De manière générale, l’intelligence artificielle générative s’impose depuis fin 2022 comme un sujet majeur dans toutes les organisations, mais son déploiement à grande échelle reste limité dans l’assurance.
Citons comme exemple, comme décrit dans notre rubrique “Restez au courant“, la Maif qui veut faire de la technologie un levier central de croissance à l’approche de son prochain plan stratégique à horizon 2030. En capitalisant sur la modernisation de son système d’information et de ses canaux digitaux, l’assureur mutualiste a doublé, voire triplé, ses ventes en ligne tout en améliorant significativement la fiabilité de son SI. Tout en intégrant progressivement l’IA générative, la Maif adopte une approche prudente et éthique, avec plusieurs projets déjà en phase de déploiement, tout en veillant à préserver son ADN.
Le développement de l’IA générative impacte cependant les ressources humaines, avec une difficulté persistante à recruter des profils tech dans le secteur de l’assurance, ce qui explique une approche encore prudente et un nombre limité de cas d’usage généralisés.
Selon une étude de Wavestone menée avec OpinionWay, un seul cas d’usage sur six dépasse aujourd’hui le stade de l’expérimentation. Même chez des acteurs avancés comme Axa, seuls une quinzaine de projets sur environ 150 ont été industrialisés. L’étude montre toutefois que les assureurs les plus matures sur l’IA tirent des bénéfices significatifs, avec des projets 2,5 fois plus rapides à déployer, moins coûteux et un nombre de cas d’usage effectivement déployés nettement supérieur.
Des écarts apparaissent également entre pays, la France accusant un retard par rapport à l’Allemagne et au Royaume-Uni. Enfin, les gains de productivité, estimés en moyenne à 21 %, sont surtout attendus sur la relation client, les fonctions support et la souscription, tandis que les assureurs français restent plus prudents sur l’automatisation de la gestion des sinistres. Enfin, 76% des assureurs allouent déjà un budget à l’IA agentique.
Que retenir de cette étude ?
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