Par Viviane Leflaive, associée, actuaire, responsable du secteur Assurance chez KPMG France.
L’intelligence artificielle dans l’assurance : entre accélérateur de performance et révélateur de fragilités
Publié le 11 juin 2026
L’essentiel
L’intelligence artificielle (IA) connaît aujourd’hui un changement d’échelle sans précédent. Si elle promet une meilleure compréhension du risque et des gains d’efficacité significatifs, elle soulève également de nouveaux défis technologiques, humains et sociétaux. Dans un secteur fondé sur l’anticipation et la maîtrise de l’incertitude, l’IA apparaît ainsi comme un véritable pharmakon — à la fois remède, risque… et parfois objet de projection.
Une révolution dans la continuité du modèle assurantiel
Dans l’assurance, l’IA n’est pas une nouveauté. Elle s’inscrit dans la continuité d’un métier historiquement fondé sur la donnée, qu’il s’agisse d’analyse actuarielle, de modélisation des risques ou de prévisions. La différence aujourd’hui tient à sa capacité à :
- traiter et stocker des volumes de donnée et d’information beaucoup plus vastes, y compris non structurées,
- accélérer drastiquement les délais d’analyse,
- passer de l’analyse à la génération de documents.
Cette évolution permet aux assureurs d’affiner leur compréhension du risque, de réduire les incertitudes et d’améliorer leurs capacités de simulation et de scénarisation. En ce sens, l’IA agit comme un puissant levier de performance et de maîtrise du risque.
Six enjeux structurants pour réussir la transformation
Au-delà des usages, la réussite de l’IA dans l’assurance repose sur six piliers clés.
1. L’alignement stratégique : penser “business first”
L’IA ne constitue pas une stratégie en soi. Le premier enjeu consiste à définir clairement les objectifs métier, puis à mobiliser l’IA comme levier de création de valeur. L’un des principaux facteurs d’échec réside dans l’absence d’alignement entre initiatives IA et stratégie globale de l’entreprise.
2. Un modèle de gouvernance équilibré
La performance repose sur un modèle hybride :
Ce modèle décentralisé mais fédéré — « think local, act global » — permet d’éviter à la fois la dispersion et la déconnexion.
3. Une IA de confiance, intégrée dès la conception
La conformité ne peut être un ajout tardif. Les approches « bac à sable » sans souci de la conformité aboutissent rarement à une industrialisation. Intégrer les exigences réglementaires, éthiques et sécuritaires dès le départ — « trust by design » — est une condition essentielle pour passer à l’échelle.
4. Un socle technologique solide, fondé sur la donnée
Sans donnée, pas d’IA. Le développement de ces technologies implique :
L’enjeu est de construire des systèmes data-driven et “future-proof”.
5. La dimension humaine au cœur de la transformation
L’IA reste profondément dépendante de l’humain, du premier au dernier maillon de la chaîne. L’adhésion des collaborateurs est déterminante : sans acceptation, aucune transformation ne peut être déployée à grande échelle ni assurer dans le temps l’utilisation efficace des outils d’intelligence artificielle.
Cela implique :
Dans un contexte de vieillissement démographique du secteur, et en particulier dans le secteur de l’assurance (17,8% des salariés ont plus de 55 ans et 6,6% ont plus de 60 ans), cette dimension devient critique.
6. L’excellence opérationnelle et le passage à l’échelle
La transformation IA ne suit pas une trajectoire linéaire. Il ne s’agit pas d’atteindre un point d’arrivée, mais de faire de l’entreprise une organisation apprenante. Les approches les plus efficaces reposent sur :
Le défi majeur : orchestrer l’ensemble des dimensions
L’un des enseignements clés est que la réussite ne repose pas sur une dimension isolée, mais sur leur articulation. La transformation IA obéit à une logique de « maillon faible » : une faiblesse dans la gouvernance, la data ou l’adhésion humaine suffit à bloquer l’ensemble.
L’IA échoue rarement pour des raisons technologiques ; elle échoue le plus souvent par défaut d’orchestration.
Une maturité encore en construction
Malgré une forte mobilisation du marché, la maturité reste globalement limitée. La majorité des acteurs se situe encore au stade de l’exploration ou de l’expérimentation, avec quelques cas d’usage industrialisés.
Même les leaders du secteur — à l’image des grands groupes internationaux — n’ont pas encore déployé l’IA de manière homogène dans l’ensemble de leurs activités.
Le défi actuel est celui du passage à l’échelle, notamment dans des organisations complexes du secteur de l'assurance.
Vers un nouveau modèle : l’émergence des assureurs “AI native”
Parallèlement, de nouveaux entrants adoptent une approche “AI native”, avec des modèles entièrement digitalisés, centrés sur l’expérience client. Ces « néo-assureurs » à l’image des néo-banques, répondent aux attentes d’une clientèle en quête de fluidité et de simplicité en temps réel.
Face à ces acteurs, les groupes historiques vont devoir se transformer pour rester compétitifs et fidéliser leurs clientèles. Or le modèle AI native est difficilement atteignable pour un groupe déjà bien établi. Mais grâce à leur capacité d’innovation ils peuvent incuber une partie de leurs activités en mode startup. Et ces leaders disposent d’atouts majeurs : leur solidité financière et, surtout, la confiance dans leur marque.
Cas client : Hueber, la réussite d’un modèle “AI native” dans le courtage
Groupe Hueber Assurances est l’exemple type de l’ETI où la transformation peut être menée avec succès lorsqu’elle est portée par une vision stratégique forte. Ce courtier a fait le choix de devenir un acteur “AI native”. Partant d’une entreprise familiale, son dirigeant a engagé une transformation profonde du modèle, en intégrant l’intelligence artificielle au cœur de ses processus, notamment en s’appuyant sur Salesforce et des plateformes technologiques avancées.
Cette approche a permis :
Le succès de cette transformation a été largement reconnu et a été présenté comme un cas de référence lors de l’Agentforce World Tour Paris 2026.
Ce cas illustre un enseignement clé : l’IA devient véritablement transformative lorsqu’elle est pensée comme un modèle d’entreprise, et non comme une simple brique technologique.
Entre hype et réalité : éviter le risque de bulle
Toutes les grandes innovations technologiques soulèvent deux dynamiques : d’une part l’excitation, une sorte d’emballement fébrile et d’autre part le fameux FOMO (fear or missing out) ou la peur de passer à côté de la dernière innovation. Cela conduit certaines organisations à multiplier les initiatives technologiques sans toujours en définir clairement la finalité ni identifier les cas d’usage réellement créateurs de solution et de valeur.
Dans ce contexte, le risque d’une bulle n’est pas à exclure, notamment lorsque les cas d’usage sont artificiellement construits pour répondre à des enjeux d’image plutôt que de valeur.
Une approche lucide et disciplinée reste donc essentielle pour éviter les effets de mode au profit d’une transformation durable.
Conclusion : une transformation systémique
Accélérateur de performance autant que révélateur de fragilités, l’intelligence artificielle ne s’intègre pas : elle recompose. Elle oblige les acteurs de l’assurance à repenser en profondeur leurs équilibres et met à l’épreuve l’alignement entre stratégie, organisation, technologie et capital humain. Plus qu’un enjeu d’adoption, elle devient un enjeu de cohérence globale : celui de réinventer, dans son ensemble, la manière de créer de la valeur durable.
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