Apprentissage machine et IA en assurances
Charles Dugas Charles Dugas
28 février 7 min

Apprentissage machine et IA en assurances

La prudence est une qualité convoitée et naturelle pour tout·e dirigeant·e de compagnie d’assurances. Pourtant, les attentes changeantes des client·e·s d’aujourd’hui en matière de service instantané à la demande, associées à l’incidence perturbatrice des nouvelles technologies d’assurance ou des croisements de catégories par des géants comme Amazon, font que les assureur·e·s qui souhaitent conserver un avantage concurrentiel doivent réinventer leurs méthodes de travail actuelles.

Traditionnellement, le domaine des assurances est un monde de documents et de processus, ce qui oblige les dirigeant·e·s dans ce milieu à rechercher les meilleures solutions pour améliorer les flux de travaux fastidieux, avec une priorité sur le traitement des réclamations. Les défis à relever sont de taille : même le meilleur logiciel de sa catégorie n’a pas le pouvoir d’optimiser l’énorme quantité de données et de variables provenant des différents client·e·s, régimes d’assurance et réclamations; et lire les détails (tous les petits caractères) pour chaque cas serait une tâche pratiquement sans fin. Et à mesure que le nombre de client·e·s augmente et fluctue en raison des changements, la complexité s’accroît aussi.

Ce dont l’industrie des assurances a besoin, c’est d’une nouvelle approche, d’une technologie dynamique et toujours adaptative qui renforce les rôles clés au sein de l’organisation en fournissant des informations permettant de prendre de meilleures décisions. Le domaine des assurances a besoin de l’IA. Nous croyons que l’adoption de l’intelligence artificielle – une technologie qui a fait des progrès sans précédent au cours des dernières années – sera essentielle pour que les compagnies d’assurances puissent répondre à la demande croissante des consommatrices et consommateurs en matière de temps de réponse rapides, de prix précis et de flux de travaux rationalisés.

IA Moderne dans les assurances


L’IA dans le domaine des assurances

Dans ce premier article de notre série sur les assurances, nous cherchons à explorer les différentes façons d’utiliser l’IA pour donner aux assureur·e·s un avantage concurrentiel. Commençons par un survol, puis nous aborderons des sujets clés, notamment :

  • Prise de décision intelligente et avantage d’être le premier à agir;
  • Comment l’IA renforce le rôle d’un·e assureur·e pour améliorer l’efficacité, la précision et la gestion du flux de travaux;
  • Comment l’IA accroît le rôle de l’expert·e en assurances dans l’indemnisation des accidents du travail;
  • Comment l’élimination des préjugés subjectifs peut améliorer la prise de décision;
  • Un aperçu de l’avenir de l’industrie des assurances alimentée par l’IA et l’apprentissage machine.

L’IA moderne expliquée

Depuis des décennies, la technologie sous forme d’algorithmes est la norme dans l’industrie des assurances, et elle est utilisée principalement pour améliorer l’efficacité et optimiser les processus. L’IA, cependant, est plus qu’un simple processus technologique standard statique. Les systèmes d’IA sont dynamiques. Ils ont la capacité d’apprendre et, à ce titre, ils peuvent être appliqués aux secteurs décisionnels afin d’accroître la qualité ou la quantité du travail effectué par les employé·e·s. Grâce à ce moteur d’intelligence artificielle, chaque employé·e peut prendre des décisions plus éclairées et plus rapides que jamais auparavant.

Les logiciels traditionnels nécessitent une préprogrammation pour chaque flux de travaux. C’est l’approche déterministe : Si ceci, alors cela (If this, then that). Ces techniques sont limitées lorsqu’il s’agit de répondre aux besoins complexes en matière de données et de traitement pour une industrie comme celle des assurances qui évolue rapidement. Contrairement aux logiciels déterministes d’hier, les systèmes d’IA sont formés en utilisant les probabilités et les fluctuations pour cibler les modèles de données qui mènent à des recommandations précieuses et à des décisions de meilleure qualité; qu’il s’agisse de naviguer dans les subtilités de l’écriture humaine pour repérer le champ de données correct dans un formulaire de soumission ou détecter un modèle d’anomalies ou d’aberrations dans le traitement des réclamations.

L’IA est bien enracinée

Bien que l’IA ait été théorisée dans les années 1950 et que certains de ses fondements mathématiques aient été élaborés dans les années 1980, les données et la puissance de calcul nécessaires pour faire fonctionner les systèmes d’IA à leur plein potentiel n’existaient pas encore.

Ce qui est différent maintenant, c’est que nous disposons des données, de la puissance et des outils nécessaires pour mettre l’IA à l’échelle. L’Internet a contribué à résoudre le problème des données (90% de l’information mondiale a été créée au cours des deux dernières années, ce qui est vrai depuis 30 ans) et l’adoption des processeurs graphiques pour traiter les calculs à l’appui des unités centrales de traitement a fait des systèmes d’IA évolutifs et économiques une réalité. Aujourd’hui, nous pouvons voir des implémentations à grande échelle de l’IA dans notre quotidien, comme avec nos assistants virtuels d’Amazon, Google ou Apple, ou bien les technologies de conduite autonome des voitures Tesla ou GM qui sont déjà en service.


compagnies d'assurances adoptent le IA


Les compagnies d’assurances sont prêtes à adopter l’IA

Les données et la puissance de traitement étant maintenant facilement accessibles, le défi que doivent relever les dirigeant·e·s du secteur des assurances en ce qui concerne l’adoption de l’IA est d’ordre politique ou stratégique, et non technique ou financier. Les compagnies d’assurances ont le luxe d’être riches en données et d’avoir une pléthore d’occasions pour se positionner stratégiquement afin de devenir des chefs de file et des innovateurs dans le domaine de l’IA.

Dans notre prochain article de la série sur les assurances, nous examinerons à quoi peut ressembler une prise de décision intelligente lorsqu’elle est déployée au sein d’une compagnie d’assurances, et comment les assureur·e·s peuvent transformer ces capacités en avantages commerciaux à long terme afin de créer un avantage concurrentiel durable.

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