L’InsurTech est de plus en plus présent dans le secteur de l’assurance. Il désigne l’utilisation de technologies innovantes pour améliorer et transformer ce secteur.
Cette transformation se manifeste de plusieurs façons : au travers de nouveaux modèles commerciaux, des solutions numériques, des processus automatisés ou encore une meilleure expérience client.
L’InsurTech combine « insurance » (assurance) et « technology » (technologie) et englobe un large éventail de technologies, y compris l’intelligence artificielle, le Big Data, la blockchain, l’Internet des objets (IoT), et l’analytique avancée
Dans une mini série d’articles, nous aborderons ces différentes technologies, leurs avantages mais également les défis et risques qu’elles présentent. Faisons dans un premier temps un tour d’horizon de l’Intelligence Artificielle et de l’Internet des objets.
Intelligence Artificielle (IA)
L’intelligence artificielle (IA) est un domaine de l’informatique qui vise à créer des systèmes capables d’effectuer des tâches qui nécessitent normalement l’intelligence humaine. Ces tâches incluent la reconnaissance vocale, la compréhension du langage naturel, la vision par ordinateur, la prise de décision, et bien plus encore.
Les capacités de l’IA
L’IA peut traiter du langage naturel (NLP – Natural Language Processing) : Elle peut comprendre et générer du texte en langage naturel (ex : GPT-A), ce qui permet de développer des applications telles que de la traduction automatique, des chatbots, de la rédaction assistée… mais également analyser des sentiments : certains systèmes ont la capacité d’analyser des textes et d’en déterminer l’attitude émotionnelle de l’auteur.
L’IA peut visionner par ordinateur : Des systèmes d’IA peuvent identifier et classer des objets dans des images (par exemple : des visages, des véhicules, des animaux…) : il s’agit de la reconnaissance d’images. L’analyse des vidéos est également possible afin d’extraire des informations et des événements à partir de séquences vidéo.
L’IA peut apprendre de façon automatique (Machine learning) : Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent analyser des données afin de faire des prédictions ou des classifications.
L’IA peut se trouver dans des robots ou des agents intelligents : Les robots équipés d’IA peuvent naviguer dans des environnements complexes (les voitures autonomes par exemple). Ils ont également la capacité d’interagir de manière naturelle avec des personnes en répondant à des questions ou en effectuant des tâches domestiques.
L’IA peut faire des recommandations : Des systèmes analysent les comportements des utilisateurs pour recommander des produits, des films ou encore des articles (par exemple Instagram personnalise les contenus des utilisateurs).
L’IA se trouve dans des jeux et simulation : L’IA peut créer des adversaires virtuels dans des jeux qui s’adaptent et répondent de manière réaliste aux actions des joueurs. Certains modèles d’IA peuvent également être formés en utilisant des environnements simulés afin d’améliorer leurs performances avant de les déployer dans le monde réel.
Applications dans l’assurance
Voici quelques-unes des principales applications de l’IA dans le domaine de l’assurance.
L’IA peut analyser des risques et réaliser de la tarification : Les modèles prédictifs basés sur l’IA permettent d’évaluer plus précisément les risques en analysant de vastes ensembles de données, y compris des données non traditionnelles comme les habitudes de vie ou les données météorologiques. L’IA aide également à la personnalisation des polices d’assurance, offrant des tarifs ajustés en fonction des comportements individuels des assurés.
L’IA peut détecter des fraudes : Des schémas inhabituels et les comportements suspects peuvent être détectés en temps réel, réduisant les fraudes et les pertes financières associées. L’apprentissage automatique (machine learning) peut identifier des anomalies : par exemple une analyse de devis dentaire en amont de son traitement peut être réalisée afin de détecter des montants anormalement élevés, ce qui permet de détecter ou écarter une potentielle fraude.
L’IA peut automatiser le traitement des réclamations : Les chatbots et les assistants virtuels peuvent gérer les réclamations, ce qui permet de réduire le temps de traitement et d’améliorer l’efficacité en respectant les conditions imposées par l’ACPR (Autorité de Contrôle Prudentiel et de Résolution) dans le traitement des réclamations. Les systèmes de reconnaissance d’image peuvent analyser les photos des dommages et estimer les coûts de réparation, accélérant le processus de règlement des sinistres.
L’IA peut améliorer le service client : Les chatbots basés sur l’IA fournissent une assistance 24/7, répondant aux questions courantes et guidant les clients à travers les processus complexes. L’IA aide à personnaliser l’interaction client en proposant des recommandations basées sur l’historique et les préférences de chaque client. Des algorithmes prédictifs permettent d’identifier des clients susceptibles de résilier leurs polices et permettent aux assureurs de prendre des mesures proactives pour améliorer la satisfaction et la fidélité.
L’IA peut aider dans des processus de souscription intelligente : L’IA évalue les demandes de souscription de manière plus rapide et précise, en tenant compte de multiples variables et en réduisant les erreurs humaines. L’automatisation de ces processus permet aux assureurs de traiter un plus grand nombre de demandes en moins de temps. L’IA peut recommander des produits ou des services adaptés aux préférences individuelles des clients.
L’IA peut faciliter la gestion des sinistres : L’IA facilite la gestion proactive des sinistres en surveillant les événements en temps réel et en fournissant des alertes précoces aux assureurs et aux assurés. Les solutions d’IA peuvent prévoir les volumes de sinistres à venir et aider à optimiser les ressources nécessaires pour les traiter.
Avantages
Améliorer l’efficacité opérationnelle : Elle permet d’automatiser les tâches routinières et chronophages, libérant ainsi du temps pour des activités à plus forte valeur ajoutée. Elle peut également analyser de vastes quantités de données rapidement et avec une grande précision, améliorant ainsi la prise de décision.
Améliorer la prise de décision : Les algorithmes d’IA peuvent identifier des tendances et des modèles dans les données historiques, permettant des prévisions plus précises et informées (analyse prédictive). En automatisant certaines décisions, l’IA réduit les erreurs dues à des biais ou des fautes humaines.
Participer à l’innovation et au développement de nouveaux produits : Elle accélère la recherche et le développement : elle peut analyser des ensembles de données complexes et identifier des opportunités pour le développement de nouveaux produits et services. Les outils d’IA peuvent aider à générer de nouvelles idées et concepts, stimulant l’innovation (créativité assistée par l’IA).
Améliorer la santé et la sécurité : Elle aide à diagnostiquer des maladies avec une précision accrue, souvent plus rapidement que les méthodes traditionnelles. Dans des industries comme la fabrication et la construction, l’IA peut identifier des risques potentiels et prévenir les accidents avant qu’ils ne se produisent.
S’adapter et évoluer continuellement : Les systèmes d’IA s’améliorent constamment en apprenant de nouvelles données et en ajustant leurs modèles (apprentissage continu). Les solutions basées sur l’IA peuvent facilement être mises à l’échelle pour répondre à des volumes croissants de données et de demandes (évolutivité).
Défis et considérations éthiques
- Certains modèles d’IA peuvent reproduire ou amplifier des biais présents dans les données d’entraînement.
- Les décisions prises par une IA sont souvent difficiles à expliquer, ce qui peut poser des problèmes de confiance et de responsabilité.
- L’automatisation permise par l’IA peut affecter certains types d’emploi, ce qui nécessite des stratégies afin de gérer les transitions.
- Il est primordial que l’IA soit développée et déployée de manière à protéger les données sensibles et éviter les usages malveillants
Si l’IA n’est pas utilisée de la bonne manière par les entreprises, elle peut provoquer une perte de valeur.
Une étude menée par le groupe BCG sur GPT-4 montre que lors de son utilisation pour une tâche qui se situe à la limite actuelle de compétence de l’outil, presque tous les participants ont amélioré leurs performances. Ceux qui ont utilisé GPT-4 pour une tâche en dehors de cette frontière ont obtenu de pires résultats que ceux qui n’ont pas utilisé l’outil.
Un paradoxe est ressorti lors de cette étude : les utilisateurs sont méfiants lorsque cette technologie a la capacité d’apporter une réelle valeur mais de lui faire trop confiance là où elle n’est pas compétente. (1)
Pour répondre aux enjeux de sécurisation et d’éthique, une association à but non lucratif qui réunit des entreprises et des organisations engagées pour une Intelligence Artificielle Responsable, concrète et applicable a été créée : il s’agit de Positive AI.
À l’initiative de BCG X, L’Oréal, Malakoff Humanis et Orange, la mission de l’association est d’éclairer, d’accompagner et de coconstruire avec ses membres une pratique responsable de l’IA.
Le label Positive AI reconnaît l’engagement en matière d’intelligence artificielle éthique et responsable et certifie une démarche de progrès continu.
Définition et concept de l’Internet des objets (IoT)
Internet des objets (IoT) désigne un réseau de dispositifs physiques, véhicules, appareils ménagers et autres objets intégrés avec des capteurs, des logiciels et d’autres technologies pour se connecter et échanger des données avec d’autres appareils et systèmes sur Internet. Ces objets sont capables de collecter, transmettre et recevoir des données, facilitant une interaction intelligente avec l’environnement.
Applications de l’IoT dans l’assurance
L’IoT dans l’assurance automobile via la télématique : Les assureurs peuvent utiliser des dispositifs télématiques pour surveiller les comportements des conducteurs. Les données collectées (vitesse, freinage, accélération) aident à personnaliser les primes d’assurance en fonction du profil de risque du conducteur.
L’IoT dans l’assurance habitation via les capteurs domestiques : Les capteurs de détection de fumée, d’eau, de mouvement et de température peuvent surveiller la maison en temps réel, prévenir les incidents (incendie, fuite d’eau) et alerter les propriétaires et les assureurs.
L’IoT dans l’assurance santé via les wearables : Les dispositifs portables tels que les montres intelligentes et les trackers de fitness collectent des données de santé (fréquence cardiaque, niveaux d’activité) pour évaluer les risques de santé et encourager des modes de vie plus sains.
L’IoT dans l’assurance commerciale via la surveillance des actifs : Les capteurs IoT surveillent les équipements et les machines dans les entreprises pour prévenir les pannes, optimiser la maintenance et réduire les risques d’interruption des activités.
Avantages de l’IoT dans l’assurance
Réaliser une tarification précise : La collecte des données permet d’évaluer précisément les risques et de réaliser une tarification au plus juste pour chaque assuré.
Prévenir les sinistres et réduire les coûts opérationnels : La surveillance en temps réel permet de détecter et de prévenir les incidents avant qu’ils ne se transforment en sinistres coûteux. Grâce à une surveillance proactive et une gestion automatisée des risques, les assureurs peuvent réduire leurs coûts opérationnels liés à la gestion des sinistres et à l’administration des polices d’assurance
Améliorer l’efficacité : Les capteurs IoT peuvent fournir des données instantanées et précises sur un incident permettant d’accélérer le processus de traitement des réclamations ou des sinistres.
Améliorer l’expérience client : Les assureurs peuvent offrir des services plus proactifs et personnalisés grâce aux informations obtenues via les appareils IoT. Par exemple, un assureur pourrait contacter le client pour lui proposer des solutions avant même que le client ne soit conscient du problème.
L’IoT peut être intégré dans des programmes de bien être ou de récompenses pour les clients, comme des réductions sur des primes pour les conducteurs prudents ou les propriétaires adoptant des mesures de sécurité complémentaires.
Défis et risques de l’Internet des objets
Sécurité des données : Les dispositifs IoT sont souvent des cibles faciles pour les cyberattaques en raison de failles de sécurité. Le piratage de ces dispositifs peut conduire à des violations de données sensibles. La collecte massive de données personnelles et comportementales soulève des préoccupations en matière de confidentialité. Les utilisateurs peuvent être réticents à partager des informations sensibles.
Interopérabilité et standards : La diversité des dispositifs et des fabricants peut entraîner des problèmes d’interopérabilité. Les dispositifs de différents fabricants peuvent ne pas bien fonctionner ensemble. L’absence de normes universelles pour les dispositifs IoT peut compliquer leur intégration et leur gestion.
Gestion des données : La quantité massive de données générées par les dispositifs IoT nécessite des capacités avancées de stockage, de traitement et d’analyse. Les données collectées doivent être précises et fiables. Des erreurs ou des biais dans les données peuvent entraîner de mauvaises décisions.
Complexité de l’implémentation : Mettre en place une infrastructure IoT nécessite un investissement important en termes de matériel, de logiciels et de formation. Il est nécessaire de mettre en place une maintenance régulière pour assurer le bon fonctionnement et la sécurité de cette infrastructure.
Vie privée : L’utilisation de dispositifs IoT peut entraîner une surveillance constante des individus, ce qui pose des questions éthiques sur l’intrusion dans la vie privée. Il est nécessaire d’obtenir un consentement éclairé des utilisateurs pour la collecte et l’utilisation des données des clients, ce qui peut être complexe.
Fiabilité et robustesse : Devenir dépendant aux dispositifs IoT peut poser des problèmes s’ils tombent en panne ou deviennent défaillants. Il est primordial qu’ils soient robustes et qu’ils résistent à diverses conditions environnementales.
Réglementation et conformité : Les lois et réglementations concernant l’IoT varient selon les pays et les régions, rendant la conformité complexe pour les entreprises opérant à l’international. En cas de défaillance ou de violation de données, déterminer la responsabilité peut être difficile, surtout avec de nombreux acteurs impliqués.
Éthique et usage responsable : Il existe un risque d’utilisation abusive des données collectées par les dispositifs IoT à des fins de surveillance ou de contrôle excessif. La diffusion massive de l’IoT peut avoir des impacts sociaux, notamment en termes de perte d’emplois due à l’automatisation.
Retrouvez-nous la semaine prochaine pour le tour d’horizon de la Blockchain, le Big Data et l’analytique avancée !