REVUE DE L’ASSURANCE N°49
L’utilisation de cette technologie est à ses débuts, en Algérie :

IMPACT DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE (IA) SUR LES ACTIVITÉS D’ASSURANCE

Le secteur des assurances est en pleine mutation à l’échelle mondiale, sous l’empreinte de la révolution numérique et l’émergence de technologies avancées comme l’Intelligence artificielle (IA). Cette dernière redéfinit les modèles économiques, les processus opérationnels et les relations clients.

L’intelligence artificielle présente, de nos jours, divers avantages dans des domaines variés. Son utilisation dans le secteur des assurances repose sur les possibilités qu’elle offre, notamment dans l’automatisation des tâches répétitives qui produit un gain de temps pour des activités à forte valeur ajoutée, l’amélioration de la prise de décision, la personnalisation de l’expérience utilisateur permettant une prestation client personnalisée et la détection des fraudes à travers l’ana- lyse des comportements suspects ou des anomalies en temps réel.

Aperçu historique

L’avènement de l’Intelligence artificielle dans le secteur de l’assurance date des années 1980-1990. Néanmoins, son apogée n’a commencé qu’à partir des années 2000, après avoir connu plusieurs étapes.
Décennie 1980-1990 : certaines compagnies d’assurance avaient expérimenté des programmes capables d’imiter les décisions de l’expertise humaine dans des domaines tels que l’évaluation des risques, la tarification et la détection des fraudes.

Durant les années 2000 : les premières avancées de l’IA reposaient sur l’automatisation et l’utilisation des statistiques avancées ayant permis la segmentation de la clientèle, la prévision des sinistres et le scoring de la fraude.

À partir des années 2010, l’exploitation du « machine Learning » (ou apprentissage automatique), une branche de l’Intelligence artificielle permettant à des ordinateurs d’apprendre à partir de données qui leurs sont fournies, de découvrir eux-mêmes les règles ou les modèles sous-jacents pour effectuer une tâche. Dans ce contexte, les assureurs ont commencé à utiliser ce système pour ajuster les primes en fonction du comportement des risques assurés, analyser des masses de données non structurées, affiner la détection de fraudes avec des algorithmes adaptatifs. Les « Chatbots » et assistants virtuels ont fait leur apparition pour améliorer la relation-client.
Depuis 2020, l’IA a franchi une nouvelle étape permettant l’établissement de devis instantanés et personnalisés, la gestion automatisés des sinistres, la création de contenus et l’analyse prédictive très fine des données, grâce aux réseaux neuronaux qui sont des modèles mathématiques qui apprennent à partir de données pour résoudre des problèmes complexes de manière similaire, à la façon dont le cerveau humain fonctionne. L’IA générative, amorcée en 2020, a permis des avancées majeures dans les domaines tels que la survenance de modèles de langage (GPT-3, GPT-4, ChatGPT), la création d’images, de musique et de textes par IA.

Rôle de l’Intelligence artificielle dans l’assurance

L’Intelligence artificielle joue un rôle de plus en plus important dans le secteur de l’assurance, en améliorant plusieurs opérations liées à cette activité. Sont évoqués dans ce qui suit quelques-uns de ses principaux apports dans ce domaine : – Automatisation des processus : L’IA permet d’automatiser des tâches répétitives de l’assurance, telles que la souscription de contrats et la gestion des réclamations liées aux indemnisations. Ces innovations permettent un gain de temps, une réduction des erreurs humaines et une amélioration de l’efficacité des opérations. – Amélioration de la gestion des
risques : les modèles utilisés par l’IA analysent des volumes considérables de données portant sur l’historique des réclamations, les indices de sinistralité des risques assurés, les comportements des assurés, les photos des véhicules assurés avant et après accidents, afin d’identifier les tendances et prédire les risques. Cela permet aux assureurs de mieux évaluer les risques, de fixer des primes en fonction de la sinistralité et d’offrir des produits plus adaptés aux besoins des clients.

  • Personnalisation des offres : grâce à l’IA, les compagnies d’assurance peuvent adapter leurs offres en fonction des comportements et des besoins propres des clients. Les outils d’analyse prédictive permettent de proposer des produits plus ciblés adaptés au profil de chaque assuré.
  • Amélioration de l’expérience client : L’IA, via les « chatbots » et les assistants virtuels, permet une interaction instantanée et continue avec les clients. Ces technologies facilitent la réponse aux questions fréquentes, la gestion des réclamations et l’accompagnement dans les démarches administratives.
  • Détection de fraudes : les systèmes d’IA peuvent ana- lyser des transactions et des réclamations pour identifier des modèles suspects et prévenir la fraude. Cette alternative réduit les pertes pour les assureurs et protège les assurés contre des pratiques frauduleuses.
  • Optimisation des processus de souscription : L’IA peut analyser des données issues de diverses sources pour fournir des informations plus complètes et pertinentes lors de la souscription de contrats avec rapidité et précision. L’IA dans l’assurance contribue, ainsi, à rendre les processus plus efficaces, à offrir des services plus adaptés et à améliorer la gestion des risques, tout en créant une expérience client plus fluide et personnalisée. Son adoption par certains grands assureurs mondiaux vise à consolider les gains de productivité, à économiser d’importantes ressources et à gagner du temps sur de nombreuses opérations de back-office.

Recours à l’IA par les assureurs au niveau mondial

Dans ce contexte, il est également utile de préciser que des groupes d’assurance mondiaux, possédant des clientèles très étendues, une grande envergure et des moyens technologiques considérables, ont été les précurseurs de l’IA, et parmi ces groupes on peut citer, à titre d’exemple :

  • Tokio Marine (Japon) : un des groupes d’assurance les plus importants et les plus anciens au monde.
  • Ping An (Chine) : première société d’assurance chinoise détenue par des personnes morales privées, pratiquant les opérations d’assurance multi branches dossées aux nouvelles technologies. Elle figure parmi les 20 plus grands groupes mondiaux avec 227 millions de clients et près de 647 millions de clients internautes.
  • Lemonade (USA) : Groupe multinational d’assurance présent dans les grands pays d’Europe occidentale.
  • Aviva (Royaume-Uni) : Aviva Plc est une multinationale britannique d’assurance qui compte environ 19 millions de clients sur ses principaux marchés, le Royaume-Uni, l’Irlande et le Canada. Au Royaume Uni, Aviva est le plus grand assureur général et un acteur majeur de l’assurance vie et retraite.
  • Crédit Agricole Assurances (France) : Crédit Agricole assurances est un bancassureur, créé en 2009, regroupant l’ensemble des activités assurantielles du Crédit Agricole. La société réalise environ 80% de son chiffre d’affaires en France où elle occupe le rang de premier assureur dans ce pays par le montant des primes émises.
  • MAPFRE : important groupe d’assurance espagnol bien implanté en Amérique Latine, qui est devenu la première société cotée à l’IBEX 35 à introduire un ensemble formel de principes pour le développement et l’utilisation responsables de l’intelligence artificielle. Sa stratégie est basée sur une vision qui intègre l’expertise humaine à la technologie de l’IA, pour offrir une valeur commerciale significative, en mettant l’accent sur la protection des données et la garantie de la fiabilité et de la sécurité des systèmes d’IA.

L’avenir de l’IA dans l’assurance

L’IA a franchi, durant ces dernières années, un processus de développement considérable dans l’industrie de l’assurance. Son développement continu et son impact sur le secteur de l’assurance, devrait conduire à la nécessité de maîtrise progressive de son processus par des prises de décisions humaines. Dans les enquêtes menées par la National Association of Insurance Commissioners (NAIC), en 2022 et 2023, 88% des compagnies d’assurance Automobile ont déclaré qu’elles utilisaient ou prévoyaient de passer à l’utilisation de l’IA dans leurs opérations, contre 70% des assureurs Habitation et 58% des compagnies d’assurance Vie. D’ici 2032, le marché de l’IA dans l’assurance est estimé à 79 milliards de dollars, ce qui témoigne de son immense potentiel pour les acteurs qui sauront en tirer parti. 73% des dirigeants du secteur la considèrent cette technologie comme une opportunité d’investissement stratégique.
Néanmoins, de nombreuses entreprises rencontrent des difficultés à accélérer leur déploiement à grande échelle, en raison de certains freins liés à des préoccupations sur la sécurité des données, de la conformité aux réglementations locales et de l’éthique dans l’utilisation des algorithmes. (KPMG. L’IA dans l’assurance – exécutice summary).

Risques qui affectent l’IA dans le secteur de l’assurance

Un certain nombre de risques peuvent affectent l’Intelligence artificielle dans le secteur des assurances. Parmi ces risques, peuvent être identifiés les atteintes à la sécurité informatique, les cyberattaques, la perte et le vol des données personnelles. La sécurité informatique fait référence à la vulnérabilité inhérente de tout appareil connecté à l’internet. Actuellement, la plupart des applications d’IA reposent sur des architectures basées sur le « cloud » (ensemble des solutions permettant d’accéder à des ressources informatiques : serveurs, stockage, bases de données, logiciels, via Internet), car elles sont plus pratiques pour l’utilisateur final. Toutefois, le piratage informatique d’un serveur d’une compagnie d’assurance peut donner accès à toutes les données de ses clients. À ce titre, les compagnies d’assurance doivent faire preuve d’une diligence accrue en matière de sécurisation du « cloud ». Les cyberattaques font partie des risques les plus courants affectant l’IA dans le secteur des assurances et peuvent en traîner des fuites d’informations, des vols de données personnelles et des atteintes à la réputation de la compagnie.

Conditionnalité de mise en place de l’IA dans les systèmes d’information de l’assurance.

La mise en place de l’intelligence artificielle dans un système d’information (SI) en assurance nécessite plusieurs préalables, à la fois techniques, organisationnels et stratégiques tels que :

  • Définition des objectifs métier (détection efficace des fraudes, personnalisation des offres, automatisation de la gestion des sinistres, optimisation de la relation client, analyse prédictive des risques). Ces objectifs guideront les choix technologiques et organisationnels.
  • Gouvernance des données : identification des sources de données internes et externes veille sur la qualité des données en termes d’exhaustivité et de fiabilité, mise en place d’une gouvernance des données efficace et normative et respect de la réglementation sur la gestion des données personnelles.
  • Disposition d’une infrastructure technologique, conforme en termes de capacité de stockage, de traitement (serveurs, cloud, big data), d’outils de collecte et d’intégration des données, d’une plateforme IA & ML et d’interopérabilité avec les systèmes existants.
  • Disponibilité de compétences humaines avérées (data scientists et ingénieurs IA, experts en data engineering, actuaires, experts métiers, chefs de projet IA pour piloter les initiatives).
  • Présence d’une culture d’entreprise basée sur la conduite du changement, à travers une organisation reposant sur la sensibilisation des équipes aux enjeux de l’IA, la maîtrise des données et l’accompagnement au changement par la formation et la communication.
  • Un cadre éthique et réglementaire conforme en termes de mise en place de règles pour l’usage de l’IA et de veille sur la conformité réglementaire dans un secteur très encadré comme l’assurance.
  • Mise en place d’un monitoring constant des modèles IA, pour pouvoir identifier, limiter les risques et corriger efficacement les comportements de la technologie utilisée, afin qu’ils soient alignés sur de bons standards.

État des lieux de l’IA dans le secteur des assurances, en Algérie

En Algérie, bien que l’IA en soit encore à ses débuts dans le secteur des assurances,
elle constitue une opportunité majeure de transformation et de digitalisation de la profession.

Défis et perspectives :

  • Faible taux de pénétration : le marché algérien de l’assurance reste peu développé, avec un taux de pénétration d’environ 0,7% du PIB, bien en dessous de la moyenne mondiale.
  • Numérisation lente : les assureurs ont commencé à s’intéresser à la transformation digitale, mais l’adoption de technologies comme l’IA reste limitée.
  • Infrastructures numériques limitées : manque de données structurées, de datas communes au secteur, couver- ture Internet inégale.
  • Manque de talents spécialisés : peu de profils IA formés localement.
  • Aspects réglementaires : l’adoption de l’IA nécessite une mise à jour des textes juridiques et une meilleure protection des données personnelles.

Quelques Recommandations :

  • Encourager les partenariats public-privé autour de la digitalisation ;
  • Investir dans la formation : Créer des cursus spécialisés en IA appliquée à l’assurance ;
  • Tester des projets pilotes : Déployer l’IA sur des opérations métier de base, telles que les souscriptions de contrats, la gestion dossiers sinistres, les services clients et les recherches de fraude en assurance Automobile ;
  • Soutien aux startups Assurtech locales ;
  • Incubateurs ou laboratoires d’innovation sectorielle ;
  • Numériser les archives assurantielles ;
  • Centraliser les bases de données-client, sinistres, contrats
    (exemple : fichier national des conducteurs).

Quelques sources et références :

  • OCDE (2023). Artificial Intelligence in Insurance.
  • McKinsey & Company (2022). The Future of Insurance: AI and Automation.
  • APS (Algérie Presse Service), articles sur la digitalisation du secteur des assurances.
  • KPMG – L’IA dans l’assurance, enjeux et perspectives en 2024
    – Exécutice summary -Reinsurance news du 12 mai 2025
  • Report EIOPA – Artificial intelligence governance principles : towards ethical and trustworthy artificial intelligence in the european insurance sector.

Ahmed Hadj Mahammed

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