L'intelligence artificielle générative fait référence à un type de systèmes d'IA pouvant produire des contenus inédits (texte, image, son, vidéo, données...) en réponse à des consignes. Cette technologie, fondée sur des algorithmes d'apprentissage automatique, peut traiter les données d'entrée (Input) pour générer de nouvelles données en sortie (Output). Même si les diverses formes d'IA possèdent leurs propres particularités, leurs capacités peuvent se compléter mutuellement, ce qui permet d'offrir des applications plus variées et sophistiquées.
Dans cette étude, découvrez comment le secteur de l’assurance a su se familiariser avec l’utilisation de l’IA générative tout en anticipant les défis liés à cet outil.
Les points forts de l'étude
Une analyse des défis de l’IA Générative en 2024
Une cartographie des parties prenantes
Une catégorisation des 81 cas d’usages identifiés
Un focus sur 8 cas d’usage
Un zoom sur les stratégies et les initiatives à mettre en place pour les assureurs
Quelques chiffres clés sur le contexte de l’IA Générative
L'enthousiasme actuel autour de l'émergence de l'intelligence artificielle générative se manifeste par une augmentation du nombre de connexions aux divers modèles de langage (LLMs) ainsi que par des injections de liquidités massives et croissantes sur ce marché lucratif.
Les premières concernées par cette démocratisation sont les entreprises, qui ont commencé à expérimenter l'intégration de cas d'utilisation de l'IA générative dans leurs activités, et tendent à organiser progressivement leurs stratégies. Toutefois, il est important de souligner que cette dynamique demeure très exploratoire et peu organisée.
Cartographie des parties prenantes
Pour mettre en place des cas d'usages fondés sur l'IA Générative, il est essentiel d'avoir un ensemble varié de compétences et de ressources. Afin de tirer parti du potentiel des modèles fondationnels (LLMs), les assureurs peuvent faire le choix de se connecter directement aux LLMs par l’intermédiaire d’une API ou préférer s'appuyer sur différentes catégories d'acteurs :
Les providers de solution d’IA Générative offrent aux assureurs la possibilité de déployer des cas d'usages sans avoir à développer leurs propres applications.
Persado offre un service fondé sur l’IA générative, permettant aux assureurs d’optimiser et de personnaliser les communications avec les clients.
Les enablers technologiques facilitent l'accès aux LLMs, la sécurité, l'hébergement et la gouvernance des applications.
Microsoft offre aux entreprises Azure OpenAI, un service permettant d’accèder aux LLMs de manière sécurisée, à moindre coût, et pouvant héberger et opérer des applications d’IA Générative.
Actuellement, le marché des LLMs se densifie avec de nouveaux modèles qui sortent très régulièrement.
Exemple : Llama 3 de Meta qui vient de sortir.
Également, plus un modèle est entraîné sur un grand nombre de paramètres plus il est performant, ce qui induit des capacités et des infrastructures data conséquentes pour pouvoir créer un LLM.
Quels sont les défis de l’Intelligence Artificielle Générative en 2024 ?
Enjeux technologiques :
Les enjeux technologiques de l'IA générative en assurance résident dans la nécessité cruciale du monitoring et de la qualité des données pour limiter les biais, la menace omniprésente des cyberattaques, ainsi que dans le besoin impérieux de ressources et d'infrastructures IT pour soutenir le développement et le déploiement des systèmes.
Enjeux de gouvernance :
Les enjeux de gouvernance sont majoritairement liés aux problématiques de protection des données, ainsi qu’aux risques de dépendance. Ce dernier peut être minimisé grâce à la multi-modalité et à l’Open-Source. Le dernier enjeu va être défini par la complexité de l’adaptabilité et par le manque de compatibilité.
Enjeux éthiques :
Les enjeux éthiques de l’IA générative dans le secteur de l’assurance dépendent de la mise en place de mécanismes de surveillance et de contrôle qui sont essentiels à la pérennisation des projets d’IA générative. Les enjeux RH ainsi que la notion d’assurabilité de l’IA générative font également partie des préoccupations éthiques.
Enjeux réglementaires :
La réglementation constitue également un enjeu majeur dans le contexte d’IA générative étant donné qu’elle est en constante évolution. Celle-ci régit les notions de confidentialité, de protection de la vie privée, de droit d’auteur et de propriété intellectuelle.
Quelles sont les opportunités pour les acteurs de l’assurance ?
Renforcer l’efficience opérationnelle
En se concentrant particulièrement sur les activités les plus chronophages comme le traitement des opérations essentielles (souscriptions, sinistres) ou l'analyse des interactions (documents, interactions vocales et textuelles), l'incorporation de l'IA générative dans les opérations des assureurs peut avoir un impact significatif sur la façon dont les assureurs gèrent leur flux de travail. Grâce à ces technologies, les processus peuvent être accélérés et plus précis, ce qui garantit une expérience améliorée tant pour les professionnels que pour les clients.
Réinventer l’expérience client
L’IA générative va révolutionner la manière dont les assureurs interagissent avec leurs clients. Grâce à l'utilisation de chatbots de nouvelle génération et d'assistants virtuels, les compagnies d'assurance peuvent maintenant offrir un service client continu, à tout moment, dépassant ainsi les solutions précédentes en termes de précision et de réactivité. Ces chatbots, développés par les LLM, offrent aux assureurs la possibilité de personnaliser leurs recommandations afin d'améliorer la satisfaction des clients et de renforcer leur fidélité.
Favoriser le développement commercial
En améliorant la personnalisation des contenus marketing et l'exactitude des données commerciales, l'IA générative propose aux assureurs de nouvelles opportunités de développement et d'attirance de clients. De cette manière, l'intelligence artificielle générative peut se transformer en un assistant de communication et de prospection efficace au service des équipes marketing et commerciales (équipes internes, courtiers, agents généraux, partenaires distributeurs...).
Quels cas d’usages de l’IA Générative dans l’assurance ? Exemple de l’aide à la souscription
L'évaluation des risques liés à la souscription nécessite une importante quantité d'énergie, de temps et de personnel. C'est l'une des tâches les plus importantes pour les compagnies d'assurance. Grâce à sa capacité à analyser les documents, à synthétiser, à rechercher et à extraire des informations essentielles, l'intelligence artificielle générative peut simplifier tout ce processus, libérant ainsi les équipes de souscription des tâches les plus importantes. L'IA générative joue donc un rôle d'aide lors de la prise de décision.
Les assureurs doivent aujourd’hui se saisir du sujet, en amorçant une phase de réflexion stratégique qui les guidera vers l’adoption des stratégies et des cas d’usages les plus efficients. Découvrez les stratégies clés dans notre étude.
Plan de l'étude
I. Définition & Contexte
Définition - Qu'est ce que l'IA générative
Historique - Les grandes dates de l'IA générative
Contexte - Chiffres clés
Cartographie des parties prenantes - Vue d'ensemble
Cartographie des parties prenantes - Zoom sur les LLMs
II. Les défis de l'IA générative en 2024
III. Les cas d'usages de l'IA générative
IV. Initiatives clés & bonnes pratiques
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