Les assureurs ont passé les deux dernières années à tester l’IA en périphérie de leurs activités. Aujourd’hui, les infrastructures sont suffisamment solides pour envisager l’intégration d’agents IA au cœur des processus critiques : indemnisation et souscription. Diego Devalle, directeur du développement de produits chez Guidewire, souligne que ce n’est pas l’appétit pour l’IA qui a changé, mais bien les fondations technologiques.
Des infrastructures enfin matures Les processus d’indemnisation et de souscription reposent sur des données sensibles : historiques de sinistres, règles métier et exigences réglementaires. Jusqu’à présent, l’accès en temps réel à ces informations était limité, restreignant les capacités des agents IA. Aujourd’hui, les progrès permettent d’intégrer ces technologies au sein même des workflows, avec les contrôles appropriés. Cette évolution ne signifie pas une baisse de vigilance, mais plutôt une confiance accrue dans les fondations technologiques.
Quels processus automatiser en premier ? Guidewire a identifié trois workflows prioritaires : la synthèse des sinistres, les modifications de police et le premier avis de perte. Ces processus répondent à plusieurs critères : répétitivité, richesse en données et nécessité d’efforts manuels importants. En revanche, les décisions hautement subjectives ou à enjeux financiers réglementaires restent du ressort humain. L’objectif est d’améliorer la vitesse et la cohérence des processus, tout en maintenant une gouvernance rigoureuse.
Contrôle et responsabilité L’accès en temps réel aux données ne signifie pas une liberté totale pour les agents IA. Le contrôle repose sur l’architecture même de la plateforme. Avec le framework Agentic de Guidewire, les compagnies peuvent choisir le modèle IA adapté à chaque tâche, tout en garantissant un accès sécurisé aux données nécessaires. Cette intégration permet d’automatiser des processus multi-étapes sans éliminer la supervision humaine, essentielle dans un secteur aussi réglementé que l’assurance.
La question cruciale de la responsabilité En cas de décision automatisée, la responsabilité ne peut incomber à l’agent IA. Avant toute mise en production, il est impératif de définir clairement les responsabilités, les limites d’action de l’agent et les points nécessitant un contrôle humain. Cela est particulièrement vrai pour les processus d’indemnisation et de gestion des polices, où les décisions ont des conséquences financières, réglementaires et clients.
Mesurer le retour sur investissement Les bénéfices concrets dépendront des processus ciblés. En indemnisation, cela pourrait se traduire par un traitement plus rapide ou une réduction des tâches administratives. En souscription, l’objectif serait d’accélérer les délais tout en permettant aux souscripteurs de se concentrer sur les risques complexes. L’essentiel est de mesurer l’impact global, pas seulement la vitesse de traitement par l’IA.
Les prochaines années : une transformation profonde Dans les deux à trois prochaines années, le changement le plus notable devrait être la réduction du temps passé par les experts à rassembler des informations. Les agents IA pourraient prendre en charge cette phase préliminaire, permettant aux professionnels de se concentrer sur l’analyse et la prise de décision.