation client dans l’assurance aura profondément changé. On estime que plus de 70 % des interactions se feront via des assistants IA, capables de comprendre, conseiller et même prendre des décisions dans des parcours simples. Ces IA conversationnelles, enrichies par l’analyse de données contextuelles, seront omniprésentes dans les portails clients, les applis mobiles et les canaux vocaux.
Cela aura un impact fort sur les parcours digitaux mais aussi sur le back-office, qui devra suivre ce rythme d’instantanéité et d’automatisation :
- Les sinistres simples seront réglés automatiquement en quelques minutes ;
- Les vérifications documentaires ou de conformité seront instantanées ;
- Les règles de gestion ne seront plus codées en dur, mais pilotées par des moteurs IA évolutifs…
Et Luminess dans tout ça ?
Dans ce paysage technologique ultra-automatisé, le rôle de Luminess est clair : rendre tout cela robuste, fiable, industriel… Et souverain. Nous serons l’acteur qui garantit que :
- Les traitements automatisés sont fiables, audités, traçables ;
- Les données sensibles sont protégées et traitées sur des infrastructures souveraines ;
- Les parcours client sont fluides mais conformes, notamment sur les aspects réglementaires (KYC, fraude, gestion documentaire, archivage légal…).
Notre force, ce sera d’apporter l’infrastructure de confiance qui permettra aux assureurs de s’appuyer sur l’IA à grande échelle sans renoncer à l’exigence, à la conformité ni à la sécurité.
