Certaines époques voient émerger une innovation technologique susceptible de changer le monde, forçant les entreprises à s’ajuster ou à disparaître dans l’oubli, juge une étude de McKinsey. Nous sommes dans une telle époque. Après les ères de la révolution industrielle et de l’avènement de l’Internet, voici celle de l’intelligence artificielle (IA).
« Il y a environ deux décennies, écrit McKinsey, alors que le commerce électronique devenait omniprésent et plus sophistiqué, les consommateurs se sont habitués à des commandes fluides et à des livraisons rapides, et en sont venus à attendre ces capacités de la part de tous les commerçants. De la même manière, l’IA a modifié les attentes des consommateurs au point qu’ils exigent désormais une plus grande précision et fiabilité tout au long de leur parcours d’achat, des conversations quasi humaines avec des robots IA (qu’elles soient textuelles ou vocales), des offres et des communications hyper-personnalisées, ainsi que des produits et des interactions à la demande adaptés à leurs besoins. »
Résultats impressionnants
C’est ce qui sera de plus en plus demandé de la part des assureurs. Déjà, quelques firmes ont embrassé la transformation pour en tirer des résultats tangibles. McKinsey constate qu’au cours des cinq dernières années, les leaders en IA chez les assureurs ont produit un rendement total pour les actionnaires (TSR ou Total Shareholder Return) 6,1 fois supérieur à celui des retardataires. Dans d’autres secteurs, cette avance n’est que deux ou trois fois.
Par exemple, l’assureur britannique Aviva a conçu plus de 80 modèles d’IA pour améliorer la performance des réclamations, réduisant le temps d’évaluation dans les cas complexes de 23 jours et abaissant de 65 % le nombre de plaintes des clients. Un autre assureur, dont le nom demeure confidentiel, a recouru à l’IA pour la proposition de devis et la vente de polices d’assurance. Résultat : 80 % des transactions sont passées en ligne, et les scores de satisfaction client, en particulier l’indicateur mesurant la probabilité qu’un client recommande un assureur à une connaissance, ont augmenté de 36 points de pourcentage. Un troisième, anonyme lui aussi, a haussé de 11 % ses ventes hors des heures de bureau en implantant un robot conversationnel (chatbot) qui opère 24 heures par jour, 7 jours par semaine.
Les outils IA
McKinsey dénombre trois grandes disciplines de l’IA susceptibles de trouver une application dans l’industrie de l’assurance.
- L’IA analytique traditionnelle comprend les modèles dans les données ;
- L’IA générative améliore ces capacités grâce à une meilleure compréhension des formes de données non structurées et permet d’ajouter une hyperpersonnalisation et de l’empathie dans les réponses ;
- L’« agentique » dans ses plus récents perfectionnements ajoute des niveaux d’automatisation sans précédent aux flux de travail complexes, permettant aux assureurs d’en maximiser les avantages.
Armés de cette polyvalence, les assureurs utilisent l’IA dans tous les domaines clés, notamment la productivité des ventes et l’hyperpersonnalisation ; l’automatisation et l’amélioration de la précision de la souscription, la gestion améliorée des sinistres ; les opérations de service à la clientèle avec des agents vocaux ; la transformation des fonctions administratives telles que les finances ; l’actuariat et l’informatique.
L’étude de McKinsey s’attarde surtout sur la façon de procéder à une transformation IA, affirmant que pour créer de la valeur commerciale durable, il ne suffit certainement pas de « bizouner » à la marge. Il faut « définir une vision audacieuse et globale du potentiel de l’IA, affirme l’étude, et repenser en profondeur et de manière fondamentale le fonctionnement de divers domaines d’activité (souscription, sinistres, distribution, service client, etc.), en intégrant la technologie dans chaque partie de l’organisation. »
Un avantage majeur de l’IA qui peut en faciliter et en accélérer l’implantation tient à sa « modularité » réutilisable. Sous des applications concrètes très diverses, le même engin IA sous-jacent peut être mis à contribution. Par exemple, une capacité d’IA générative peut être appliquée autant dans le support des services informatiques, dans la création de contenu marketing ou dans la rédaction de documents légaux.
Défis et risques de l’IA
Une implantation IA à l’échelle de l’entreprise présente des défis et des risques considérables :
- Risques de sécurité ;
- coûts élevés ;
- le risque d’être emprisonné dans l’étau de fournisseurs clés, le manque de recrues qualifiées ;
- la résistance culturelle, des manques dans la gouvernance et le frein imposé par des systèmes informatiques hérités
Susciter une vigoureuse culture de changement est un atout capital. De plus, à la base, il faut accroître considérablement les données au fondement de l’IA et leur traitement.
McKinsey propose quelques approches prudentes pour aborder le dossier IA : commencer une implantation dans deux ou trois secteurs d’activité seulement, qu’il s’agisse des ventes, de la tarification ou des réclamations. Et le choix de ces secteurs doit offrir un maximum d’impacts mesurables.
Attention aux risques. L’étude de McKinsey ne s’y attarde pas, mais ils peuvent être névralgiques, avertit une étude de Morningstar DBRS. « En fin de compte, les entreprises n’ont pas le choix d’investir en IA pour demeurer concurrentielles », reconnaît Nadja Dreff, vice-présidente senior et responsable du secteur Global Insurance & Pension Ratings chez Morningstar DBR. « Toutefois, elles ne doivent pas perdre de vue l’importance de disposer de cadres de gestion des risques adaptés. Du point de vue de la notation de crédit, l’IA peut à la fois renforcer et nuire à la solidité d’une franchise en affectant l’expérience client. Et, bien qu’elle puisse améliorer la rentabilité grâce à des gains d’efficacité, elle contribue généralement aussi à augmenter les risques opérationnels, notamment les risques juridiques et de conformité. »