Assurance : comment l’IA accélère les sinistres et transforme l’évaluation des risques

L’assurance est un secteur où l’on contacte souvent son assureur dans un moment délicat : accident, dégât des eaux, problème de santé ou voyage perturbé. Or, la réponse a longtemps été associée aux formulaires, aux pièces justificatives et à des délais difficiles à comprendre. En juillet 2025, l’intelligence artificielle s’impose progressivement comme un levier pour changer cette expérience, en automatisant certaines étapes sans faire disparaître le rôle des professionnels.

Cette transformation ne consiste pas seulement à installer un agent conversationnel sur un site. Elle touche deux activités centrales : la gestion des sinistres, c’est-à-dire l’examen et l’indemnisation d’un dommage déclaré, et la souscription, qui détermine le niveau de risque et les conditions d’un contrat. À ces usages s’ajoutent la lutte contre la fraude, l’analyse de données et le développement plus rapide de nouveaux services.

Les promesses sont importantes : moins d’erreurs administratives, des réponses plus rapides et une tarification potentiellement mieux adaptée. Mais elles ne doivent pas masquer une réalité essentielle : une décision d’assurance peut avoir des conséquences financières concrètes pour un client. L’automatisation doit donc être encadrée, explicable et complétée par une intervention humaine lorsque la situation l’exige.

La gestion des sinistres devient le premier terrain d’application

Le sinistre est sans doute l’étape où l’intérêt de l’IA est le plus immédiatement visible. Dans un fonctionnement traditionnel, un client envoie des documents, un gestionnaire vérifie les informations, demande éventuellement des pièces complémentaires, consulte un expert puis déclenche le paiement. Ces opérations sont indispensables, mais leur enchaînement peut prendre du temps, notamment lorsque les volumes de dossiers augmentent.

Les outils d’IA permettent de trier les demandes, d’extraire les informations d’un document, de comparer une déclaration à des dossiers similaires et de signaler les éléments inhabituels. Pour les dossiers les plus simples, dont les critères sont clairement remplis, une décision peut être proposée ou exécutée automatiquement. L’objectif n’est pas de traiter tous les dossiers de la même façon, mais de distinguer rapidement ceux qui peuvent suivre une voie simplifiée de ceux qui requièrent une analyse approfondie.

L’exemple de Lemonade illustre le potentiel de cette approche. En 2021, l’assureur new-yorkais a indiqué avoir traité un tiers de ses demandes d’indemnisation en trois secondes, sans intervention humaine. Ce chiffre ne signifie pas que tous les sinistres peuvent être réglés à cette vitesse. Les demandes complexes, les montants élevés, les situations ambiguës ou les soupçons de fraude nécessitent toujours des vérifications.

Un autre cas cité concerne un grand assureur de voyage américain, qui gérait 400 000 sinistres par an. Son passage d’un système manuel à un processus automatisé à 57 % a permis de ramener certains délais de traitement de plusieurs semaines à quelques minutes. Le gain est considérable pour les clients qui attendent une réponse, mais aussi pour les équipes, qui peuvent consacrer davantage de temps aux dossiers difficiles.

Moins de tâches répétitives, plus de place pour l’expertise

L’un des principaux intérêts opérationnels de l’IA est de réduire les tâches répétitives : recopier des informations, contrôler qu’un formulaire est complet, rechercher une clause contractuelle ou rapprocher des documents. Ces étapes ne sont pas accessoires, mais elles mobilisent beaucoup de temps et peuvent entraîner des erreurs lorsqu’elles sont réalisées à grande échelle.

Les estimations citées dans le secteur évoquent une diminution des erreurs pouvant atteindre 30 %. Elles suggèrent également que les experts en sinistres pourraient traiter 40 à 50 % de dossiers supplémentaires. Ces données doivent être lues comme des ordres de grandeur, et non comme une garantie identique pour chaque assureur : les résultats dépendent de la qualité des données, de l’ancienneté des systèmes informatiques, du type de contrats et des contrôles mis en place.

Le véritable changement est dans la répartition du travail. Un gestionnaire n’a pas vocation à être écarté du processus, mais à intervenir là où son jugement apporte le plus de valeur : comprendre une situation personnelle, évaluer un dommage difficile à chiffrer, expliquer une décision contestée ou accompagner un assuré fragilisé. L’IA est particulièrement adaptée aux dossiers structurés et répétitifs. L’humain reste central pour les situations exceptionnelles et les arbitrages sensibles.

Comment l’IA transforme-t-elle la souscription ?

La souscription consiste à évaluer un risque avant de proposer un contrat et un tarif. Pour y parvenir, les assureurs s’appuient déjà sur de nombreuses informations : historique de sinistres, caractéristiques d’un bien assuré, éléments liés à l’usage ou données télématiques dans l’automobile. La télématique désigne les données produites par un véhicule connecté ou un dispositif embarqué, par exemple sur son utilisation.

L’IA permet d’analyser plus vite de très grands volumes de données et d’identifier des corrélations qu’un examen manuel aurait du mal à faire ressortir. Dans les exemples cités, les souscripteurs peuvent exploiter des sources aussi variées que les scores de crédit et les données télématiques pour élaborer des rapports de risque plus rapidement.

Chez Zurich, un outil de gestion des risques a, selon les données citées, augmenté la précision des évaluations de 90 %. Cet usage est particulièrement important dans un environnement où les risques évoluent : les cyberattaques se multiplient, tandis que les conséquences du changement climatique modifient l’exposition de certains territoires, bâtiments et activités économiques. Une appréciation plus dynamique peut aider l’assureur à adapter ses offres, à condition que les critères retenus soient pertinents et contrôlés.

La personnalisation n’est toutefois pas neutre. Un tarif individualisé peut sembler plus juste s’il reflète mieux l’usage réel. Mais il pose aussi des questions sur les données utilisées, la compréhension des critères et le risque que certains profils soient désavantagés. Dans un secteur fondé sur la mutualisation, mieux prédire un risque ne dispense pas d’un débat sur l’équité du modèle proposé.

Des chatbots pour répondre vite, sans remplacer l’écoute

L’IA modifie aussi la relation entre les assureurs et leurs clients. Les chatbots peuvent répondre à des questions courantes, guider une déclaration de sinistre, expliquer où trouver un document ou orienter vers le bon interlocuteur. Leur intérêt est de fournir une première réponse immédiatement, y compris lorsque les conseillers ne sont pas disponibles.

Cette disponibilité est utile, mais elle ne suffit pas à garantir une bonne expérience. Une personne qui vient de subir un accident ou un cambriolage n’attend pas seulement une réponse technique : elle a besoin de savoir ce qui va se passer, dans quel délai et à qui s’adresser si son cas sort du cadre prévu. Les agents conversationnels doivent donc savoir transmettre un dossier à un conseiller humain, plutôt que d’enfermer l’assuré dans une succession de réponses standardisées.

L’enjeu est considérable alors que, dans les données citées, 60 % des assurés jugent les indemnisations trop lentes et 30 % se déclarent insatisfaits. L’IA peut alléger cette frustration si elle rend le parcours plus lisible et raccourcit réellement les délais. Elle peut aussi aider à suggérer des produits plus adaptés, comme une assurance automobile fondée sur l’utilisation réelle du véhicule. Mais une recommandation pertinente exige des données fiables et un consentement clair sur leur emploi.

Repérer la fraude sans pénaliser les assurés honnêtes

La fraude est l’un des domaines où les assureurs attendent beaucoup de l’IA. Les modèles peuvent examiner de nombreuses variables simultanément et détecter des schémas anormaux : incohérences entre une déclaration et des documents, répétitions inhabituelles ou comportements statistiques qui méritent une vérification. Ces signaux seraient difficiles à identifier systématiquement à l’œil nu dans des centaines de milliers de dossiers.

Les chiffres cités font état d’une réduction possible des pertes liées à la fraude pouvant atteindre 40 %. Là encore, un signal détecté par une machine ne constitue pas une preuve. Il doit ouvrir une investigation, pas conduire mécaniquement à refuser une indemnisation. Un modèle peut se tromper, notamment si ses données d’apprentissage sont incomplètes ou si un comportement inhabituel est pourtant parfaitement légitime.

L’équilibre est délicat : l’assureur doit protéger la collectivité des assurés contre les déclarations frauduleuses, sans transformer chaque client en suspect. Cela suppose de documenter les procédures, de surveiller les erreurs du système et de permettre aux personnes concernées de demander une explication ou un réexamen de leur dossier.

Les plateformes à faible code accélèrent les nouveaux services

L’IA n’est pas la seule technologie qui transforme l’assurance. Les plateformes dites « à faible code » jouent également un rôle important. Elles permettent de concevoir des applications ou des parcours numériques avec moins de programmation traditionnelle, grâce à des composants prêts à l’emploi et à des interfaces visuelles. Elles peuvent aider une entreprise à modifier plus rapidement un formulaire de déclaration, un circuit de validation ou un espace client.

Pour les assureurs, cette agilité répond à un besoin concret : adapter les services lorsque les attentes des clients, les règles de conformité ou les risques changent. Elle peut aussi rapprocher les équipes métier, qui connaissent les procédures d’assurance, et les équipes techniques, qui développent les outils.

Cette simplicité apparente ne doit pas faire oublier les exigences du secteur. Une application qui traite des données personnelles, un contrat ou un sinistre doit rester sécurisée, traçable et conforme aux règles applicables. Développer vite est utile, mais la vitesse ne doit jamais contourner les tests, la gouvernance des données ou les contrôles de sécurité.

L’adoption de l’IA est aussi un sujet de gouvernance

Déployer l’IA ne relève pas seulement d’un choix logiciel. C’est une décision d’organisation. Les entreprises qui s’y engagent cherchent à améliorer leur efficacité, leur fidélisation client et leur Net Promoter Score, un indicateur qui mesure la propension d’un client à recommander une marque. La prévision citée pour ce marché dépasse 14 milliards de dollars d’ici 2034, signe des attentes placées dans ces technologies.

Les freins sont cependant bien connus. De nombreux assureurs s’appuient sur des données historiques dispersées ou sur des systèmes anciens. Avant d’utiliser une IA, il faut s’assurer que les données sont suffisamment fiables, que les équipes comprennent les nouveaux outils et que les décisions prises peuvent être contrôlées. La formation des salariés est aussi déterminante : un outil efficace mais mal compris risque d’être peu utilisé ou employé de façon inappropriée.

Le changement culturel est donc aussi important que la performance technique. Les dirigeants doivent fixer des objectifs réalistes, désigner clairement les responsabilités et expliquer ce que l’automatisation modifie, ou non, dans le travail quotidien. L’IA apporte de la valeur lorsqu’elle résout un problème précis, et non lorsqu’elle est ajoutée comme une couche opaque à des processus déjà complexes.

Ce qu’il faut surveiller dans l’assurance augmentée par l’IA

Au cours des prochaines années, le principal indicateur de réussite ne sera pas seulement le nombre de dossiers automatisés. Il faudra observer si les délais baissent réellement, si les décisions sont plus cohérentes, si les clients comprennent mieux leur contrat et si les professionnels disposent de davantage de temps pour les situations qui exigent de l’écoute et de l’expertise.

La capacité à concilier personnalisation et équité sera tout aussi décisive. Les assureurs doivent éviter que la précision statistique ne se traduise par des décisions impossibles à expliquer ou par une exclusion de profils considérés comme trop risqués. La transparence sur les données et la possibilité d’un contrôle humain resteront des conditions de la confiance.

L’assurance se dirige ainsi vers un modèle hybride. Les systèmes intelligents peuvent accélérer les opérations, déceler des anomalies et soutenir l’évaluation des risques. Mais la promesse la plus utile n’est pas celle d’une assurance entièrement automatisée : c’est celle d’une assurance plus rapide, plus claire et mieux capable de répondre aux situations réelles des assurés.