Préparation à la Loi sur l’IA de l’UE dans le secteur de l’assurance
La Loi sur l’Intelligence Artificielle (IA) de l’UE marque le début d’une nouvelle ère de responsabilité et de transparence pour les organisations déployant des systèmes d’IA, en particulier dans des secteurs à fort impact comme l’assurance. Au cœur de ce changement se trouve l’Évaluation de l’Impact sur les Droits Fondamentaux (FRIA), une exigence clé prévue par l’Article 27 de la Loi.
Pour les assureurs utilisant l’IA pour rationaliser la souscription, établir des primes ou évaluer des risques, comprendre et se préparer à la FRIA n’est pas seulement un exercice de conformité, mais essentiel pour maintenir la confiance, garantir l’équité et protéger les droits de leurs clients.
Pourquoi les fournisseurs d’assurance doivent prêter attention
La Loi sur l’IA de l’UE identifie spécifiquement l’assurance comme un secteur à haut risque. Plus précisément, l’Annexe III, point 5(c) de la réglementation s’applique aux systèmes d’IA utilisés pour l’évaluation des risques et la tarification de l’assurance vie et santé. Si votre entreprise utilise des modèles d’IA pour calculer des primes, évaluer l’éligibilité ou segmenter les profils de risques des clients, vous devez réaliser une FRIA pour évaluer les biais potentiels et garantir un déploiement responsable.
Ce que la FRIA signifie pour votre organisation
La FRIA exige une analyse structurée de la manière dont vos systèmes d’IA impactent les droit fondamentaux des individus. Pour les compagnies d’assurance, cela implique d’examiner si les décisions automatisées pourraient entraîner des discriminations, des exclusions injustes ou un manque de transparence pour certains groupes de clients.
Par exemple, si votre système utilise des données de santé, des informations géographiques ou des métriques comportementales pour ajuster les prix, vous devrez évaluer comment ces caractéristiques pourraient affecter de manière disproportionnée des individus en fonction de l’âge, du handicap, du statut socio-économique ou d’autres caractéristiques protégées.
Il est important de noter que cette évaluation n’est pas une tâche pour une seule équipe. Elle nécessite une coordination entre :
- Les équipes de conformité et juridiques pour interpréter les exigences réglementaires et documenter l’alignement,
- Les départements des risques et actuariats pour évaluer le potentiel de préjudice et définir les seuils de risque,
- Les scientifiques des données et les équipes IT pour expliquer la logique du modèle et les protections techniques,
- L’expérience client et les opérations pour fournir des informations sur l’utilisation réelle et l’impact sur les clients,
- La direction pour assurer une supervision stratégique et des ressources adéquates.
Éléments clés de la FRIA dans un contexte d’assurance
L’Article 27 décrit six composants essentiels que chaque FRIA doit inclure, chacun ayant une pertinence particulière pour les compagnies d’assurance :
- Utilisation du système : Expliquer clairement comment l’IA est utilisée, par exemple, pour évaluer les individus en fonction de facteurs de risque de santé ou de données comportementales pour déterminer les primes.
- Chronologie d’utilisation : Indiquer quand et à quelle fréquence le système fonctionne. Évalue-t-il le risque au moment de la demande, en continu pendant la durée de la police ou uniquement lors du renouvellement ?
- Individus affectés : Identifier les segments de clients qui peuvent être impactés, en particulier ceux qui sont potentiellement vulnérables, comme les personnes atteintes de maladies chroniques ou les personnes âgées.
- Dangers potentiels : Explorer comment votre système d’IA pourrait conduire à des résultats biaisés, tels que des augmentations de primes injustes ou des refus de couverture.
- Surveillance humaine : Détailler comment les décisions sont examinées ou annulées, notamment dans les cas limites ou sensibles. Cela pourrait impliquer la définition de seuils de confiance ou l’exigence d’un examen humain des décisions qui nuisent aux demandeurs.
- Mesures de remédiation : Expliquer ce qui se passe si quelque chose ne va pas. Avez-vous des procédures claires pour que les clients contestent une décision ? Comment gérez-vous les corrections ?
La conformité est continue, pas un exercice ponctuel
Compléter une FRIA n’est pas un exercice de validation. Les fournisseurs d’assurance doivent notifier les autorités de supervision pertinentes une fois l’évaluation finalisée et la mettre à jour chaque fois que le système d’IA, les données d’entrée ou les modèles de risque changent.
En outre, si votre organisation réalise déjà des Évaluations d’Impact sur la Protection des Données (DPIA) sous le RGPD – particulièrement pertinent lors du traitement de données de santé sensibles – votre FRIA peut s’appuyer sur cette base. L’Article 27(4) encourage l’utilisation des DPIA existants comme base pour éviter de dupliquer le travail.
Surmonter les défis spécifiques à l’industrie
Le secteur de l’assurance fait face à plusieurs défis uniques lors de la mise en œuvre de la FRIA. Il existe également une tension entre la tarification basée sur le risque et l’équité – en particulier lorsque l’exactitude actuarielle peut désavantager involontairement certains groupes.
Les silos internes entre les équipes de souscription, de conformité et de science des données peuvent compliquer davantage la situation. Avec les mises à jour fréquentes des modèles et des données d’entrée, le maintien d’une évaluation à jour est une tâche qui nécessite des ressources.
Pour naviguer dans ces complexités, les assureurs devraient se concentrer sur la construction de cadres de gouvernance internes solides, investir dans des outils d’explicabilité et favoriser la collaboration entre les départements. S’associer à des experts en gouvernance de l’IA et adopter des outils spécialement conçus peut considérablement alléger cette charge.
Soutenir une IA éthique et conforme dans l’assurance
Alors que l’IA continue de transformer l’assurance, la FRIA offre une opportunité de répondre aux attentes réglementaires et de construire des systèmes plus transparents, équitables et responsables. C’est une occasion de montrer aux clients que leurs droits sont protégés, même lorsque des décisions sont prises à la vitesse des algorithmes.
