IA et assurance : top 5 des cas d’usage en phase exploratoire

Les assureurs accélèrent leur exploration de l’IA générative sur des cas d’usage entre expérimentation et industrialisation. Klein Blue, expert de l’innovation en assurance, accompagne depuis plusieurs années les projets IA de ses clients. Retrouvez les 5 cas d’usage en phase exploratoire sélectionnés par Klein Blue. Ces cas d’usage sont issus de Praxia, l’outil Klein Blue qui permet de comparer et piloter +400 cas d’usage IA en assurance.

1. Génération de produits d’assurance

L’intelligence artificielle génère et personnalise les contrats. Elle produit automatiquement des documents adaptés au profil du client. En analysant les données de souscription, les préférences et le contexte réglementaire, l’IA adapte les clauses, les garanties et les exclusions. Cette approche améliore l’expérience client, garantit la conformité juridique et optimise le temps de traitement. Toutefois, le développement de cet usage reste conditionné par l’existence d’un socle assurantiel robuste, ainsi que par la dépendance à certaines solutions tierces.

C’est le cas de Munich Re qui a développé Realytix Zero, une solution permettant aux assureurs de concevoir un produit d’assurance en quelques jours seulement, grâce à un simple prompt, contre plusieurs semaines auparavant., comme REALYTIX ZERO.

2. Génération de plans d’action pour la gestion des risques

L’intelligence artificielle appliquée à la gestion des risques permet de recommander automatiquement des plans d’action personnalisés pour réduire l’exposition aux sinistres. L’IA s’appuie sur les données historiques, les référentiels et les contextes assurés. Elle propose alors des mesures concrètes comme des travaux, des comportements ou des dispositifs de sécurité. On constate que cet usage positionne l’assureur comme acteur conseil, en valorisant l’accompagnement de l’assuré au-delà de l’indemnisation. Ces recommandations nécessitent toutefois un accès à des données fiables et adaptées, sans quoi elles risquent d’être trop génériques ou peu pertinentes. Les assureurs s’interrogent sur la pertinence réelle de ces recommandations : des injonctions génériques ou inadaptées peuvent fragiliser la relation de confiance. Le verrou principal reste l’accès à des données contextuelles fiables et actionnables.

Un exemple récent est celui d’Abeille Assurances, qui s’appuie sur la technologie de Precisely pour enrichir ses données et mieux intégrer les risques climatiques dans la gestion et la prévention, améliorant ainsi l’expérience client.

3. Création et optimisation d’avatars numériques

L’intelligence artificielle permet de créer des avatars numériques, utilisés comme représentants virtuels de la marque ou comme assistants interactifs dans les parcours client. En analysant les comportements et les préférences utilisateurs, l’IA personnalise l’apparence, le discours et le comportement de l’avatar pour renforcer l’interaction. Ces avatars améliorent l’expérience utilisateur et rendent les interfaces plus engageantes, pédagogiques et humaines. Certains assureurs explorent leur usage comme relais interactif, mais leur acceptabilité reste incertaine dans des contextes sensibles comme la souscription ou la gestion de sinistres. La cohérence omnicanale et l’image de marque constituent des points de vigilance majeurs.

À titre d’illustration, Synthesia, créée en 2017, propose une plateforme de génération de vidéos avec avatars et voix IA, largement utilisée pour des cas d’usage tels que la formation, le marketing ou le service client.

4. Outils de gestion de réclamations empathique

L’intelligence artificielle appliquée à la gestion proactive et automatisée des réclamations clients permet d’optimiser le traitement des demandes en réduisant les délais et en améliorant la précision des réponses. Grâce à l’analyse des données et au traitement du langage naturel, l’IA catégorise les requêtes, propose des solutions adaptées et automatise les réponses aux demandes courantes. En intégrant des modèles prédictifs, elle anticipe les besoins des assurés et optimise les interactions. Cette approche améliore l’efficacité opérationnelle des assureurs et renforce l’expérience client. L’IA générative devient ainsi un levier d’ingénierie émotionnelle dans la relation client. Mais son calibrage reste un point de vigilance : une réponse perçue comme froide ou inadaptée peut nuire à la confiance. Les assureurs testent donc ces outils dans une logique de complémentarité avec l’humain.

AllState, a développé un outil de gestion de réclamations empathique. Il analyse le ton, le contexte et les émotions pour générer des réponses humaines et adaptées. Il réduit le stress des conseillers et améliore la qualité de la relation client.

5. Génération de données de synthèse

L’intelligence artificielle peut produire des données de synthèse à partir de jeux de données bruts, notamment pour l’analyse statistique ou la simulation. Elle agrège les informations, crée des résumés chiffrés ou visuels et identifie les tendances majeures. Ces synthèses servent à alimenter des tableaux de bord, des rapports ou des études internes, permettant un gain de temps significatif. Les assureurs doivent toutefois faire dialoguer les modèles avec leurs actifs internes – bases documentaires, historiques clients, moteurs de règles. La valeur de ces outils repose sur la qualité des données sources et sur l’interprétabilité des résultats générés.

À titre d’exemple, Mostly AI développe une technologie de génération de données synthétiques réalistes et anonymisées, utilisée dans des environnements réglementés pour tester et entraîner des modèles sans recourir à des données sensibles.

Conclusion

Ces cas d’usage traduisent le basculement vers une IA générative contextualisée, intégrée aux processus assurantiels et pilotée par les métiers. Pour dépasser le stade exploratoire, les assureurs doivent renforcer la gouvernance des données, assurer l’interprétabilité des modèles et combiner approches internes et externes dans une logique hybride. L’enjeu n’est plus l’accès à l’IA, mais sa maîtrise : quel modèle pour quelle tâche, avec quelle base et dans quel cadre réglementaire. Selon Klein Blue, l’étape clé consiste à identifier les cas d’usage les plus adaptés à leur stratégie : rattrapage, différenciation ou exploration.

À propos de Klein Blue et de Praxia

Klein Blue propose une plateforme tout-en-un dédiée à l’innovation et à l’intelligence artificielle. Avec Praxia, les entreprises accèdent à un outil stratégique pour benchmarker les cas d’usage IA du marché. Elles peuvent aussi collecter les initiatives métiers, piloter les projets et accélérer les expérimentations. La solution offre également à la direction générale une vision claire et consolidée de la transformation IA de l’organisation.