Lors du Reinsurance Rendezvous Zurich, organisé par le Swiss Insurtech Hub en collaboration avec le Boston Consulting Group, les principaux acteurs du secteur suisse de la réassurance se sont réunis le 9 juin à Zurich pour un échange ouvert sur la question qui préoccupe actuellement le plus le secteur : Dans quels domaines l’intelligence artificielle génère-t-elle réellement des résultats commerciaux ?
La soirée a débuté par une intervention de Coralie Ming, associée chez Boston Consulting Group (BCG), qui a présenté deux chiffres : 4,7 milliards de dollars de financement mondial dans le secteur de l’insurtech en 2025, marquant ainsi la première croissance depuis 2021, et une part de 44 % des transactions liées à l’IA. Malgré cette dynamique, le BCG a également mis en évidence le revers de la médaille : seules 30 % des entreprises déclarent tirer réellement profit de l’IA. Les consultants ont cité comme principales raisons les initiatives axées sur la technologie sans ancrage commercial clair, les solutions ponctuelles sans réflexion de bout en bout, ainsi qu’une sous-estimation du « facteur 70 % » : cette part du travail de changement au niveau de l’organisation, des processus et des personnes qui détermine le succès ou l’échec.
C’est là que la valeur se crée réellement
Lors de la table ronde qui a suivi, animée par Raphael Troitzsch (BCG), il est rapidement apparu que ce cadre théorique trouvait un écho concret dans la pratique. Sofia Kyriakopoulou, directrice de la technologie, des données et de l’IA chez SCOR, a décrit comment son entreprise a mis en place des assistants IA pour la souscription médicale dans le domaine de l’assurance vie et santé. Le système résume les rapports médicaux, en extrait les informations pertinentes et prépare les bases décisionnelles. Les premières réactions des souscripteurs ? Une certaine réticence. Les collaborateurs vérifiaient manuellement les résultats, ce qui a même, dans un premier temps, réduit la productivité. Ce n’est qu’au bout d’environ trois mois que la confiance a commencé à s’installer, et au bout de six mois, la courbe en J est apparue : une efficacité accrue de 30 à 40 %, une vision plus standardisée de ce que signifie un travail de qualité, et un processus d’intégration nettement plus rapide pour les nouveaux arrivants. Dans le domaine commercial, SCOR indique pour la première fois que des processus qui prenaient auparavant plusieurs jours s’effectuent désormais en quelques minutes.
Beat Kramer, responsable de l’intégration de l’IA au sein du groupe Swiss Re, a mis en avant deux domaines d’application particulièrement prometteurs : la gestion des sinistres et les secteurs en croissance. Dans le domaine des sinistres, la valeur ajoutée est directement mesurable, car un sinistre évité a un impact immédiat sur le résultat. Dans les secteurs en croissance, en revanche, l’IA augmente la capacité sans qu’il soit nécessaire de mobiliser des ressources supplémentaires. La question la plus difficile, à savoir si l’IA conduit réellement à de meilleures décisions de souscription, reste pour l’instant sans réponse. On peut mesurer des indicateurs indirects, tels que le taux de conversion des soumissions en contrats, mais une preuve définitive nécessite toujours de la conviction, et pas seulement des données.
L’IA fait son entrée dans le monde réel
Michael Unger, de NVIDIA, a élargi la perspective. Il a décrit l’évolution de l’IA en quatre phases : l’IA prescriptive pour la classification, l’IA générative avec le langage du « moment ChatGPT », l’IA agentique avec des systèmes auto-organisés, et désormais l’IA physique et industrielle, qui englobe la robotique, la conduite autonome et les simulations de production. Ce monde physique représente la majeure partie du PIB mondial. La transformation actuelle de l’IA ne concerne jusqu’à présent qu’une petite partie de l’économie numérique ; ce qui va suivre sera d’une ampleur bien plus grande.
La multiplication rapide des centres de données revêt une importance directe pour les assureurs et les réassureurs. Selon les estimations du secteur, les centres de données pourraient à eux seuls générer 20 milliards de dollars de primes d’assurance et de réassurance d’ici 2030. Certains centres de données affichent aujourd’hui des valeurs de construction pouvant atteindre 20 milliards de dollars, un montant qui dépasse de loin le programme de risque individuel type d’un assureur. À cela s’ajoute la concentration géographique : bon nombre de ces installations voient le jour dans des régions des États-Unis particulièrement exposées aux tornades et à la grêle. La problématique de l’accumulation constitue un nouveau défi de taille pour le secteur.
La question des talents et l’avenir des profils professionnels
Tous les intervenants s’accordaient à dire que l’IA modifie profondément les profils professionnels, sans pour autant les faire disparaître. Beat Kramer a évoqué un renversement de tendance possible : alors qu’aujourd’hui, les gestionnaires de sinistres consacrent 80 % de leur temps à l’analyse, ce rapport pourrait s’inverser : 20 % d’analyse, 80 % d’action. Le véritable défi réside dans le transfert de connaissances : si l’IA se charge du travail analytique de base, les juniors seront privés à l’avenir précisément des occasions d’apprentissage grâce auxquelles le savoir-faire des experts était jusqu’à présent transmis.
Sofia Kyriakopoulou a plaidé en faveur d’une documentation active de la réflexion des souscripteurs expérimentés afin de la mettre à profit pour la formation de la prochaine génération, qu’il s’agisse d’humains ou de machines. Selon elle, l’IA contribue de plus en plus à prolonger les qualités individuelles des êtres humains. Ceux qui font preuve d’un bon jugement s’améliorent grâce à l’IA ; ceux qui travaillent de manière superficielle le resteront, même avec l’IA.
Trois insurtechs montrent comment l’IA devient aujourd’hui une réalité
Au cours de cette soirée, trois membres du Swiss Insurtech Hub se sont présentés et ont démontré que le chemin menant de la théorie de l’IA à la pratique est plus court qu’on ne le pense souvent.
Parashift, une start-up de la région de Bâle, s’est spécialisée dans le traitement de documents assisté par l’IA, un domaine qui peut sembler peu spectaculaire, mais qui revêt une importance capitale dans la pratique du secteur des assurances. Sinistres, onboarding, saisie des polices : selon Parashift, jusqu’à 95 % de ces processus pourraient être automatisés deux fois plus rapidement. Pour ce faire, l’entreprise s’appuie sur le principe de la souveraineté des données. Les données restent en Suisse, en Allemagne ou au sein de l’UE et se limitent à ce que l’on appelle en interne des « données de confiance » : des résultats générés par l’IA qui sont sécurisés par des garde-fous intégrés de telle sorte que les collaborateurs peuvent s’y fier sans avoir à vérifier manuellement chaque résultat. La mise en route s’effectue généralement par le biais d’une validation de principe d’un à deux jours utilisant des données clients historiques ; selon Parashift, un retour sur investissement peut être démontré dès les premiers mois.
ClearSpeed, quant à elle, adopte une approche tout à fait différente : cette entreprise, initialement conçue pour les forces spéciales militaires, analyse les risques à partir de la voix humaine, non pas à l’aide de l’IA, mais en s’appuyant sur les neurosciences. Deux à quatre questions simples de type oui/non suffisent pour fournir une évaluation des risques en temps réel, indépendamment de la langue, du dialecte ou du contexte culturel. La technologie détecte les signaux neuronaux inconscients qui apparaissent lorsqu’une personne donne une réponse qui contredit son expérience intérieure. Il ne s’agit pas d’un détecteur de mensonges, mais d’un filtre précoce précis, comparable au détecteur de métaux utilisé dans les aéroports. Avec une précision visée de plus de 98 %, ClearSpeed se situe, selon ses propres déclarations, bien au-dessus du niveau des tests polygraphiques. Dans le domaine de l’assurance, cette solution est utilisée pour la gestion des sinistres, la détection des fraudes et la souscription, avec pour effet secondaire de réduire considérablement les délais de traitement des dossiers sans risque et d’améliorer la satisfaction client.
Enfin, la société néerlandaise MavenBlue s’attaque à un problème bien connu dans les milieux de l’assurance et de la réassurance : la lenteur de l’analyse du bilan. Née de la frustration concrète d’un ancien directeur des investissements chez Fortis International, qui a dû attendre des mois pour obtenir des réponses à des questions réglementaires et stratégiques relatives au bilan, cette insurtech néerlandaise propose une solution basée sur le GPU pour une projection rapide et itérative du bilan. Qu’il s’agisse de scénarios ORSA déterministes, de modélisations stochastiques, de l’optimisation de programmes de réassurance ou du calcul des taux de rendement interne pour les sociétés financées par du capital-investissement : MavenBlue entend transformer un processus qui durait auparavant six mois en un processus fournissant des résultats en quelques heures. Après neuf ans de pénétration du marché néerlandais, avec, selon ses propres déclarations, une couverture de 85 % du marché, l’entreprise se développe désormais activement sur de nouveaux marchés et cherche explicitement à établir des contacts avec le secteur de la réassurance
Zurich, une ville qui fait écho
Ce que la soirée du Reinsurance Rendezvous Zurich a clairement montré, c’est que le marché suisse dispose de l’expertise, des réseaux et de la volonté nécessaires non seulement pour parler de l’IA, mais aussi pour l’ancrer au cœur de ses activités. La véritable question n’est plus de savoir si cela va se faire, mais à quelle vitesse et avec quelle qualité de jugement humain.
Binci Heeb
Lire aussi : L’assurance intégrée au quotidien
Recherche :
Sponsors :
