IA générative : 70 milliards d'euros à saisir pour les assureurs
L’IA générative s’impose comme un changement de paradigme pour le secteur de l’assurance. Bien au-delà d’un effet de levier technologique, elle redéfinit la manière dont les acteurs conçoivent, délivrent et pilotent leurs services.
Avec la capacité de produire du langage naturel, de résumer des documents complexes ou de simuler une expertise humaine en temps réel, l’IA générative donne naissance à une nouvelle génération d’agents IA : autonomes, spécialisés, capables de s’intégrer dans tous les maillons de la chaîne de valeur. Une vague qui, selon McKinsey, représente jusqu’à 70 millions pour les assureurs.
La question n’est donc plus “si” ni “quand” déployer l’IA Gen. Mais comment capter cette valeur, et éviter qu’elle ne soit captée… par d’autres.
5 cas d’usage en pleine industrialisation
1. Automatisation de la relation client
Loin des chatbots classiques, les agents IA peuvent aujourd’hui prendre en charge des parcours entiers : demandes d’information, modifications de contrat, déclarations de sinistre. Avec un langage naturel fluide et une capacité d’adaptation au contexte client, ils réduisent la charge des centres de contact et améliorent la satisfaction. Certaines insurtechs annoncent un temps moyen de résolution de sinistre de moins de 3 minutes sur les cas simples.
2. Souscription augmentée
L’IA générative permet d’exploiter des volumes massifs de données pour générer des propositions sur mesure, accélérer l’analyse de risques et préremplir automatiquement les documents. McKinsey note que l’IA peut réduire les coûts de souscription jusqu’à 30 % et augmenter la productivité des souscripteurs de 50%.[1]
3. Traitement des sinistres à grande vitesse
De la réception à la clôture, les agents IA peuvent piloter le processus : extraction automatique de données, analyse de photos ou vidéos, estimation des dommages, proposition d’indemnisation, suivi de la réparation. Un assureur européen a traité 12 000 sinistres automobiles sans contact humain grâce à l’IA, avec 98 % des estimations de sinistres réalisées en moins de 15 minutes.[2]
4. Détection proactive des fraudes
En combinant données internes et externes, les modèles d’IA identifient des schémas de fraude faibles ou complexes, souvent invisibles aux règles métiers classiques. L’intégration de capacités multimodales utilisant l’IA et l’analyse avancée pourrait générer des économies potentielles de 20 % à 40 %, en fonction de la mise en œuvre, du type d’assurance et de la sophistication des systèmes de détection de fraude.[3]
5. Hyperpersonnalisation des parcours assurés
L’IA permet d’adapter en temps réel les offres, messages et services en fonction des signaux faibles des comportements assurés. Cette logique de personnalisation dynamique augmente la fidélité, réduit le churn et optimise la valeur client tout au long du cycle de vie.
Une réorganisation profonde des modèles
Au-delà des cas d’usage, l’IA générative pousse les assureurs à revoir leurs fondations.
Le modèle émergent repose sur une architecture “Core + Agents IA” : un socle robuste pour gérer les données et la conformité, sur lequel viennent se greffer des agents spécialisés capables d’automatiser ou d’assister les tâches à forte fréquence ou intensité.
Cette approche modulaire — activable avec des investissements maîtrisés — permet aux PME comme aux grands groupes de progresser de manière incrémentale, en combinant solutions prêtes à l’emploi (Buy), activation des fonctionnalités existantes (Use), et assemblage de composants IA en environnement maîtrisé.
3 leviers pour passer à l’action
1. Cadrer une feuille de route réaliste
Le succès repose sur une approche stratégique et ciblée : audit des processus, identification des gisements de valeur IA générative, et priorisation des cas d’usage activables rapidement. Inutile de viser la transformation totale : mieux vaut démarrer par des agents IA sur des irritants clients ou des poches de productivité claires.
2. Monter en compétences
L’IA générative implique une nouvelle grammaire. Les métiers doivent comprendre ce que les agents peuvent (ou ne peuvent pas) faire, comment les configurer, les superviser, les faire évoluer. Cela implique de nouveaux rôles hybrides : AI Product Owner, analystes “agents IA”, responsables conformité IA. La formation est un levier indispensable.
3. Créer une gouvernance agile
L’IA générative ne relève pas du seul domaine IT. Elle engage la direction générale, les risques, la DSI, les métiers. Il faut donc un cadre clair de priorisation, d’expérimentation et de supervision. La réversibilité, l’éthique et la robustesse doivent être pensées dès l’amont.
Les assureurs face à une fenêtre d'oppotunité
L’IA générative ouvre une fenêtre stratégique étroite. Ceux qui sauront en tirer parti vont renforcer leur rentabilité, accélérer leur cycle d’innovation et transformer leur relation client. Les autres risquent de voir leur position s’éroder au profit d’acteurs plus agiles — technologiques ou assurantiels.
Mais cette transformation ne peut réussir sans un leadership éclairé. Comprendre, décider, activer, embarquer : les dirigeants doivent devenir les véritables pilotes de l’IA générative dans leurs structures.
C’est dans cette logique que nous accompagnons les décideurs du secteur, via des formations et dispositifs sur-mesure conçus pour passer de l’opportunité au réel. Car l’IA générative n’est plus un sujet technique. C’est désormais une responsabilité stratégique.