La montée en puissance du big data et de l’intelligence artificielle transforme en profondeur les pratiques des assureurs, de la tarification à la gestion des sinistres.
Face à cette évolution rapide, les régulateurs américains souhaitent mieux comprendre quelles données sont utilisées, comment elles influencent les décisions et quels impacts elles peuvent avoir sur les consommateurs, en particulier en matière d’équité, de transparence et de protection de la vie privée.
Dans ce contexte, la National Association of Insurance Commissioners (NAIC) a engagé plusieurs travaux structurants afin d’adapter la régulation assurantielle à ces nouvelles pratiques technologiques.
Une exploitation croissante des données au cœur des modèles assurantiels
Le big data désigne l’exploitation de volumes massifs de données structurées et non structurées, issues de sources variées comme les objets connectés, les réseaux sociaux, les images, les textes ou les historiques comportementaux. Les assureurs s’appuient sur ces données pour affiner la souscription, ajuster les tarifs, personnaliser les offres, améliorer la détection de la fraude ou accélérer le traitement des sinistres.
L’usage de la télématique automobile illustre cette évolution, en permettant une tarification fondée sur le comportement réel des conducteurs. D’autres applications concernent l’automatisation des parcours clients, l’optimisation des processus internes ou l’estimation prédictive des coûts de sinistres. Selon certaines études sectorielles, ces pratiques peuvent améliorer l’accès à l’assurance, générer des économies significatives et renforcer la lutte contre la fraude.
Des bénéfices mesurables, mais des risques réglementaires identifiés
Si les gains opérationnels sont réels, les autorités de régulation identifient plusieurs zones de vigilance. La complexité des algorithmes et le volume de données mobilisées peuvent créer des asymétries de compréhension, tant pour les consommateurs que pour les régulateurs eux-mêmes. Le manque de transparence de certains modèles, le risque de biais discriminatoires ou l’utilisation de données sensibles soulèvent des enjeux majeurs de conformité et d’éthique.
À cela s’ajoutent des préoccupations liées à la cybersécurité et à la protection des données personnelles, dans un environnement où les informations collectées sont de plus en plus fines et parfois externes à la relation contractuelle classique.
La NAIC structure une réponse réglementaire progressive
Pour accompagner ces mutations, la NAIC a mis en place le Big Data and Artificial Intelligence (H) Working Group, rattaché au comité innovation, cybersécurité et technologie. Ce groupe de travail analyse l’usage du big data et de l’intelligence artificielle dans l’assurance et évalue l’adéquation des cadres réglementaires existants.
Plusieurs jalons ont déjà été posés, notamment avec l’adoption des Principles on Artificial Intelligence en 2020, puis du Model Bulletin on the Use of Artificial Intelligence Systems by Insurers en décembre 2023. Ces textes insistent sur des principes clés comme l’équité, la responsabilité, la transparence, la conformité réglementaire et la sécurité des systèmes.
D’autres travaux complètent ce dispositif, comme le livre blanc sur la revue réglementaire des modèles prédictifs ou les lignes directrices encadrant l’usage de l’intelligence artificielle dans la souscription accélérée en assurance vie. La création récente d’un groupe dédié aux données et modèles tiers témoigne également d’une volonté de mieux encadrer les écosystèmes technologiques externes.
Vers une régulation plus data-driven de l’assurance
À terme, les régulateurs estiment nécessaire de collecter eux-mêmes davantage de données qualitatives et quantitatives afin de mieux superviser l’usage du big data par les assureurs. Cette approche vise à garantir que l’innovation technologique reste compatible avec les exigences fondamentales de l’assurance, en matière de protection des assurés, de solidité financière et de confiance du marché.