« Après des lancements flamboyants et plusieurs années d’efforts, certaines InsurTech ont atteint un stade de maturité en résolvant des problèmes concrets sur leur marché. Quelles épreuves les attendent désormais ? » interroge Stephen Leguillon, CEO de Seyna. Dans ce contexte, le patron de la compagnie d’assurance prend la parole et prévient que l’IA générative ne va pas seulement venir bousculer les assureurs traditionnels. Les InsurTech aujourd’hui considérées comme matures doivent, elles aussi, interroger leur modèle sous peine d’obsolescence programmée.
Comment les InsurTech se sont-elles imposées dans le paysage de l’assurance ?
Entre 2015 et 2021, l’assurance a vu émerger une nouvelle génération d’InsurTech, portée par des financements sans précédent et par une ambition forte de moderniser le secteur. Un pic mondial a même été atteint en 2021, avec un niveau record de 15,8 Md$ d’investissements dans le secteur.
Dans un contexte de taux bas où le capital coûtait peu, où les VC avaient les poches profondes et où la mode du blitzscaling (croissance éclair) poussait à « croître d’abord, prendre les parts de marché et rationaliser ensuite », il était rationnel pour un entrepreneur d’essayer de construire très vite une entreprise de taille importante, quitte à investir beaucoup. L’assurance n’y fit pas exception. Plusieurs start-up dans ce secteur ont connu des croissances fulgurantes, portées par des levées spectaculaires dans le monde : Alan a levé 185 M€ en 2021 et Lemonade a cumulé plus de 480 M$ de financements avant son introduction en Bourse. Cette période d’expansion a façonné le marché.
L’année 2022 marque une rupture avec la raréfaction des capitaux et la remontée des taux. Quels acteurs ont survécu ?
Le cycle s’est en effet retourné à partir de 2022, l’accès au capital abondant ayant disparu. Après le pic historique de 2021, le financement mondial des InsurTech a chuté d’environ 50 % en 2022, puis de nouveau fortement en 2023. Et lorsque les taux ont remonté, l’argent s’est fait rare et les valorisations se sont rationalisées. Ce changement a révélé une réalité simple : les modèles qui n’avaient pas un vrai différenciateur ou une forte valeur ajoutée pour le marché ont rapidement été mis en difficulté. Seules les entreprises qui réglaient un vrai problème, jusqu’alors mal adressé par les acteurs historiques du marché, ont survécu. Alan a rendu la santé collective simple à gérer pour les entreprises et agréable pour les salariés. Akur8 a résolu la complexité du pricing en permettant aux assureurs de maîtriser leur tarification. Shift s’attaque à la fraude, l’un des postes de coûts les plus critiques du secteur. +Simple, en réorganisant la distribution pour les professionnels, fluidifie une chaîne historiquement lente et fragmentée. Ces sociétés ont survécu parce qu’elles créent de la marge là où il n’y en avait plus, parce qu’elles règlent un vrai problème pour leurs clients et parce qu’elles le font mieux que le reste du marché. Si l’on définit ces dernières comme « matures », ce n’est pas uniquement une question de chiffre d’affaires, d’effectifs ou de valorisation, c’est aussi une question de statut : elles ont gagné la confiance d’un grand nombre de clients sur le marché. Alan gagne des ministères, Akur8 équipe des assureurs de première importance comme Axa, et Seyna collabore avec les leaders du courtage tels que Marsh ou April. Si un acteur historique vous confie son business, notamment en assurance qui est un métier de confiance et de temps long, c’est qu’il estime que vous serez encore là dans dix ans.
Pourquoi estimez-vous que cette maturité ne suffit plus ?
Ces InsurTech ont prouvé qu’elles ont un modèle économique viable. Elles savent maîtriser leur coût d’acquisition, améliorent leurs marges trimestre après trimestre, et elles ont su internaliser la technicité de l’assurance nécessaire pour piloter durablement leur activité. Les financements servent désormais à accélérer ce modèle, pas à en compenser l’absence.
Mais atteindre cette maturité n’est pas une fin en soi. C’est potentiellement le début d’un nouveau risque : celui de devenir l’acteur qui est devenu trop statique pour progresser. C’est un cas d’école du dilemme de l’innovateur de Christensen : les entreprises qui ont trouvé leur modèle sont aussi celles qui ont le plus de mal à en imaginer un nouveau. Si l’on arrête de se remettre en question, d’autres concurrents plus rapides et plus efficaces finissent toujours par nous dépasser. C’est précisément à ce moment-là que le risque d’obsolescence apparaît.
C’est l’IA qui, selon vous, porte le risque d’obsolescence qui pourrait frapper les assureurs traditionnels mais aussi les InsurTech matures ?
Un concurrent beaucoup plus violent arrive en effet : le modèle IA native. L’IA ne représente pas une optimisation marginale de productivité. Elle va permettre de reconstruire l’assurance avec une structure de coûts radicalement plus basse, une exécution immédiate et une automatisation de pans entiers de l’activité que nos entreprises actuelles traitent encore manuellement. Un acteur « IA native » peut ainsi gérer un sinistre, tarifer un risque ou accompagner un assuré à un coût et à une vitesse qui dépassent ceux des modèles construits ces dix dernières années.
Des processus optimisés pendant des années, comme une chaîne de gestion de sinistres ou un parcours d’acquisition web, peuvent devenir obsolètes en quelques secondes, à mesure que l’accès à l’assurance bascule vers des interfaces conversationnelles pilotées par l’IA. Pour les InsurTech devenues « matures », le risque est clair : celles qui considèrent encore l’IA comme un simple levier d’efficacité, et non comme un modèle d’entreprise, s’exposent à une obsolescence rapide.
Pour de nombreux modèles économiques en assurance, une alternative « IA native » sera créée et bousculera tous les concurrents, qu’ils aient été créés en 1980 ou en 2020. La maturité ne désigne donc pas un état final mais un nouveau point de départ. Le vrai enjeu n’est plus de faire partie des acteurs viables, mais d’arriver à le rester alors que le marché va de nouveau se transformer. Si nous refusons de nous « auto-disrupter », c’est un autre qui le fera.
