Les outils d’intelligence artificielle (IA) deviennent un élément essentiel des pratiques d’assurance, avec une augmentation significative de leur utilisation par les consommateurs français. Selon une étude annuelle menée par Guidewire depuis 2020, qui comprend des participants de France, d’Allemagne, d’Espagne et du Royaume-Uni, 59 % de la population française ont interagi avec des outils alimentés par l’IA. L’étude met en lumière l’écart générationnel, car seuls 9 % de l’échantillon global ont déclaré une utilisation quotidienne de l’IA, tandis que ce chiffre monte à 19 % parmi les 18-35 ans.
L’intégration de l’IA dans les services d’assurance n’est pas sans controverse, comme le souligne l’étude. Il y a une volonté apparente de la part des titulaires de police de recourir à l’assistance de l’IA pour les tâches routinières ; 41 % sont favorables à l’utilisation de l’IA pour remplir des formulaires d’assurance et effectuer le processus d’abonnement. Cependant, lorsqu’il s’agit de l’IA prenant des décisions autonomes – telles que l’analyse des déclarations de sinistres ou la fixation des prix d’assurance – les taux d’acceptation chutent de manière significative à 30 % et 28 % respectivement. Patrick Soulignac de Guidewire souligne la distinction perceptible dans les niveaux de confort des personnes avec l’assistance de l’IA par rapport à son autonomie.
Les préférences des clients en matière de communication avec les assureurs restent traditionnelles, avec 71 % préférant le contact téléphonique à des options comme l’e-mail (43 %) ou les réunions en personne (26 %). De plus, l’adoption des chatbots et des canaux de médias sociaux reste globalement faible, même si la tranche d’âge plus jeune est deux fois plus susceptible d’interagir avec les chatbots.
En ce qui concerne le partage de données en temps réel avec les assureurs, comme pour les modèles d’assurance au kilomètre, seulement 13 % des répondants ont montré de l’intérêt à partager des données de déplacement et 17 % à partager l’emplacement de leurs biens. Cette réticence reflète un scepticisme plus large envers les nouvelles applications d’IA dans le secteur de l’assurance en France.
Malgré le sentiment fragmenté, les compagnies d’assurance font avancer leurs initiatives en matière d’IA. Philippe Ploteau de Sopra Steria Next, le partenaire de l’étude, observe un changement vers une expérimentation plus organisée avec l’IA dans le domaine de l’assurance. Auparavant, l’approche était quelque peu hasardeuse, mais il y a maintenant un mouvement vers un investissement structuré dans des cas d’utilisation spécifiques de l’IA.
L’étude a tiré ces conclusions en interrogeant 1 058 abonnés français à une assurance via Censuswide, basé à Londres, en février 2024. Les participants comprenaient ceux qui avaient récemment acheté ou renouvelé une police d’assurance ou déposé une réclamation au cours de l’année écoulée.
Questions et Réponses Importantes :
1. Que pensent les consommateurs français de l’IA dans l’assurance ?
Les consommateurs français interagissent de plus en plus avec les outils d’IA en assurance, 59 % ayant utilisé des outils alimentés par l’IA. Cependant, ils montrent des réserves à l’égard de l’IA prenant des décisions autonomes telles que l’analyse des réclamations ou la tarification.
2. Quelle est l’attitude générationnelle envers l’IA dans l’assurance ?
L’étude souligne un écart générationnel, où l’utilisation quotidienne de l’IA est significativement plus élevée chez les 18-35 ans, avec 19 % contre 9 % dans l’échantillon global.
3. Quels sont les méthodes de communication préférées avec les fournisseurs d’assurance ?
Les méthodes traditionnelles prévalent toujours ; 71 % des clients préfèrent le contact téléphonique, 43 % utilisent l’e-mail, et seuls 26 % optent pour des réunions en personne.
4. Les consommateurs français sont-ils prêts à partager leurs données en temps réel avec les assureurs ?
Il y a une réticence générale à partager des données en temps réel avec les assureurs, seuls 13 % étant intéressés à partager des données de déplacement et 17 % à partager l’emplacement de leurs biens.
Principaux Défis et Controverses :
– Équilibrer l’utilisation de l’IA pour une efficacité accrue sans réduire la supervision humaine peut soulever des préoccupations éthiques et pratiques.
– Convaincre les titulaires de police de faire confiance à l’IA pour des tâches sensibles, comme l’évaluation des réclamations ou la tarification, reste un défi.
– Aborder les préoccupations relatives à la vie privée et à la sécurité des données lors de la collecte de données en temps réel pour le traitement de l’IA dans l’assurance.
Avantages de l’IA dans l’Assurance :
– L’IA peut permettre de traiter les réclamations plus rapidement, améliorant l’efficacité et la satisfaction de la clientèle.
– Les chatbots et les outils d’IA peuvent gérer les demandes routinières, réduisant la charge de travail sur les employés humains.
– L’analyse prédictive peut aider les assureurs à mieux évaluer les risques et à personnaliser les polices en fonction des besoins individuels.
Inconvénients de l’IA dans l’Assurance :
– Une interaction humaine réduite pourrait entraîner un manque de contact personnel dans le service client.
– Les systèmes d’IA pourraient potentiellement discriminer s’ils ne sont pas correctement formés et réglementés.
– La dépendance à l’IA pourrait entraîner des risques en termes de vie privée et de sécurité avec une collecte accrue de données.
Liens Connexes :
Étant donné le contexte de l’article, voici quelques liens pertinents vers les principaux domaines mentionnés :
– Guidewire : Le fournisseur de logiciels d’assurance qui a réalisé l’étude.
– Sopra Steria : La société de services informatiques mentionnée comme partenaire de l’étude.
– Censuswide : La société de recherche marketing basée à Londres qui a réalisé l’enquête.
Je veillerai à ce que les liens soient corrects et dirigent vers le domaine principal des organisations mentionnées dans l’article.
The source of the article is from the blog radiohotmusic.it