Épisode 2 « Quels impacts métier ? » - L’IA dans l’assurance : Révolution ou évolution ?

L’IA dans l’assurance : Révolution ou évolution ? – épisode #2 « Quels impacts métier ? »

A l’occasion du Master Club 2025, organisé par Seroni à Zurich (Suisse) du 10 au 12 septembre, i3 a dévoilé les résultats de l’enquête menée avec ses membres, sur le thème de « L’IA dans l’assurance : Quels impacts métier ? Quels impacts IT ? ».

i3 se positionne comme un incubateur d’idées et d’initiatives, favorisant l’expérimentation entre pairs, l’accompagnement de startups innovantes et l’investissement dans les insurtechs. Cette dynamique collective vise à tester, évaluer et déployer les innovations à fort potentiel, tout en s’engageant dans le développement de solutions concrètes pour le secteur.

Pour aborder le sujet stratégique de l’implémentation de l’IA, i3 propose aux acteurs de l’assurance une approche générique, qui permet de se poser concrètement les questions du « Pour quoi faire » et « Comment démarrer ».

L’IA omniprésente à chaque étape de la chaîne de valeur de l’assurance

Force est de constater que l’IA intervient désormais à chaque maillon de la chaîne de valeur :

•  la conception des produits et services intègre l’analyse des retours clients, la modélisation des risques, les possibilités de personnalisation des offres personnalisées,
• la distribution et le marketing sont plus performants grâce à la génération automatique de modules de formation pour les collaborateurs, mais aussi l’adaptation des parcours clients et la création de campagnes automatisées,
• en matière de souscription, l’IA contribue à une simplification des processus mais aussi à leur certification et au renforcement de l’authentification client,
• la gestion des contrats bénéficie directement d’une automatisation des processus, d’une gestion augmentée plus efficace et d’une attention accrue portée à la lutte anti-fraude,
• quant aux sinistres et à leur règlement, l’évaluation automatique des dommages commence à s’observer dans certains cas d’usage, tandis que le croisement de données externes accélère les temps de traitement. La lutte contre la fraude est également renforcée grâce aux systèmes de détection automatique mis en place de manière systématique.

Trois étapes pour appréhender l’IA

Aujourd’hui, l’intégration de l’IA dans l’assurance s’articule autour de trois grandes étapes, qu’i3 propose d’examiner pour définir une stratégie :

1. Identifier les intérêts à implémenter des solutions IA dans l’organisation,
2. Définir les cas d’usage métier pertinents où l’IA peut apporter une réelle valeur ajoutée,
3. Évaluer les contraintes IT (sécurité, hébergement, gouvernance des données) pour garantir une implémentation efficace et conforme.

35 cas d’usage analysés, 7 critères d’évaluation

L’étude présentée par i3 le 12 septembre 2025 a identifié 35 cas d’usage majeurs, évalués selon 7 critères (valeur ajoutée, maturité, simplicité, engagement, conformité, etc.) et mis en perspective avec 35 startups innovantes. Cette approche permet de croiser les impacts métiers et IT, et d’aboutir à des recommandations concrètes.

Cas d’usage prioritaires

Aujourd’hui, la littérature sur les cas d’usage est pléthorique et il est facile de s’y perdre. L’IA transforme les pratiques et les missions quotidiennes des équipes métiers. Selon les directions métier interrogées, pour l’assurance, les cas à traiter en priorité sont :

• Les bots conversationnels et retranscription automatique des entretiens clients. Les conseillers peuvent se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée, pendant que l’IA gère les échanges simples et la prise de notes.
• La détection du churn (clients susceptibles de résilier). Les équipes marketing et relation client peuvent anticiper les départs et adapter leurs actions de fidélisation grâce à des modèles prédictifs.
• L’hyper-segmentation et adaptation en temps réel des parcours clients. L’IA permet de personnaliser l’expérience de chaque assuré, en adaptant les offres et les parcours selon le profil et le comportement.
• La fraude documentaire et comportementale, preuve numérique. Les gestionnaires de sinistres bénéficient d’outils d’analyse automatisée pour détecter plus rapidement les fraudes et sécuriser les processus.
• L’automatisation de la gestion simple via des agents IA.

Sur ces sujets, la technologie est mature, l’implémentation est peu risquée et le ROI rapide. Il est temps pour les acteurs de s’en emparer. Mais si les métiers sont moteurs de la demande, la réussite dépend de la capacité des SI à absorber, sécuriser et gouverner ces nouveaux usages.

L’étude met en avant que la multitude de choix technologiques à opérer, selon les besoins et les contraintes de chaque organisation, rend complexe l’orientation vers les différents modèles d’IA du marché (ChatGPT, Mistral, Claude, Gemini, Perplexity, Grok, DeepSeek, Qwen…), pour que les métiers de l’assurance, bénéficient à plein des nouveaux outils, des gains de productivité et des nouvelles capacités d’analyse offertes par l’IA. L’étude met particulièrement en avant deux structures qui bénéficient d’un accompagnement spécifique mis en place au sein d’i3 :

• Certificall : une solution de certification de preuve numérique et d’authentification documentaire, déjà adoptée par 150 clients dont 45 assureurs. Elle permet de réduire la fraude, les coûts d’expertise et d’améliorer la reprise d’activité.
• Rizlum : une plateforme d’agents IA spécialisés pour l’assurance, la banque et la mutualité, avec des modèles performants, souverains et écoresponsables. Rizlum équipe notamment, pour l’Etat, une mutuelle connue, sur 250 000 contrats.

Cependant, l’IA ne peut transformer les métiers que si les SI sont capables de suivre. L’étude souligne donc que l’impact sur l’IT est structurel et fondamental : sans une transformation profonde des SI, il n’y a pas de déploiement efficace de l’IA dans les métiers.

Dans l’épisode #3 de « L’IA dans l’assurance : Révolution ou évolution ? », nous aborderons les impacts nombreux et structurants de l’IA sur les SI.

Contact presse :