IA générative et assurance : leçons tirées du terrain

Introduction

L'engouement suscité par l'IA générative dans le secteur de l'assurance est palpable. Pourtant, la réalité sur le terrain révèle que son application à l'analyse des risques est bien plus complexe et contre-intuitive qu'il n'y paraît. Cet article dévoile les vérités durement apprises à partir de projets concrets, destinés à ceux qui souhaitent comprendre ce qui se passe réellement derrière la technologie au-delà du discours marketing.

1. Le défi de la page blanche : quand les données existent mais pas le plan directeur

La première difficulté majeure réside dans la nature des données d'assurance elles-mêmes. Il est dispersé sur plusieurs systèmes, ce qui nécessite un travail approfondi de compilation et de gestion des versions. Il est également très hétérogène, non seulement en termes de format (texte, tableaux, images) mais également en termes de logique commerciale, couvrant des domaines présentant des profils de risque opposés, tels que l'assurance des centrales énergétiques par rapport à la responsabilité médicale.

Face à une documentation dense et hautement technique, le plus grand défi ne se limite pas à la collecte de données. Il s'agit de créer un modèle de données à partir de zéro pour extraire des informations dont la nature et la structure ne sont pas encore connues. C'est un véritable combat contre la page blanche : structurer l'inconnu pour en révéler la valeur.

Le véritable défi n'est pas d'extraire ce que vous savez déjà que vous recherchez, mais de découvrir ce que vous ne saviez même pas devoir trouver.

2. Le paradoxe du modèle : la précision avant le prestige

Contrairement aux idées reçues, le secteur de l'assurance est bien plus pragmatique que prestigieux lorsqu'il s'agit de modèles d'IA. La formation d'un modèle propriétaire est une entreprise complexe, moins pour des raisons techniques que pour des raisons stratégiques : peu d'acteurs sont prêts à partager les grands volumes de données propriétaires nécessaires à un tel projet. Cette hétérogénéité des données explique en grande partie pourquoi, bien que tentante, la formation de modèles personnalisés est rarement la voie privilégiée.

L'expérience sur le terrain montre que la combinaison de modèles de base existants avec des techniques avancées de pré-traitement et de post-traitement, telles que l'augmentation de la récupération, peut obtenir des résultats très acceptables (souvent autour d'un ratio 70/30). C'est là que réside le paradoxe : bien que l'industrie exige une précision extrême, elle opte souvent pour des solutions efficaces et éprouvées plutôt que pour des modèles sur mesure coûteux.

3. Conformité : le gardien qui peut arrêter le jeu avant qu'il ne commence

Dans le monde de l'assurance, la conformité n'est pas qu'une case à cocher, c'est un facteur critique qui peut stopper une initiative avant même qu'elle ne soit lancée. Les réglementations telles que le RGPD et la prochaine loi sur l'IA sont au cœur des préoccupations dès la phase de conception. La sécurité est également essentielle, car elle nécessite non seulement des tests d'intrusion (Pentests) pour presque tous les projets, mais également des pistes d'audit rigoureuses (traçabilité, journaux, évaluations) afin de garantir une transparence totale.

La conformité est une question si cruciale qu'elle peut tuer un projet avant même qu'il ne démarre.

Cette exigence absolue de sécurité et de conformité réglementaire constitue l'une des plus fortes spécificités du secteur de l'assurance. Elle se distingue nettement des autres industries explorant l'IA générative dans des conditions moins restrictives et impose une culture de rigueur constante.

4. Au-delà du chatbot : la complexité cachée de l'adoption par les utilisateurs

L'adoption de l'IA par les équipes est plus nuancée qu'il n'y paraît. Si les agents conversationnels constituent un excellent moyen de briser la glace pour initier les équipes non techniques à l'IA, ils ne constituent que la partie visible de l'iceberg. Le véritable défi, et souvent le plus surprenant, réside dans la collecte de commentaires structurés et pertinents des utilisateurs, ce qui est essentiel pour mesurer le retour sur investissement et améliorer les outils.

Cette complexité pousse les projets à évoluer au-delà des simples chatbots. L'accent est de plus en plus mis sur un travail approfondi en matière d'interface utilisateur et d'expérience utilisateur afin d'intégrer l'IA de manière fluide et utile dans les processus métier. Cette évolution technologique introduit également de nouveaux rôles, tels que celui de « mainteneur de la base de connaissances », chargé de garantir l'exactitude et la pertinence des connaissances sur lesquelles repose l'IA.

Conclusion

En fin de compte, le déploiement de l'IA générative pour l'analyse des risques est un parcours exigeant, car il faut gérer des données fragmentées, des exigences de précision extrêmes et un paysage réglementaire impitoyable. Malgré ces difficultés, le retour sur investissement observé reste élevé, ce qui justifie pleinement cet effort. La question n'est plus de savoir si l'IA générative va transformer l'assurance, mais qui en maîtrisera suffisamment la complexité pour montrer la voie.