Dans l’assurance vie, l’intelligence artificielle ouvre de nouvelles perspectives en matière d’efficacité opérationnelle, d’analyse des données et d’expérience client. Pascal Bughin, Directeur de la Transformation, de l’IT et du Digital au sein d’AG2R LA MONDIALE Epargne Patrimoniale, revient sur les usages concrets de cette technologie et sur la manière dont elle s’intègre progressivement dans la stratégie de l’entreprise.

 

Quels sont les enjeux liés au déploiement de l’intelligence artificielle pour l’acteur que vous êtes ? 

Dans le secteur de l’assurance vie, l’intégration de l’intelligence artificielle (IA) n’est plus une option mais une nécessité stratégique. Son déploiement doit toutefois être pensé de manière cohérente avec la stratégie d’entreprise afin de générer une valeur réelle. 

En tant qu’acteur clé de l’assurance-vie au Luxembourg, La Mondiale Europartner (LMEP) est convaincue que la pertinence de l’IA se mesure à son impact direct sur l’efficacité opérationnelle, l’expérience client ainsi que la gestion des risques et de la conformité. Identifier les niveaux de déploiement les plus pertinents et les cas d’usage prioritaires est essentiel pour éviter les projets « technologiques pour la technologie » et obtenir des résultats tangibles.

Après une phase initiale de sensibilisation et une approche bottom-up, encourageant les équipes à proposer des cas d’usage métiers, nous avons progressivement intégré une démarche top-down plus structurante.

Il s’agit aujourd’hui d’accompagner les équipes dans la transformation de leurs processus afin de maximiser la valeur de cette technologie et de favoriser une collaboration efficace entre l’humain et la machine.

Nous identifions actuellement deux niveaux stratégiques majeurs de déploiement.

 

Quels sont-ils ?

Le premier niveau concerne l’optimisation des processus assuranciels. Dans une compagnie d’assurance vie, l’IA agit comme un véritable levier d’efficacité et de productivité. Les opérations comportent encore de nombreuses tâches répétitives et administratives, parfois liées à des flux documentaires qui ne sont pas totalement digitalisés. C’est précisément dans ce contexte que l’IA peut transformer les pratiques. Elle permet notamment d’aller au-delà de la Robotic Process Automation (RPA) classique. Là où la RPA automatise des tâches simples basées sur des règles strictes, l’IA peut traiter des processus plus complexes nécessitant interprétation, contextualisation ou prise de décision. 

Prenons l’exemple du traitement des documents PDF, très fréquent dans notre secteur. Un système basé sur l’IA peut non seulement lire le contenu du document, mais aussi vérifier sa complétude ou son authenticité. Il peut ensuite extraire automatiquement les informations clés – noms, dates, montants ou références contractuelles -les recouper avec les bases de données internes et les injecter dans les systèmes.

Une fois ces données validées, l’IA applique instantanément les règles métier et les critères de conformité : vérification de l’éligibilité d’une opération, détection d’éventuels
signaux d’alerte en matière de lutte contre le blanchiment d’argent (AML) ou respect des règles d’investissement.

 

Quels sont les bénéfices de cette démarche d’automatisation intelligente ?

Les bénéfices sont multiples : une réduction significative des délais de traitement, une diminution des erreurs humaines et, surtout, la possibilité de libérer les équipes pour des
tâches à plus forte valeur ajoutée, nécessitant expertise, jugement et interaction avec les partenaires ou les clients. 

 

À quel autre niveau l’intelligence artificielle intervient-elle ?

L’IA offre également des capacités puissantes en matière d’analyse prédictive. En exploitant de grandes quantités de données historiques et en temps réel, elle permet d’anticiper certains besoins internes et d’optimiser l’allocation des ressources.

Par exemple, l’analyse prédictive peut permettre d’anticiper les pics de demandes clients, notamment en période de déclarations fiscales, de fin d’année ou à la suite d’événements économiques particuliers. Elle peut également prévoir les volumes d’opérations à traiter, comme les rachats ou les versements complémentaires.

Au niveau opérationnel, l’IA permet ainsi de rendre l’entreprise plus agile et plus réactive, tout en valorisant le capital humain. Les collaborateurs peuvent se concentrer davantage sur des missions stratégiques et décisionnelles, là où l’expertise et l’intelligence relationnelle restent essentielles. 

 

Vous évoquiez aussi l’amélioration de l’expérience client. Comment cela se traduit-il ?

L’amélioration de l’expérience client constitue un pilier central de notre stratégie. Aujourd’hui, les partenaires distributeurs comme les assurés finaux attendent une relation fluide, réactive et personnalisée avec leur assureur. 

Les chatbots et assistants virtuels dotés de capacités avancées de traitement du langage naturel peuvent gérer un volume important de demandes simples ou récurrentes : consultation du statut d’un dossier, génération d’un duplicata de document, initiation d’un arbitrage ou production d’un rapport financier.

Ces outils permettent d’apporter des réponses rapides et contextualisées, parfois en quelques secondes, et ce à toute heure. L’IA contribue ainsi à offrir un service constant et cohérent, améliorant sensiblement la satisfaction des partenaires et des assurés. 

Elle permet également de connecter l’ensemble des points de contact avec le partenaire — portail en ligne, e-mails, interactions téléphoniques ou équipes commerciales — afin de garantir une expérience homogène sur tous les canaux.

Au-delà de l’automatisation, l’IA contribue donc à enrichir et personnaliser la relation avec les partenaires.

 

Comment priorisez-vous vos projets dans ce domaine ?

La réussite d’un déploiement de l’IA repose sur une intégration étroite avec la stratégie globale de l’entreprise et sur une priorisation rigoureuse des cas d’usage. Nous privilégions des initiatives capables de générer rapidement des résultats mesurables tout en présentant une faible complexité organisationnelle. Ces quick wins permettent de démontrer la valeur de l’IA, de créer une dynamique positive et de mobiliser les équipes autour de la transformation.

Les premières implémentations doivent ainsi produire des résultats tangibles : réduction du temps de traitement des dossiers, amélioration de la satisfaction client, diminution des erreurs opérationnelles ou optimisation des coûts.

Par ailleurs, il est essentiel que les solutions d’IA choisies s’intègrent facilement aux systèmes d’information existants. Une technologie difficile à intégrer peut ralentir les projets et générer des coûts supplémentaires.

 

Quels sont les points d’attention spécifiques au secteur financier ?

Dans le secteur financier, la confiance constitue un élément fondamental. Pour chaque cas d’usage impliquant l’IA, les équipes doivent comprendre le fonctionnement des modèles utilisés et être capables d’expliquer leurs décisions aux partenaires, aux clients et aux régulateurs. Un modèle d’IA « boîte noire », dont les décisions seraient difficiles à interpréter, représente un risque en matière de conformité et d’acceptation. La transparence des modèles est donc essentielle.

Les solutions déployées doivent également être conçues dans une logique d’évolutivité. Elles doivent pouvoir traiter des volumes croissants de données, s’adapter aux nouvelles  réglementations et intégrer de nouvelles sources d’information.

 

Quelle place pourrait prendre l’IA à l’avenir ? 

À terme, l’IA ne se limitera pas à améliorer les processus existants : elle deviendra un véritable levier de transformation de l’entreprise. Ce second axe de déploiement vise à repenser les modèles opérationnels, à créer de nouveaux services et à optimiser l’allocation des ressources. L’IA fera progressivement partie intégrante du mode opératoire de l’entreprise, de
sa capacité à se réinventer et à déployer une approche de l’innovation pour franchir les challenges qui se dressent devant nous au profit des partenaires et assurés.