Comment l’IA redéfinit l’expérience client dans l'assurance ?

Les assurés attendent bien plus qu’un simple contrat d’assurance. Ils souhaitent désormais une expérience fluide, des réponses rapides et des services adaptés à leurs besoins spécifiques. Plus autonomes et connectés, ils comparent les offres, recherchent des conseils pertinents et veulent pouvoir interagir facilement, que ce soit en ligne ou avec un conseiller humain.

Aujourd’hui, rester fidèle à une compagnie d’assurance n’est plus une évidence. Les clients deviennent plus exigeants : au-delà du prix, ils valorisent la clarté des garanties, la simplicité des démarches et la qualité de l’accompagnement. Ils attendent un service qui s’adapte à leur rythme et à leurs attentes, sans friction.

Face à ces nouvelles attentes, les assureurs doivent repenser leurs pratiques, en re-plaçant l’expérience client au cœur de leur stratégie. Pour y parvenir, l’intégration des technologies d’intelligence artificielle s’impose comme l’une des principales solutions. Ainsi, selon une étude menée par KPMG, 73 % des dirigeants du secteur voient dans l’intelligence artificielle une opportunité stratégique de rendre l’accompagnement plus intelligent, plus rapide, et surtout plus proche de ce que les assurés attendent aujourd’hui.

1. Une souscription plus rapide et personnalisée

Grâce à l’intelligence artificielle (IA), les compagnies d’assurance peuvent analyser des millions de données en quelques secondes : historiques de contrats, déclarations passées, données de santé, comportements en ligne, ou encore la localisation. Ces analyses croisées permettent d’évaluer très précisément le niveau de risque associé à chaque profil, et donc de proposer une offre tarifaire sur-mesure. Selon Accenture, 7 français sur 10 sont prêts à partager des informations sensibles, comme leurs données de santé, leur activité physique ou leur comportement au volant, si cela leur permet de bénéficier de tarifs d’assurance plus avantageux et de personnaliser leur offre.

En intégrant un agent IA à un orchestrateur omnicanal capable de centraliser tous les canaux de communication comme le téléphone, le site web ou les mails, les assureurs peuvent créer une expérience client plus fluide. L’agent IA guide l’utilisateur pas à pas, adapte les questions en fonction de ses réponses et de son historique, et peut aller jusqu’à générer automatiquement une proposition de contrat. Accessible 24h/24 et 7j/7, il répond instantanément aux demandes, sans interruption ni file d’attente, ce qui améliore nettement l’expérience utilisateur.

En automatisant les tâches répétitives, comme les demandes d’informations, les devis ou les réclamations simples, ces outils permettent de désengorger les centres d’appels et de libérer du temps pour les conseillers. De plus, en s’appuyant sur les données recueillies et analysées, l’IA peut aussi proposer des produits complémentaires ou des garanties personnalisées en fonction du profil de chaque client, au bon moment et sur le bon canal. Cette capacité à anticiper les besoins renforce la pertinence de l’offre et la qualité de la relation client. En parallèle, les assurés bénéficient d’un traitement plus rapide, avec des réponses disponibles à tout moment, ce qui améliore leur expérience globale. L’ensemble contribue à rendre le parcours de souscription plus fluide, plus clair et parfaitement aligné avec les attentes d’une clientèle de plus en plus connectée.

Ce virage technologique se reflète dans le cas de GMF du groupe Covéa, qui a misé sur un SVI Visuel pour répondre à l'afflux de demandes. Cette interface permet aux assurés de gérer leurs requêtes de manière autonome et continue, réduisant les appels entrants et fluidifiant l’expérience.

2. Une gestion automatisée et optimisée des sinistres

L’intelligence artificielle intervient dès les premières étapes de la gestion d’un sinistre. Grâce au traitement du langage naturel, elle est capable de comprendre la demande, qu’elle soit écrite ou vocale, et d’en extraire les informations clés. Elle peut ainsi automatiser des tâches répétitives comme le tri des dossiers, la vérification de pièces justificatives ou la reconnaissance de mots-clés dans les déclarations, permettant un premier niveau d’analyse plus rapide et plus fiable. Cela facilite la prise en charge initiale et réduit les délais de traitement.

En intégrant ces capacités à des dispositifs comme un mailbot ou un SVI visuel, l’expérience devient plus fluide, pour les clients comme pour les conseillers. C’est notamment ce qu’a mis en place AXA Assistance Santé en intégrant un SVI Visuel pour améliorer la joignabilité de son service de téléconsultation Angel, orientant ainsi une partie des appels vers des solutions digitales autonomes. L’IA peut ainsi trier automatiquement les demandes, vérifier que tous les documents nécessaires sont bien fournis, envoyer des confirmations de réception, ou même proposer une première estimation d’indemnisation.

Ce fonctionnement évite de nombreux échanges superflus et réduit la durée de traitement globale. Côté assurés, cela se traduit par un gain de temps, une meilleure visibilité sur l’avancement de leur dossier et moins de stress dans un moment souvent délicat.

Pour les équipes internes, c’est aussi l’occasion de passer d’un rôle purement opérationnel à un rôle à plus forte valeur ajoutée. Grâce aux outils d’IA, les conseillers sont désormais mieux équipés pour analyser des dossiers sensibles, comprendre plus rapidement les enjeux d’un sinistre complexe et formuler des réponses plus pertinentes. Ce "conseiller augmenté" par les nouvelles technologies, peut s’appuyer sur des suggestions automatisées, des résumés intelligents ou des alertes contextuelles pour intervenir de manière plus réactive et personnalisée. L’ensemble contribue à une gestion plus humaine, plus efficace et plus apaisée des sinistres.

3. Une détection de fraude renforcée

L’intelligence artificielle permet aujourd’hui de surveiller en continu un très grand volume de données, issues à la fois des systèmes internes (historique de sinistres, profils clients, comportements déclarés) et de sources externes (fichiers publics, données partenaires…). Grâce à des algorithmes capables de détecter des schémas inhabituels ou des incohérences, elle repère rapidement les situations potentiellement frauduleuses et peut même anticiper certaines tentatives avant qu’elles ne soient pleinement réalisées.

Ce besoin de vigilance s’explique par l’ampleur croissante des fraudes. En 2023, le montant total des fraudes à l’assurance identifiées en France s’est élevé à 695 millions d’euros, selon l’Agence pour la lutte contre la fraude à l’assurance (ALFA), soit une hausse de plus de 18 % par rapport à l’année précédente. Ces fraudes prennent des formes variées : sinistres entièrement inventés, exagérations de préjudices ou encore fausses factures d’artisans crées via ChatGPT. Face à ces pratiques de plus en plus sophistiquées, les assureurs doivent être capables non seulement de réagir rapidement, mais aussi de prévenir les comportements à risque en amont.

C’est pourquoi de nombreuses compagnies s’équipent d’outils d’IA avancés capables de détecter des comportements suspects en croisant de multiples sources d’information et en repérant des répétitions ou des incohérences dans les déclarations. Ils peuvent aussi établir des profils de risque dynamiques, permettant de signaler en temps réel des schémas similaires à des cas de fraude connus. Lorsqu’une anomalie est détectée, un conseiller augmenté prend le relais, disposant d’un environnement d’analyse enrichi qui lui permet d’approfondir l’examen du dossier et de prendre des décisions plus éclairées. Cette coopération entre technologies intelligentes et expertise humaine permet d’agir plus vite, de manière plus juste, et avec un impact renforcé sur la prévention comme sur la détection.

Le secteur de l’assurance repose avant tout sur la fiabilité des conseils fournis aux assurés. Dans ce contexte, l’intégration de l’intelligence artificielle ne peut se faire sans garantir un haut niveau de transparence, de rigueur et de supervision. C’est là qu’intervient la notion d’"IA de confiance", une approche qui vise à garantir que les systèmes déployés soient explicables, auditables et conformes aux demandes.

Parmi les leviers émergents, l’utilisation du concept de "LLM-as-a-Judge" (ou grands modèles de langage utilisés pour évaluer d’autres IA) permet d’instaurer une forme de contrôle qualité permanent. Ces modèles agissent comme des évaluateurs internes, capables de détecter les dérives, les biais ou les erreurs dans les réponses générées par des agents IA en contact avec les assurés. En assurant un suivi continu des performances, ils participent à la fiabilité des systèmes et à la protection des utilisateurs.

Dans un domaine où la moindre erreur d’interprétation peut avoir des conséquences importantes pour l’assuré, l’IA de confiance s’impose donc comme un garde-fou indispensable. Elle permet non seulement de sécuriser les usages, mais aussi de renforcer la crédibilité des technologies aux yeux du public, des institutions et des autorités de contrôle.

Demain, l’intelligence artificielle pourrait ouvrir la voie à des innovations encore peu exploitées aujourd’hui dans l’assurance. Parmi elles, les agents IA conversationnels dotés de capacités d’analyse émotionnelle poussées pourraient adapter leur discours à l’état émotionnel de l’assuré en temps réel, notamment lors d’un sinistre. Cela permettrait de renforcer l’accompagnement dans les moments sensibles, tout en maintenant une efficacité opérationnelle.

Autre piste prometteuse : la prévention prédictive de certains incidents grâce au croisement de données contextuelles, comme la météo, la géolocalisation ou des signaux faibles issus d’objets connectés. Ces systèmes pourraient, par exemple, envoyer des alertes personnalisées avant un épisode de grêle à un assuré disposant d’une couverture automobile, lui permettant de protéger son véhicule à temps.

Enfin, à plus long terme, les systèmes IA pourraient évoluer vers une forme d’autonomie décisionnelle supervisée : certains parcours client pourraient être entièrement gérés par des agents IA, avec une validation a posteriori par un conseiller humain. Cette approche hybride ouvrirait la voie à une gestion ultra-réactive, sans perte de contrôle ni de responsabilité humaine.