Réglementation de l’IA : un nouveau défi pour les assureurs

Naviguer dans le nouveau paysage réglementaire de l’IA

Le 1er juillet 2025, le Sénat des États-Unis a voté massivement—99 contre 1—pour rejeter une proposition de moratoire de dix ans sur la réglementation de l’intelligence artificielle (IA) au niveau des États. Cette décision, qui fait suite à des mois de lobbying intense de la part de grandes entreprises technologiques et d’associations commerciales nationales, redéfinit la trajectoire de la gouvernance de l’IA dans le pays. Elle marque la fin officielle de tout espoir immédiat d’un cadre fédéral unifié. Au lieu de cela, elle affirme le droit des États individuels à légiférer sur l’utilisation de l’IA de manière indépendante, accélérant rapidement l’émergence d’un environnement de conformité fragmenté et complexe.

Pour les carriers d’assurance, en particulier ceux opérant à travers les lignes d’État, cela crée une nouvelle réalité dans laquelle ils doivent aligner leur stratégie IA avec des dizaines de lois d’État distinctes, parfois conflictuelles. Contrairement aux réglementations antérieures qui se matérialisaient relativement lentement, ces nouveaux statuts spécifiques à l’IA arrivent rapidement et avec un pouvoir d’application croissant. Ce changement exige une attention immédiate de la part des PDG, des conseils d’administration, des avocats généraux, des responsables de la conformité et des directeurs technologiques. L’avenir de la souscription, des sinistres, du service client et de la détection des fraudes dépendra désormais non seulement de l’efficacité opérationnelle et de l’innovation, mais aussi de la capacité de l’organisation à gérer la complexité réglementaire à grande échelle.

Contexte sur le moratoire fédéral proposé

Le moratoire défait faisait partie d’une initiative plus large pour une supervision fédérale de l’IA. Dirigée par plusieurs entreprises de la Silicon Valley et des groupes industriels nationaux, la proposition visait à geler l’action des États sur la gouvernance de l’IA pendant une décennie. Les partisans soutenaient qu’un cadre national unifié était nécessaire pour fournir la clarté juridique nécessaire à une innovation responsable. Leur position était informée par le chaos qui résulte souvent de la création de règles par chaque État, comme on l’a vu dans les luttes passées concernant la confidentialité, la cybersécurité et les normes d’assurance.

Cependant, cette vision n’a pas gagné de traction législative. Les législateurs des deux partis ont réagi, citant une préoccupation croissante du public concernant le biais algorithmique, la prise de décision opaque et le manque de recours pour les consommateurs. La sénatrice Marsha Blackburn, l’une des premières soutiens du projet de loi, a inversé sa position dans les jours précédant le vote, reconnaissant que les États devaient être autorisés à agir rapidement pour protéger leurs citoyens en l’absence de lois fédérales complètes.

Le résultat a été une défaite décisive. Les États sont désormais libres de réglementer l’IA sans attendre une coordination fédérale.

Pourquoi un mandat fédéral importait pour l’industrie de l’assurance

Un cadre fédéral unique aurait permis aux carriers d’assurance de déployer des systèmes d’IA sous un ensemble uniforme de normes de conformité. Au lieu de cela, ils font face à un patchwork complexe de lois provenant de plus de cinquante juridictions. Cela est particulièrement décourageant pour les carriers nationaux, les administrateurs tiers, les agents généraux et les entreprises de technologie d’assurance (insurtech) qui doivent construire des structures de gouvernance qui satisfont à des définitions, des règles d’audit, des exigences de transparence et des protections des consommateurs variant d’un État à l’autre.

Cela reflète les défis de conformité rencontrés dans les efforts mondiaux de protection des données. Par exemple, l’introduction du Règlement général sur la protection des données (RGPD) dans l’Union européenne a contraint les assureurs multinationaux à reconfigurer complètement la manière dont ils traitaient les données. La différence aujourd’hui est que les États-Unis ne se dirigent pas vers une norme nationale; ils se dirigent vers cinquante.

Des États comme le Colorado, la Californie, New York et la Floride ont déjà introduit ou adopté des lois imposant des contraintes spécifiques sur l’utilisation de l’IA dans des applications à enjeux élevés telles que le crédit, l’emploi, le logement et l’assurance. Les conséquences de la non-conformité ne sont plus théoriques. Par exemple, la California AI Accountability Act exige que les assureurs divulguent comment les décisions de l’IA sont prises, permettent aux consommateurs de contester des résultats automatisés et soumettent des rapports d’audit de biais aux régulateurs chaque année. Les pénalités commencent à cinq mille dollars par violation, sans plafond.

Ce que cela signifie pour l’assurance et la gouvernance de l’IA

L’intelligence artificielle n’est plus limitée à des outils expérimentaux à l’intérieur de l’entreprise d’assurance. Elle est désormais intégrée dans l’ensemble du cycle de vie des assurés. Les agents de l’IA aident à déterminer les scores de risque, à émettre des devis, à détecter la fraude, à traiter la première notification de perte, à examiner la qualité des dossiers et à calculer des règlements. Lorsque ces systèmes prennent des décisions ou influencent les résultats des sinistres, ils doivent être soumis aux mêmes normes légales et éthiques que les ajusteurs humains.

Avec la réglementation étatique maintenant en accélération, les carriers doivent s’assurer que leurs systèmes d’IA sont :

Documentés : Le but de chaque système, les données d’entraînement, les cycles de mise à jour et la logique de décision doivent être clairement enregistrés et accessibles.
Explicables : Les résultats doivent être traçables et compréhensibles pour les régulateurs, les consommateurs et les équipes d’audit internes.
Justes et non discriminatoires : Les systèmes doivent être régulièrement testés pour le biais entre les classes protégées et produire des résultats cohérents.
Gouvernés : Une supervision humaine doit être intégrée dans les flux de travail pour garantir que les agents IA soutiennent plutôt que remplacent le jugement éclairé.

Les conseils d’administration et les dirigeants ne peuvent plus compter sur des structures de conformité héritées conçues pour des décisions humaines. Ils doivent adopter un nouveau modèle de gouvernance qui inclut des comités de surveillance de l’IA, des audits transversaux, la validation des risques de modèles et des capacités de reporting en temps réel.

Conformité dans un paysage réglementaire fragmenté

La question la plus urgente à laquelle sont confrontés les assureurs n’est pas de savoir s’ils seront réglementés—mais comment ils géreront la complexité de rester conformes dans cinquante environnements juridiques différents.

Des exemples clés incluent :

La Californie exige que les assureurs notifient les assurés de toute décision générée par l’IA et leur permettent de faire appel. Elle impose également des audits de biais et des divulgations des limitations des modèles.
Le Colorado a introduit des lois pour surveiller la discrimination dans la souscription automatisée d’assurance. Les régulateurs peuvent maintenant demander des explications complètes des algorithmes utilisés pour évaluer le risque.
New York explore des journaux d’audit en temps réel et des cadres d’approbation de modèles inspirés des pratiques réglementaires financières.

Chaque État peut introduire différentes exigences de dépôt, processus d’appel, normes de documentation et intervalles d’audit. Les compagnies d’assurance opérant sur plusieurs juridictions doivent construire des structures de conformité dynamiques qui permettent des changements rapides de politique, une visibilité en temps réel et une application localisée.

Une stratégie technologique pour l’ère post-moratoire

La conformité dans ce nouvel environnement nécessite plus que des documents de politique. Elle exige une technologie qui est :

Modulaire : Capable de configurer des flux de travail et de modéliser un comportement en fonction des réglementations régionales.
Transparente : Capable de montrer pourquoi une décision a été prise, comment les données ont été utilisées et quand le modèle a été mis à jour pour la dernière fois.
Auditable : Toutes les actions entreprises par les agents IA doivent être enregistrées avec des horodatages, des invites, des sources et des explications de décision.
Escalables : Lorsque l’IA ne peut pas atteindre une conclusion confiante, la tâche doit être routée à un ajusteur humain agréé ou à un responsable de la conformité.

Les carriers d’assurance doivent réaliser un inventaire complet des systèmes d’IA actuellement en cours d’utilisation ou prévus pour déploiement. Chaque système doit être mappé aux réglementations d’État applicables, avec des lacunes documentées et priorisées. Les fournisseurs tiers doivent être réévalués selon les nouveaux standards de conformité, et les accords de niveau de service mis à jour doivent exiger transparence, explicabilité et responsabilité.

Comment Agentech.com permet la gouvernance de l’IA à travers les États

Agentech.com se prépare à cet environnement depuis le début. Nos coworkers numériques ne sont pas de simples outils d’IA. Ce sont des agents spécifiques au domaine conçus pour le processus de réclamation d’assurance. Chaque agent est construit avec :

Connaissance jurisdictionnelle : Les coworkers numériques fonctionnent selon des règles spécifiques à l’État pour le traitement des réclamations, la documentation et la communication.
Alignement avec les carriers : Chaque agent est configuré pour correspondre aux politiques et aux préférences de chaque client carrier, garantissant ainsi la cohérence avec les directives internes.
Prêt pour l’audit : Notre plateforme capture chaque interaction, chaque document examiné, chaque signalement effectué et chaque action entreprise par un agent.
Prise de décision explicable : Nous utilisons une combinaison de moteurs de règles et de modèles d’IA générative qui fournissent des justifications claires pour chaque recommandation.
Préparation à la montée en charge scalable : Nos équipes numériques peuvent gérer des volumes de pointe sans nécessiter de personnel supplémentaire, maintenant ainsi la conformité même lors d’événements catastrophiques.

Agentech.com transforme la conformité d’un fardeau en un atout. Les carriers utilisant notre système sont positionnés pour s’adapter rapidement, déposer des rapports précis, réduire les risques opérationnels et améliorer la confiance des consommateurs.

Un appel à l’action pour les PDG et les conseils d’administration

La défaite du moratoire sur l’IA n’est pas une simple note de politique. C’est un tournant. Les garde-fous pour l’IA dans l’assurance seront désormais construits un État à la fois, et ceux qui attendront un leadership fédéral seront laissés pour compte.

Chaque conseil d’administration et équipe exécutive d’assurance devrait :

Établir la gouvernance de l’IA comme un point à l’ordre du jour lors des réunions du conseil.
Lancer un examen complet de la conformité à l’IA dans tous les départements.
Mettre à jour les politiques de fournisseurs et les exigences de passation de marché pour inclure la transparence des modèles et l’adaptabilité jurisdictionnelle.
Investir dans des technologies qui intègrent la conformité dans les opérations, non pas comme un overlay manuel, mais comme un défaut.

Agentech.com est ici pour soutenir cette transformation. Nous croyons que l’avenir de l’assurance conforme est agentique. Avec les bons systèmes, les compagnies d’assurance peuvent fonctionner plus rapidement, plus équitablement et plus transparently que jamais.

Laissez-nous vous aider à transformer l’incertitude réglementaire en avantage concurrentiel.