(AOF) - Earnix, leader mondial de solutions de prise de décision intelligente et stratégique pour les secteurs réglementés, publie sa quatrième étude annuelle sur les tendances de l’assurance en 2026, intitulée "Se réinventer constamment" (The race to reinvent). Menée auprès de plus de 400 entreprises du secteur de l'assurance, elle présente l’état d’avancée du déploiement de l'IA en France et au niveau mondial, son impact sur la souscription des contrats, la tarification, la conception d’offres personnalisées, ainsi que les cas d'usage les plus courants du secteur.

Cette étude, qui a été menée auprès de 40 participants en France, parmi un groupe de 488 cadres dirigeants du secteur en Europe, au Royaume-Uni, en Amérique du Nord et en Australie, révèle que les assureurs réalisent des progrès significatifs dans la mise en œuvre des fonctionnalités de l'IA, mais que ces progrès sont freinés par des contraintes technologiques et de fortes inquiétudes quant à la fiabilité des données sous-jacentes :

- la quasi-totalité des assureurs français (95%) ont intégré l'IA dans leurs processus opérationnels pour au moins une partie de leurs activités ;

- la majorité des assureurs mondiaux (58%) utilisent désormais des modèles qui font des prévisions à partir de données en temps réel, les assureurs IARD étant les plus avancés dans ce domaine. En revanche, en France ce chiffre est inférieur à la moitié (43%), mais près des trois quarts des assureurs français (73%) prévoient de déployer des appareils connectés à l'Internet des objets au cours des deux prochaines années ;

- de nombreuses organisations s'inquiètent de la fiabilité des données internes (seuls 32% des répondants au niveau mondial estiment que leurs données sont exactes) et de l'entraînement des modèles d'IA (75% des cadres dirigeants français se disent plutôt inquiets et 10% extrêmement inquiets).

Etat d'adoption de l'IA

Lorsqu'on leur a demandé de décrire l'état actuel du déploiement de l'IA dans leur entreprise dans son ensemble, 40% des répondants en France ont déclaré avoir pleinement intégré l'IA dans les processus de la plupart des fonctions ; 55% ont atteint cet objectif dans certaines fonctions.

En France, les trois principaux freins à l'adoption effective de l'IA étaient les suivants :

- les défis liés à la sécurité et à la confidentialité des données, cités par 39% des répondants ;

- absence de gouvernance adéquate en matière d'IA (38%) ;

- préoccupations liées à la réglementation et à la conformité.

Au niveau mondial, les deuxièmes et troisièmes freins les plus cités concernaient davantage des questions techniques :

- difficulté à intégrer les systèmes existants aux solutions d'IA (37%) ;

- manque d'expertise interne en matière d'IA (32%).

Forte préoccupation concernant la qualité des données

Outre les défis liés à l'exploitation du potentiel de l'IA, de nombreuses organisations s'inquiètent de la fiabilité et de l'exactitude de leurs données, ces réserves étant particulièrement prononcées chez les grands assureurs (définis dans l'étude comme ceux qui comptent plus de 20 000 employés dans le monde) :

- seuls 32% des répondants au niveau mondial estiment que leurs données sont exactes ; ce chiffre tombe à 27% pour les grands assureurs ;

- moins de la moitié des personnes interrogées estiment que les données qu'elles utilisent sont complètes (47%, contre 43% chez les grands assureurs), accessibles (45%, contre 39%) ou dans un format utilisable (45%, contre 35%).

La manière dont les modèles IA sont entraînés suscite également de nombreuses inquiétudes :

- en France, 75 % des cadres du secteur de l'assurance se disent plutôt inquiets et 10 % extrêmement inquiets à l'idée que les modèles d'IA soient entraînés à partir de sources de données inexactes ou incomplètes ;

- cette inquiétude est particulièrement forte au niveau mondial parmi les cadres dirigeants et les professionnels de l'informatique ou des technologies, près d'un quart des cadres dirigeants (24 %) se déclarant très préoccupés et 29 % des professionnels de l'informatique ;

- cette réserve est également observée dans différents processus opérationnels, 85 % des répondants dans le domaine de la souscription, 86 % dans celui des analytiques et 84 % dans celui de l'actuariat/tarification se déclarant très ou assez préoccupés par l'apprentissage des modèles d'IA.

Nicolas Thevenet, directeur assurances, EMEA chez Earnix, ajoute à ces conclusions : "le secteur de l'assurance fonctionnant sur la base d'un grand nombre de données interdépendantes (emplacement, météo, prix, comportement des clients, appétence au risque, etc.), le déploiement effectif de l'IA offre un énorme potentiel commercial. Cependant, pour tirer parti de ce potentiel, il faudra adopter une approche organisationnelle intégrée, plutôt que de simplement ajouter l'IA à des processus isolés et obsolètes qui s'appuient sur des données peu fiables."