En France comme à l’étranger, les assureurs accélèrent sur l’intelligence artificielle. Mais entre qualité des données, gouvernance, sécurité et réglementation, la tendance reste freinée par plusieurs points de vigilance.
Les assureurs poursuivent leur transformation technologique et font de l’intelligence artificielle un levier de croissance, notamment pour la souscription, la tarification, la personnalisation des offres et la relation client. Selon la quatrième étude annuelle d’Earnix, menée auprès de 488 dirigeants du secteur, dont 40 en France, 95 % des assureurs français ont déjà intégré l’IA dans au moins une partie de leurs processus opérationnels. Dans l’Hexagone, 40 % disent l’avoir pleinement déployée dans la plupart des fonctions, et 55 % dans certaines seulement.
Cette progression s’accompagne toutefois de réserves persistantes. En France, les principaux freins cités sont la sécurité et la confidentialité des données, l’absence de gouvernance adaptée et les enjeux de réglementation et de conformité. À l’échelle mondiale, les difficultés d’intégration avec les systèmes existants et le manque d’expertise interne restent aussi des obstacles importants.
Le sujet le plus sensible demeure la fiabilité de la data. À l’échelle mondiale, seuls 32 % des répondants jugent leurs données exactes. Moins de la moitié les estiment complètes, accessibles ou exploitables dans un format utilisable. En France, 75 % des cadres interrogés se disent plutôt inquiets et 10 % extrêmement inquiets à l’idée que les modèles d’IA soient entraînés sur des données inexactes ou incomplètes.
Pour compenser ces limites, le secteur prévoit d’accroître ses achats de données externes de 6,1 % par an au cours des trois prochaines années. En France, les sources les plus envisagées sont les appareils connectés IoT, les données télématiques et les réseaux sociaux. Parallèlement, 43 % des assureurs français utilisent des modèles fondés sur des données en temps réel, tandis que 73 % prévoient de déployer des objets connectés dans les deux ans.
Côté usages, les répondants français citent d’abord des salariés « augmentés », avec des gains de satisfaction au travail et de productivité, puis les recommandations personnalisées de polices et les simulations pour identifier les risques. L’IA générative est déjà utilisée dans le traitement des sinistres, des données non structurées, du profilage client et de la segmentation, avec une montée en puissance attendue d’ici deux ans.
Nicolas Thevenet, directeur Assurances EMEA chez Earnix, résume l’enjeu : « Pour tirer parti de ce potentiel, il faudra adopter une approche organisationnelle intégrée, plutôt que de simplement ajouter l’IA à des processus isolés et obsolètes qui s’appuient sur des données peu fiables. » Un message qui renvoie moins à la seule innovation qu’à la capacité des organisations à industrialiser leurs projets à l’échelle de l’entreprise.