Comment les courtiers peuvent garantir une utilisation responsable de l’IA dans les opérations d’assurance ?
L’intelligence artificielle (IA) transforme les flux de travail à travers de nombreuses industries, y compris le secteur de l’assurance. En 2025, l’utilisation de l’IA dans l’assurance mondiale a atteint 48%, une augmentation significative par rapport à 29% en 2024. Cependant, cette croissance rapide suscite des inquiétudes croissantes en matière de risques associés.
Risques émergents liés à l’IA
Les risques liés à l’IA commencent souvent lors de l’entraînement des modèles. Des biais peuvent se développer, entraînant des résultats discriminatoires dans l’underwriting ou les réclamations. Par exemple, un problème récent a impliqué Cigna, qui a été poursuivi en justice en raison de son algorithme IA PxDx, qui aurait refusé plus de 300 000 réclamations en seulement 1,2 seconde par réclamation.
Un autre risque est la hallucination de l’IA, où l’IA présente des informations incorrectes comme des faits. De plus, l’IA peut donner des réponses inconsistantes, soulevant des questions sur sa fiabilité. Ces problèmes peuvent entraîner une perte de confiance de la part des courtiers et des assurés, augmentant ainsi le risque de litiges et de dommages à la réputation.
Soutenir l’atténuation des risques
Les courtiers et assureurs peuvent contribuer à l’atténuation des risques en :
- Identifiant et signalant des décisions biaisées pour promouvoir des modèles d’IA plus équitables
- Examinant le contenu généré par l’IA pour détecter des erreurs ou des informations trompeuses
- Signalant des résultats inconsistants pour améliorer la fiabilité des modèles
- Exigeant des raisons claires derrière les décisions de l’IA, en particulier pour les refus
- Escaladant rapidement les problèmes des clients pour réduire le risque de retombées juridiques ou de relations publiques
- Identifiant des schémas de décisions erronées avant qu’ils ne se propagent largement
- Veillant à ce que les clients comprennent comment leurs données sont utilisées et promouvant une gestion sécurisée
Développer des systèmes d’IA conscients des risques
Pour éviter les risques mentionnés, il est crucial de mettre en place des garde-fous dès le début d’un projet. Cela inclut une compréhension claire des responsabilités de chaque équipe (construction, test, examen, approbation). Une test régulier des modèles est également nécessaire pour détecter les biais et les inexactitudes.
La transparence est essentielle : il est important de créer un tableau de bord accessible montrant la performance des modèles. Chaque décision d’underwriting assistée par l’IA doit être traçable, avec des enregistrements de la version du modèle utilisée, des données d’entrée, des scores de sortie, et des actions finales prises.
Barrières à l’adoption de l’IA
Malgré les avantages, il existe encore une hésitation à adopter l’IA. Parmi les idées fausses les plus courantes figurent la crainte que l’IA ne puisse jamais être de confiance, étant donné son caractère probabiliste et son absence de toucher humain. De plus, il y a la peur que l’IA remplace complètement les travailleurs.
Cependant, il est crucial de comprendre que l’IA devrait être utilisée comme un assistant et un partenaire, aidant à prendre des décisions plus intelligentes, équitables et responsables.
Rassurer les courtiers sur le rôle de l’IA
Pour l’avenir des courtiers en assurance, l’IA ne remplace pas le courtier, mais élever sa capacité. Les outils d’IA ne remplacent pas le jugement humain ; ils l’augmentent, permettant des interactions plus rapides et plus intelligentes avec les assureurs et les clients.
Les courtiers peuvent évoluer dans leur rôle en apprenant à superviser, ajuster et collaborer avec les outils d’IA, ce qui les positionne non seulement en tant qu’experts en risques, mais aussi en tant qu’orchestateurs numériques.
