Selon Data Bridge Market Research (DBMR), le marché mondial de l’intelligence artificielle (IA) dans l’assurance devrait atteindre 35,77 Md$ d’ici 2030 (DBMR - Global Artificial Intelligence in Insurance Market – Industry Trends and Forecast to 2030). Le secteur européen de l’assurance participe pleinement à cet essor. Les grands pôles européens d’assurance comme la France, le Royaume- Uni et l’Allemagne, adoptent de plus en plus cet outil qui leur permet de transformer des fonctions clés telles que la gestion des sinistres, la souscription et la relation client.

Des sinistres mieux traités

• traitements plus rapides : selon l’enquête « IA Survey » de Sollers Consulting, 35 % des assureurs ont déjà automatisé une partie du traitement des sinistres. Traditionnellement, ce processus repose sur des traitements manuels, chronophages et sujets aux erreurs humaines. L’IA permet de rationaliser et d’accélérer ce processus en automatisant de nombreuses tâches, réduisant ainsi les délais de traitement des sinistres. L’adoption d’outils de reconnaissance d’image alimentés par l’IA, capables d’analyser des photos de véhicules endommagés et d’évaluer les coûts de réparation, participe pleinement à la gestion des sinistres et, outre la réduction des coûts opérationnels qu’elle permet, améliore également la satisfaction client en accélérant le traitement des indemnisations.

Par ailleurs, les algorithmes d’IA sont également utilisés pour évaluer d’autres types de dommages, notamment les sinistres habitation. Ces algorithmes croisent des données issues de multiples sources (détails de la police, rapports d’expertise, données météorologiques, etc.) pour prendre des décisions en temps réel, automatisant ainsi une grande partie du processus de gestion des sinistres et renforçant l’efficacité opérationnelle globale.

• fraudes mieux détectées : l’IA constitue une solution efficace pour identifier les comportements frauduleux en analysant de vastes volumes de données et en détectant des schémas suspects. Des solutions développées par de nombreux assureurs européens utilisent l’apprentissage automatisé (machine learning) pour analyser les historiques de sinistres et recouper ces informations avec des sources externes, comme l’activité sur les réseaux sociaux ou les données de localisation.
• tarification personnalisée et évaluation des risques : grâce à l’IA, les assureurs peuvent désormais proposer des contrats hyper-personnalisés, en intégrant un plus grand nombre de critères, tels que le comportement individuel, le mode de vie et les données en temps réel issues des objets connectés ou de la télématique embarquée. Les modèles traditionnels de tarification, eux, reposent sur des catégories démographiques générales pour évaluer le risque, ce qui peut conduire à des primes inadaptées.

Un exemple notable est l’utilisation de l’IA pour la tarification en assurance automobile. En exploitant les données télématiques qui suivent les habitudes de conduite des assurés, les assureurs peuvent ajuster les primes en fonction du comportement réel au volant plutôt que de s’appuyer uniquement sur des données démographiques classiques. Les conducteurs prudents bénéficient ainsi de primes plus basses, tandis que les profils à risque se voient appliquer des primes plus élevées. Cette approche profite non seulement aux clients, mais elle permet aussi aux assureurs d’améliorer la précision de leur tarification et la gestion des risques.