Assurance et intelligence artificielle : quels impacts sur la tarification ?

Le secteur de l'assurance est en pleine mutation, propulsé par la digitalisation et les exigences croissantes des assurés pour une évaluation plus précise et individualisée des coûts. L'intelligence artificielle (IA) émerge comme une force motrice, apte à transformer les schémas traditionnels et à inaugurer des perspectives novatrices pour l'analyse des périls et la détermination des cotisations. La compréhension de cette influence est primordiale pour les professionnels, les étudiants, les consommateurs et toute personne intéressée par le futur de l'assurance.

Nous analyserons comment l'IA peut contribuer à dépasser les barrières des schémas conventionnels et à édifier une assurance plus perspicace, adaptée et équitable.

Les limites des modèles de tarification traditionnels et le rôle de l'IA

Les modèles de tarification conventionnels dans l'assurance, souvent fondés sur des données restreintes et des catégories générales, engendrent divers problèmes. Ces contraintes entravent l'aptitude des compagnies à évaluer rigoureusement les menaces et à proposer des montants équitables et individualisés. L'IA représente une perspective prometteuse pour surmonter ces obstacles et améliorer la pertinence et l'efficacité de l'établissement des coûts.

Les défis des modèles actuels

• Manque de précision : La tarification s'appuie couramment sur des classes générales, induisant des approximations et des montants sous-optimaux. En assurance automobile, par exemple, l'âge et le sexe sont des éléments traditionnellement pris en compte, sans égard pour le style de conduite effectif.
• Collecte de données restreinte : Il est ardu de recueillir des informations exhaustives et actualisées sur les assurés, ce qui limite l'évaluation minutieuse des menaces individuelles. Les assureurs se servent fréquemment de questionnaires déclaratifs, susceptibles d'être incomplets ou inexacts.
• Processus longs et coûteux : L'analyse manuelle des périls et le calcul des cotisations s'avèrent des démarches chronophages et onéreuses, nécessitant une expertise humaine substantielle. Les frais de ces opérations se répercutent sur les primes payées par les assurés.
• Difficulté d'adaptation rapide : Les modèles conventionnels éprouvent des difficultés à s'ajuster avec célérité à l'évolution des périls et des comportements, rendant les assureurs vulnérables aux pertes et aux occasions manquées. L'émergence des véhicules électriques et autonomes, à titre d'illustration, impose une adaptation véloce des modèles de tarification.

Comment l'IA répond à ces défis

L'intelligence artificielle déploie des solutions pragmatiques pour corriger les insuffisances des schémas traditionnels. En utilisant la capacité de l'analyse des données massives, de l'apprentissage automatique et de l'automatisation, l'IA autorise les assureurs à mieux cerner les dangers, à améliorer la justesse de la tarification et à optimaliser leurs actions.

• Analyse de données massives (Big Data) : L'IA peut traiter des quantités considérables de données structurées et non structurées issues de diverses sources (informations sur les assurés, historique des sinistres, données externes, etc.). Cette faculté concourt à repérer des corrélations et des tendances indécelables manuellement.
• Identification de corrélations complexes : Grâce à l'apprentissage machine, l'IA est à même de détecter des relations subtiles entre les variables et le danger, permettant une évaluation plus affinée et individualisée. L'IA peut notamment déceler des facteurs de risques dissimulés relatifs au mode de vie, à la situation géographique ou aux pratiques de consommation.
• Automatisation des processus : L'IA mécanise l'évaluation des dangers et le calcul des cotisations, réduisant notablement le temps et les coûts afférents. Cette automatisation permet aux assureurs de traiter un volume de demandes supérieur, avec davantage de célérité et une marge d'erreur moindre.
• Amélioration continue : Les modèles d'IA s'adaptent et se perfectionnent de façon continue par le biais d'un apprentissage constant à partir de nouvelles informations. Cette capacité adaptative autorise les assureurs à demeurer à la pointe des transformations du marché et des agissements des assurés.

L'IA en action : applications concrètes dans la tarification de l'assurance

L'IA transforme la tarification dans divers secteurs de l'assurance, présentant des solutions novatrices pour mieux évaluer les périls et individualiser les cotisations. Des applications existent déjà dans l'assurance automobile, santé, habitation et vie, attestant du potentiel de l'IA pour métamorphoser la branche.

Assurance automobile

L'IA rend possible une tarification plus équitable et juste en assurance automobile, en tenant compte du style de conduite effectif et en détectant les fraudes potentielles. La télématique et l'analyse d'images représentent des outils fondamentaux dans cette mutation. La télématique assurance automobile est en plein essor, permettant de réduire significativement le coût des primes pour les bons conducteurs.

• Tarification basée sur le comportement de conduite (Telematics) : L'analyse des informations de conduite (vitesse, freinage, accélération, etc.) permet de personnaliser les cotisations en fonction du risque réel présenté par chaque conducteur. Les conducteurs prudents peuvent de ce fait bénéficier de diminutions importantes.

Idée originale : Les systèmes télématiques varient de manière considérable, allant des dispositifs installés par les constructeurs automobiles (OEM) aux applications tierces. Les systèmes OEM offrent couramment une imbrication plus poussée avec les données du véhicule, mais les applications tierces peuvent se révéler plus souples et accessibles. L'incidence sur la tarification dépend de la qualité et de la finesse des informations collectées.

• Détection de la fraude : L'IA examine les informations sur les sinistres, les images et les renseignements contextuels afin d'identifier les agissements suspects et les déclarations mensongères. Cela aide à diminuer les pertes liées à la supercherie et à soutenir des montants moins élevés pour les assurés honnêtes.

Assurance santé

Dans le domaine de l'assurance santé, l'IA rend possible la personnalisation des cotisations en fonction du mode de vie et des données de santé, tout en prévenant les risques de pathologies et en adaptant les couvertures. La prédiction des risques, au travers d'algorithmes poussés, aide à la prévention et à une meilleure prise en charge des assurés.

• Personnalisation des primes en fonction du style de vie et des données de santé (Wearables) : Le suivi de l'activité physique, du sommeil et d'autres indicateurs de santé grâce aux objets connectés (wearables) permet de proposer des cotisations adaptées aux habitudes de vie de chaque personne. Les personnes ayant un mode de vie sain peuvent de ce fait bénéficier de tarifs préférentiels.

Idée originale : Les alliances entre les assureurs et les fabricants de wearables suscitent des interrogations primordiales concernant la confidentialité des données. Il est impératif d'assurer que les données de santé soient employées de façon transparente et sécurisée, avec le consentement explicite des assurés. Les assureurs sont tenus de déployer des politiques de protection des données robustes et de respecter les réglementations en vigueur, garantissant ainsi la confidentialité de l'assuré.

• Prédiction des risques de maladies : L'IA examine les données de santé (antécédents médicaux, résultats d'examens, etc.) afin d'anticiper les besoins en soins de santé et d'adapter les couvertures en conséquence. Cela procure aux assureurs les moyens d'optimiser la gestion des périls et d'enrichir la qualité des soins.

Assurance habitation

L'IA peaufine l'évaluation des périls en assurance habitation en analysant les données rattachées aux catastrophes naturelles et en dépistant les escroqueries. La prévention des catastrophes, couplée à une évaluation précise des risques, permet de stabiliser les primes et d'assurer une couverture adéquate.

• Évaluation des risques liés aux catastrophes naturelles : L'analyse des données météorologiques, géographiques et des images satellitaires permet d'anticiper les inondations, les incendies et les séismes, et d'ajuster les cotisations en fonction du danger de chaque zone géographique.

Idée originale : L'IA peut incarner un rôle primordial dans la prévention des catastrophes naturelles en étudiant les informations afin de recenser les zones à risques et en alertant les populations concernées. Les assureurs sont également à même d'utiliser l'IA afin d'encourager les mesures préventives, à l'instar de l'édification de digues ou de la mise en place de systèmes d'alerte précoce.

• Détection de la fraude à l'assurance habitation : L'IA identifie les sinistres suspects et les déclarations mensongères en étudiant les données sur les sinistres et les renseignements contextuels. Cela aide à diminuer les pertes imputables à la fraude et à maintenir des cotisations moins élevées pour les assurés honnêtes.

Assurance vie

Dans le domaine de l'assurance vie, l'IA concourt à peaufiner la prédiction de la mortalité et à personnaliser les produits en fonction des besoins de chacun. La collecte et l'analyse de données sur le long terme permettent d'offrir une couverture adaptée à l'évolution des besoins de l'assuré et de sa famille.

• Prédiction de la mortalité : L'examen des données de santé et de style de vie plus exhaustives concourt à améliorer les modèles actuariels conventionnels et à mieux appréhender l'espérance de vie de chaque personne. Cela permet aux assureurs de tarifer les produits d'assurance vie de façon plus minutieuse.
• Personnalisation des produits d'assurance vie : L'IA habilite à procurer des couvertures adaptées aux besoins de chacun et à l'évolution de la situation familiale de chaque assuré. Les assureurs peuvent notamment proposer des options de couverture complémentaires en fonction de l'âge, de la profession ou des antécédents médicaux.

Atouts et inconvénients de l'IA dans la tarification de l'assurance

L'intégration de l'IA dans la tarification de l'assurance présente une pléthore d'atouts, mais elle soulève aussi des inquiétudes notables sur le plan des biais algorithmiques, de la confidentialité des informations et de la transparence. Il est crucial d'évaluer attentivement ces points positifs et négatifs afin d'assurer un usage responsable et juste de l'IA.

Avantages

• Justesse accrue de la tarification : Évaluation améliorée des menaces et cotisations plus équitables.
• Individualisation des offres : Produits et services adaptés aux besoins de chaque assuré.
• Efficience accrue : Mécanisation des actions et diminution des dépenses.
• Meilleure gestion des menaces : Identification et prévention des supercheries.
• Enrichissement de l'expérience client : Opérations plus véloces et transparentes.

Inconvénients

• Biais algorithmiques : Danger de discrimination et d'inégalités si les données d'entraînement se révèlent partiales.

Idée originale : Il existe pléthore de procédés pour détecter et corriger les biais algorithmiques, notamment l'étude de l'équité des résultats pour divers regroupements démographiques, la diversification des données d'entraînement et l'usage d'algorithmes d'apprentissage automatique plus résistants. Il s'avère fondamental de mettre en place des procédés de validation rigoureux afin d'assurer que les modèles d'IA ne reproduisent ou n'intensifient pas les disparités existantes.

• Problèmes de confidentialité et de sécurité des données : Protection des informations personnelles et prévention des cyberattaques.
• Manque de transparence : Difficulté de compréhension du fonctionnement des algorithmes et de justification des décisions en matière de tarification.

Idée originale : Afin d'améliorer la transparence des algorithmes d'IA, il est possible d'user de techniques d'explicabilité de l'IA (XAI), à l'instar de la visualisation des éléments les plus importants pour la prise de décision et la diffusion d'explications claires et concises relatives aux décisions en matière de tarification. Les assureurs doivent également se tenir prêts à justifier leurs décisions tarifaires auprès des assurés et des autorités de contrôle.

• Dépendance technologique : Vulnérabilité aux pannes et aux erreurs des systèmes d'IA.
• Perte d'emplois : Mécanisation de certaines tâches et restriction des besoins en personnel.

Réflexions éthiques et réglementaires

L'utilisation de l'IA dans la tarification de l'assurance fait naître des défis éthiques essentiels sur les plans de la discrimination, de la confidentialité et de la clarté. Il s'avère crucial de mettre en place un cadre normatif adapté afin d'encadrer l'usage de l'IA et de prémunir les consommateurs. La mise en conformité avec le RGPD est un enjeu majeur pour les acteurs du secteur.

Les enjeux éthiques

• Discrimination : Comment esquiver que l'IA ne reproduise ou n'amplifie les inégalités sociales ?
• Confidentialité : Comment abriter les données à caractère personnel des assurés et certifier leur consentement ?
• Transparence et explicabilité : Comment rendre les décisions de tarification plus abordables et justifiables ?
• Responsabilité : Qui est responsable en cas d'erreur ou de préjudice imputable à un algorithme d'IA ?

Le cadre réglementaire

• RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données) : Incidence sur la collecte et l'utilisation des données à caractère personnel. Le RGPD impose des règles sévères en matière de collecte, de traitement et de conservation des données personnelles, obligeant les assureurs à obtenir le consentement exprès des assurés et à garantir la sécurité des informations.
• Législation sur l'IA : Élaboration de règles inédites afin d'encadrer l'utilisation de l'IA dans le domaine de l'assurance. L'Union Européenne planche à l'heure actuelle sur une législation relative à l'IA susceptible d'exercer un impact considérable sur la branche de l'assurance, en imposant des exigences en matière de transparence, de responsabilité et de non-discrimination.
• Rôle des autorités de contrôle : Surveillance et application des règles afin de prémunir les consommateurs et de garantir l'équité. Les autorités de contrôle, à l'instar de l'ACPR en France, jouent un rôle crucial dans la surveillance de l'utilisation de l'IA dans le secteur de l'assurance et dans l'application des règles en vue de protéger les consommateurs.

Idée originale : Les réglementations régissant l'IA diffèrent considérablement d'un pays à l'autre, ce qui suscite des problèmes pour les assureurs exerçant à l'échelle planétaire. La Chine, par exemple, a opté pour une démarche plus accommodante sur le plan de la collecte des données, alors que l'Europe met l'accent sur la protection de la vie privée. L'influence sur la branche de l'assurance dépendra de la manière dont ces réglementations seront appliquées et mises en œuvre.

Horizons futurs : l'assurance de demain

L'avenir de l'assurance sera marqué par une adoption croissante de l'IA, par des modèles de tarification davantage dynamiques, personnalisés et accordés aux besoins de chacun. L'IA tiendra une place capitale au sein de l'ensemble de la chaîne de valeur de l'assurance, de la souscription à la gestion des sinistres. La formation des professionnels aux outils de l'IA est une étape clé pour relever les défis à venir.

Évolution de la tarification

• Tarification dynamique en temps réel : Ajustement des cotisations en fonction des conjonctures actuelles (météo, circulation, etc.). Les cotisations d'assurance automobile pourraient, par exemple, se révéler plus onéreuses aux heures de pointe ou en cas de conditions météorologiques défavorables.
• Assurance à la demande (on-demand insurance) : Couverture temporaire pour des besoins spécifiques (location de voiture, voyage, etc.). Les assurés pourraient souscrire une assurance sur une durée limitée, en ne rétribuant que la période durant laquelle ils nécessitent la couverture.
• Personnalisation extrême : Offre de produits d'assurance ultra-personnalisés axés sur les renseignements individuels. L'IA pourrait étudier les données de chaque assuré afin de concevoir des produits d'assurance parfaitement en phase avec ses impératifs et son profil de risque.

Rôle croissant de l'IA

• Développement de nouvelles applications de l'IA dans l'assurance : Agents conversationnels, assistants virtuels, etc. Les agents conversationnels pourraient répondre aux demandes des assurés, les aider à souscrire une assurance et les guider en cas de sinistre.
• Intégration de l'IA au sein de l'ensemble de la chaîne de valeur de l'assurance : De la souscription à la gestion des sinistres. L'IA pourrait mécaniser la souscription, l'évaluation des sinistres et le règlement des dédommagements, rehaussant ainsi l'efficacité et la célérité des opérations.
• Collaboration entre humains et IA : Usage de l'IA pour seconder les experts en assurance et parfaire leur prise de décision. L'IA pourrait diffuser aux experts en assurance des informations et des analyses précieuses, les aidant à prendre des décisions plus averties et à mieux servir les assurés.

Défis à relever

• Besoin de compétences : Former les professionnels de l'assurance aux technologies de l'IA. Les assureurs devront investir dans la formation de leurs employés afin de leur concéder la possibilité de cerner et d'user de façon optimale les technologies de l'IA.
• Gestion du changement : Adapter les organisations et les opérations aux technologies novatrices. L'adoption de l'IA induit une transformation organisationnelle et une adaptation des opérations existantes.
• Confiance des consommateurs : Gagner la confiance des assurés vis-à-vis de l'usage de l'IA dans l'assurance. Les assureurs devront se montrer transparents quant à la manière dont ils manient l'IA et garantir la protection des données à caractère personnel des assurés.

Vers une assurance plus perspicace et accordée

L'intelligence artificielle métamorphose fondamentalement la tarification dans l'assurance, présentant des perspectives d'élévation de la justesse, de l'individualisation et de l'efficience. Les assureurs qui sauront adopter l'IA de façon responsable et déontologique pourront distiller des produits et des services davantage en adéquation avec les besoins de leurs assurés, tout en enrichissant leur compétitivité et leur rentabilité.

Il est impératif de demeurer attentif aux défis éthiques et réglementaires connexes à l'usage de l'IA, afin de certifier une utilisation juste et transparente de cette technologie. En mettant en place des mesures de protection des données, de lutte contre la discrimination et de transparence algorithmique, il sera possible de créer une assurance plus perspicace, accordée et au service de tous.