Pourquoi le secteur de l’assurance n’arrive pas à dépasser le stade des tests d’IA

Le secteur de l’assurance reste largement dans sa phase pilote pour l’adoption de l’IA

La plupart des assureurs en sont encore à tester l’IA plutôt qu’à l’étendre. Les expériences qui ont lieu aujourd’hui se concentrent sur des zones restreintes et sûres, sur les chatbots du service client, sur le résumé de documents et sur une assistance limitée en cas de sinistre. Ces projets pilotes aident les organisations à explorer les gains d’efficacité potentiels, mais vont rarement au-delà des environnements contrôlés. La mise à l’échelle de ces projets dans des fonctions critiques pour l’entreprise, comme la souscription ou l’automatisation des sinistres, reste limitée. Le résultat est prévisible : un faible impact sur la productivité et un effet minimal sur le résultat net.

Pour les dirigeants, il s’agit d’un problème de maturité et non d’un problème technologique. Les outils sont disponibles et ont fait leurs preuves. Le défi consiste à les intégrer suffisamment profondément dans les flux de travail opérationnels pour obtenir des résultats financiers mesurables. Rester en mode pilote crée l’illusion d’un progrès, mais ne modifie pas les indicateurs de performance de manière significative. Les dirigeants doivent se concentrer sur l’intégration de bout en bout, en passant de « l’essai et l’apprentissage » au « déploiement et à l’optimisation ». Cela signifie qu’il faut aligner les considérations techniques, stratégiques et réglementaires dès le départ pour s’assurer que les projets ne s’enlisent pas.

Les données du secteur confirment cette prudence. Selon Simplifai, moins de la moitié des assureurs ont mis en œuvre l’IA dans un seul domaine fonctionnel. L’automatisation complète des flux de travail, en particulier dans le domaine de la souscription ou des sinistres, reste rare. Le schéma est cohérent : une exploration active mais une exécution lente. Pour combler cet écart, il faut une direction plus forte, une meilleure coordination interne et un lien clair entre l’expérimentation et les indicateurs de performance réels.

La définition et la mesure du retour sur investissement (ROI) de l’IA sont mal alignées et confuses.

Dans tous les secteurs, le fossé entre les équipes techniques et les dirigeants se creuse lorsqu’il s’agit de comprendre l’impact financier de l’IA. De nombreux dirigeants veulent voir des résultats tangibles, un traitement plus rapide, des économies de coûts, des revenus plus élevés, mais les équipes techniques définissent souvent le succès en termes expérimentaux ou de processus. Cette division rend difficile l’élaboration d’une vision commune de ce que le retour sur investissement signifie réellement dans la pratique.

Les dirigeants ont besoin de clarté, pas de complexité. Sans une définition solide de la valeur, la mesure devient arbitraire et l’évolution est ralentie. La plupart des organisations traitent encore le ROI DE L’IA comme une mesure théorique et non comme une mesure de performance liée à des résultats commerciaux réels. Ce problème n’est pas lié à l’IA elle-même, mais à la communication et aux attentes. Pour combler ce fossé, il faut des mesures cohérentes qui reflètent à la fois les succès commerciaux et techniques.

L’indice des technologies industrielles 2026 de TE Connectivity a révélé que seuls 19 % des dirigeants ont une idée claire du retour sur investissement de l’IA. Ce chiffre peu élevé illustre bien le cœur du problème : un fort intérêt pour l’IA, mais un manque d’alignement sur ce à quoi ressemble une mise en œuvre réussie. Pour les dirigeants, la voie à suivre consiste à créer des cadres de ROI à l’échelle de l’entreprise qui intègrent les performances techniques et les résultats financiers. Sans cette structure, les décisions d’investissement risquent d’être motivées par le battage médiatique plutôt que par un impact mesurable.

Les cadres dirigeants doivent faire passer la conversation de « Cela peut-il fonctionner ? » à « Comment définir et prouver sa valeur ? ». La différence réside dans la discipline d’exécution, la définition de paramètres clairs, la validation des premiers résultats et la mise à l’échelle de ce qui fonctionne manifestement. Lorsque les organisations maîtrisent cet alignement, l’IA passe du statut de centre de coûts à celui de moteur de l’entreprise.

PARLONS-EN !

Un projet en tête ?
Planifiez un appel de 30 minutes avec nous.

Des experts senior pour vous aider à avancer plus vite : produit, tech, cloud & IA.

Planifier un appel

Veuillez saisir une adresse email professionnelle valide.

Alors que les investissements dans l’IA augmentent rapidement, les rendements évolutifs restent difficiles à obtenir.

Les investissements dans l’IA s’accélèrent dans tous les secteurs, portés par la confiance dans son potentiel de transformation. Aux États-Unis, les entreprises prévoient d’investir 207 millions de dollars dans l’IA au cours de l’année prochaine, soit près du double de l’année précédente, selon KPMG. Toutefois, cette augmentation rapide des dépenses ne produit pas encore de résultats proportionnels. Environ deux tiers des entreprises déclarent que leurs efforts en matière d’IA ont une certaine valeur commerciale, mais seule une petite partie d’entre elles ont suffisamment développé leurs projets pour produire un retour sur investissement mesurable.

Ce décalage montre que le capital seul ne garantit pas une transformation réussie. De nombreuses organisations découvrent que la mise à l’échelle de l’IA nécessite plus que des modèles et des données, elle exige une architecture solide, l’intégration des flux de travail et une vision cohérente de la part des équipes de direction et des équipes techniques. Sans ces éléments, les budgets importants conduisent souvent à des initiatives fragmentées et cloisonnées qui ne se traduisent pas par des gains opérationnels ou financiers importants.

Pour les dirigeants, le principal enseignement à tirer est que la confiance du marché dans l’IA dépasse de loin l’efficacité démontrée. L’investissement est important, mais c’est la discipline d’exécution qui détermine l’impact. Les organisations les plus performantes vont au-delà des expériences de validation de concept et donnent la priorité aux stratégies de déploiement à grande échelle avec des mesures bien définies pour la performance et le retour sur investissement. Ce changement transforme l’IA d’un projet d’essai prometteur en un atout opérationnel.

La conséquence pour les dirigeants est claire : ce ne sont pas les dépenses qui font la différence, mais l’évolutivité. Pour obtenir des rendements significatifs, il faut mettre en place des systèmes capables de s’adapter, de s’étendre et de maintenir la création de valeur à l’échelle de l’entreprise. Les stratégies d’investissement doivent maintenant passer de l’enthousiasme à la précision, où chaque dollar dépensé accélère l’impact mesurable plutôt que de favoriser uniquement l’expérimentation.

L’IA agentique devrait être un moteur de productivité et de retour sur investissement à l’avenir, en particulier dans l’assurance.

L’IA agentique, c’est-à-dire l’IA capable d’agir de manière autonome dans des limites définies, commence à attirer l’attention des dirigeants. Il ne s’agit pas d’accélérer les calculs ou la génération de contenu. Il s’agit d’appliquer l’intelligence directement dans les flux de travail pour gérer les tâches en cours avec une supervision humaine limitée. Pour des secteurs comme l’assurance, cette évolution signifie l’automatisation d’une grande partie des opérations de gestion des sinistres, de souscription et de conformité, ce qui permet d’améliorer considérablement la productivité.

Les recherches de Simplifai montrent que les organisations déployant l’IA agentique dans ces flux de travail enregistrent des gains de productivité de 30 % à 40 % dans les opérations de sinistres et de souscription. Les résultats de PagerDuty renforcent cette confiance : plus de 60 % des décideurs informatiques s’attendent à ce que l’IA agentique produise un retour sur investissement supérieur à 100 %, et près de 45 % pensent que son impact dépassera celui de l’IA générative. Les données signalent un changement clair dans les priorités des dirigeants, de l’innovation théorique à la performance mesurable et intégrée.

Pour les dirigeants de la suite, l’IA agentique exige un état d’esprit différent. Le succès dépend d’une intégration transparente, d’une gouvernance et d’une surveillance en temps réel. Les déploiements qui considèrent l’IA comme une partie intégrante du cœur opérationnel, et non comme une surcouche expérimentale, créent une valeur durable. Les assureurs qui obtiennent les meilleurs résultats sont ceux qui intègrent les systèmes agentiques directement dans les flux de travail, en garantissant la responsabilité, la conformité et la flexibilité au fur et à mesure de l’évolution de la technologie.

Pour les dirigeants, la conclusion est simple : l’IA agentique représente une étape décisive. Elle rapproche l’IA d’un retour sur investissement pratique et durable en automatisant les fonctions répétitives tout en maintenant le contrôle et la transparence. L’opportunité est considérable, mais elle doit être guidée par une gouvernance disciplinée et une compréhension claire des objectifs de l’entreprise. L’alignement entre la stratégie, les systèmes et les personnes est ce qui permet à l’IA agentique de passer d’un potentiel à une performance réelle.

Une approche stratégique, axée sur le flux de travail, plutôt qu’un simple accès à la technologie, est cruciale pour la réussite de l’IA dans le secteur de l’assurance.

Tous les assureurs ont aujourd’hui accès aux mêmes outils, modèles et plateformes cloud d’IA. La différence dans les résultats se résume à l’exécution. Le succès réside dans la manière dont ces outils sont intégrés dans les processus opérationnels et gérés avec les structures de gouvernance et de responsabilité adéquates. Le rapport de Simplifai le montre clairement : les organisations qui se concentrent sur le déploiement du flux de travail d’abord, où les processus sont repensés autour de l’IA plutôt que de superposer l’IA aux processus existants, obtiennent de bien meilleurs résultats.

Cette distinction est importante pour les dirigeants. Une approche axée sur le flux de travail garantit que l’IA ne fonctionne pas de manière isolée. Au contraire, elle fait partie de la base opérationnelle, intégrée à la gestion des données, au contrôle des risques et à la surveillance des performances. Ces intégrations ouvrent la voie à l’évolutivité et à la cohérence, transformant l’IA d’une expérience technique en un système opérationnel stable. Les assureurs qui poursuivent des projets pilotes de type « modèle d’abord » sans une telle structure se retrouvent souvent coincés dans des essais limités avec peu d’avantages financiers mesurables.

Pour les dirigeants, il s’agit d’un appel à repenser les priorités. L’objectif n’est pas seulement d’adopter l’IA, mais de l’intégrer dans le système d’exploitation de l’entreprise. Cela implique de repenser les flux de travail, d’intégrer la gouvernance dès le départ et d’aligner les équipes sur les activités et les technologies. S’il est effectué correctement, cet alignement permet à l’IA d’apporter une valeur ajoutée au fil du temps, en réduisant les coûts, en améliorant la précision et en augmentant la capacité sans compromettre le contrôle ou la conformité.

Les conclusions de Simplifai mettent en évidence l’écart : les opérateurs qui ont mis en place des déploiements d’IA intégrés et pilotés par la gouvernance enregistrent des gains de productivité mesurables, tandis que ceux qui suivent un modèle d’abord ne constatent qu’un impact minime sur leur compte d’exploitation. Le message est simple et exploitable : la parité technologique existe, mais c’est l’intégration opérationnelle qui définit la performance. Pour les dirigeants, le défi consiste à aller au-delà de l’adoption et à se concentrer sur l’alignement, l’exécution et l’évolutivité à long terme. C’est là que se crée le véritable avantage concurrentiel.

Principaux enseignements pour les dirigeants

• L’IA dans l’assurance reste bloquée en phase pilote : La plupart des assureurs continuent de tester l’IA dans des domaines restreints tels que les chatbots et le traitement des documents. Les dirigeants devraient aller au-delà des projets pilotes et se concentrer sur l’intégration de l’IA dans des flux de travail complets afin d’obtenir des résultats financiers et opérationnels mesurables.
• La confusion sur le retour sur investissement ralentit les progrès : Le décalage entre les dirigeants et les équipes techniques sur ce qui définit le retour sur investissement de l’IA limite l’adoption à l’échelle de l’entreprise. Les dirigeants doivent établir des cadres unifiés de retour sur investissement liés à des mesures commerciales réelles pour guider l’investissement stratégique.
• L’augmentation des investissements ne se traduit pas par une augmentation de l’échelle : Les dépenses en IA doublent d’année en année, mais peu d’entreprises obtiennent des résultats proportionnels. Les dirigeants devraient associer l’augmentation du financement à des stratégies structurées de mise à l’échelle pour convertir l’expérimentation en impact sur l’entreprise.
• L’IA agentique présente le plus fort potentiel de retour sur investissement : Les premiers déploiements de l’IA agentique dans l’assurance montrent des gains de productivité de 30 à 40 % dans les sinistres et la souscription. Les dirigeants devraient donner la priorité à l’IA agentique avec une gouvernance appropriée pour débloquer l’automatisation transformatrice et l’efficacité des performances.
• Les stratégies axées sur le flux de travail déterminent le succès : L’accès aux outils d’IA n’est plus un facteur de différenciation, c’est l’exécution qui l’est. Les décideurs devraient adopter des modèles de déploiement axés sur le flux de travail et intégrés à la gouvernance afin d’étendre l’IA à l’ensemble des opérations et d’obtenir un avantage concurrentiel durable.