Accueil
/
Le Prompt
/
Article
/
L’IA dans l’assurance et les mutuelles : 5 cas d’usage majeurs (problématique, apport de l’IA et success stories)

L’IA dans l’assurance et les mutuelles : 5 cas d’usage majeurs (problématique, apport de l’IA et success stories)

October 23, 2025
par
Article
IA & Automatisation
5 min de lecture 

Table des matières

Heading 2
Heading 3
Heading 4
Heading 5
Heading 6

En 2024, la moitié des assureurs non-vie et près d'un quart des assureurs vie utilisaient déjà L’IA dans leurs opérations, selon l'autorité européenne de surveillance (EIOPA). Et cette adoption s'accélère : 52 % des PDG du secteur considèrent l'IA comme la technologie la plus importante pour les trois prochaines années.

Il faut dire que l’IA touche toute la chaîne de valeur des assureurs, de la souscription au règlement des sinistres en passant par la détection de fraudes et le service client. 

La rédaction de Feedae vous propose son top 5 des cas d'usage de l'IA dans l'assurance et les mutuelles !

1. Détecter les fraudes dans les déclarations de sinistre

La problématique

Les fausses déclarations coûtent plusieurs milliards d'euros par an aux assureurs européens : accidents fictifs ou exagérés, factures de soins gonflées ou détournées, usurpation d’identité pour souscrire plusieurs contrats, voire des réseaux organisés qui impliquent des garagistes, des médecins et/ou des experts complices.

Les assureurs savent (généralement) détecter les fraudes, mais le problème vient de l’échelle : les assureurs automobiles traitent plusieurs millions de sinistres par an, les mutuelles santé reçoivent des centaines de milliers de feuilles de soins, etc.

Les équipes de gestion ne peuvent pas vérifier chaque dossier en détail. Elles s'appuient donc sur des contrôles par échantillonnage ou sur des règles métier rigides (dépassement de seuils notamment) qui laissent parfois passer les schémas qui ne déclenchent aucun signal d'alerte : 

  • Soit parce qu'ils restent juste en dessous des seuils ; 
  • Ou parce qu'ils combinent plusieurs variables difficiles à croiser avec les outils à disposition.

Résultat : l'assureur rembourse des prestations indues, son ratio sinistres-primes se dégrade et il répercute cette perte sur ses tarifs.

L’apport de l’IA

L'IA permet de traiter des données non structurées que les systèmes classiques ne pouvaient pas exploiter : 

  • Analyse automatique des photos de sinistre pour détecter des incohérences visuelles ;
  • Reconnaissance de patterns dans les échanges écrits ou les conversations téléphoniques ; 
  • Traitement de documents manuscrits ou mal numérisés ; 
  • Identification des schémas de fraude émergents en temps réel, là où les règles métier n’évoluent généralement qu’après plusieurs semaines ou mois après le constat.

Et surtout, l’IA peut ajuster ses critères de détection en continu, ce qui donne aux assureurs un levier intéressant dans la course qu’ils livrent aux fraudeurs. Les modèles de machine learning apprennent en effet de chaque nouveau cas validé ou infirmé par les enquêteurs, ce qui réduit le décalage entre l'apparition d'une nouvelle technique de fraude et sa détection.

Quelques exemples d’adoption pour ce cas d’usage

  • L’éditeur français Shift Technology propose une solution IA de détection de fraude pour assureurs, entraînée sur plus de 100 millions de sinistres auto et IARD ;
  • Ageas UK (assureur britannique) a déployé AI Approval pour l'automobile : l’outil analyse les photos des véhicules accidentés, évalue les dégâts, calcule le montant du remboursement en quelques secondes et émet des alertes sur les déclarations potentiellement frauduleuses.

2. Personnaliser la tarification et affiner la souscription

La problématique

Les assureurs fixent leurs tarifs en répartissant les assurés dans de grandes catégories : âge, lieu de résidence, type de véhicule, antécédents. Un conducteur de 23 ans paie plus cher qu'un quadragénaire, un urbain plus qu'un rural. Cette segmentation fonctionne statistiquement sur de gros volumes, mais elle produit forcément des injustices tarifaires à l'échelle individuelle.

Un jeune conducteur prudent subventionne les imprudents de sa tranche d'âge. À l'inverse, un assureur qui propose un tarif trop bas à un profil risque sous-estimé va accumuler les sinistres et dégrader son ratio. Les mutuelles santé rencontrent d’ailleurs le même problème : elles calibrent leurs grilles tarifaires sur des données démographiques et déclaratives.

Cette rigidité tarifaire pousse les « bons risques » vers la concurrence. Les assureurs le savent, mais ils ont besoin de ressources massives pour affiner la segmentation. Ils se retrouvent coincés entre : 

  • Une tarification trop large qui pénalise leur rentabilité ; 
  • La difficulté de personnaliser à l’échelle. 

L'apport de l'IA

Le Machine Learning permet d’intégrer des dizaines de variables pour calculer un score de risque (plus) individualisé en quelques secondes, là où l’analyse manuelle ou semi-automatique prendrait des heures. 

Pour l'assurance automobile, les solutions de télématique embarquées dans le véhicule permettent de facturer selon le comportement du conducteur : accélérations, freinages, vitesse, trajets effectués... En santé, les assureurs peuvent ajuster les cotisations en fonction des données biométriques transmises par des montres connectées ou des applications de suivi médical. Évidemment, ces pratiques sont réservées aux assureurs volontaires.

L’IA peut aussi intervenir en amont de la souscription pour détecter les profils à risque. Elle permettra d’analyser les déclarations, de croiser les données externes (bases publiques, historiques de sinistres) pour signaler les incohérences que les agents n'auraient peut-être pas repérées.

Quelques exemples d'adoption pour ce cas d’usage

  • MyDrive Solutions fournit une plateforme télématique pour les assureurs automobiles. Des capteurs analysent le comportement de conduite pour les aider à optimiser les primes et mieux détecter les fraudes ;
  • Certains assureurs santé proposent des réductions tarifaires aux assurés qui partagent leurs données d'activité physique via Apple Watch ou équivalent.

3. Automatiser le traitement des sinistres

La problématique

Les gestionnaires de sinistres passent près de la moitié de leur journée à remplir des formulaires, saisir des données, vérifier la cohérence entre les pièces justificatives et les déclarations... Ils reçoivent des photos, des factures, des expertises manuscrites et des courriers scannés. Tout doit être lu, interprété, saisi dans le système, croisé avec le contrat et l'historique de l'assuré.

Cette charge administrative ralentit les remboursements et monopolise des ressources humaines qualifiées sur des tâches répétitives. Un sinistre simple (bris de glace ou dégât des eaux mineur) peut mettre plusieurs jours à être traité, alors que la décision ne présente aucune complexité particulière. Et les assurés s'impatientent.

À savoir
Les assureurs ont déjà automatisé certaines étapes avec des règles de gestion, mais ces systèmes butent sur les documents non structurés : il suffit d’une facture au format « exotique » ou d’un rapport d’expertise rédigé en langage libre pour faire dérailler le workflow.

L'apport de l'IA

L’IA a permis de booster l’efficacité des solutions de reconnaissance vocale. Les gestionnaires peuvent donc « dicter » leur compte-rendu pour remplir les formulaires et naviguer dans les interfaces. Cette automatisation élimine une grande partie de la saisie manuelle.

Ensuite, avec l’IA, les algorithmes de reconnaissance optique de caractères (OCR) lisent beaucoup mieux les documents manuscrits ou scannés. 

Citons aussi l’analyse poussée des photos de sinistres pour estimer les dégâts, avec des solutions comme IBM Watson Visual qui équipe déjà quelques assureurs, notamment agricoles. Sur les dossiers à fort enjeu, l’assureur peut par exemple déployer un drone au-dessus des parcelles endommagées, capturer les images et laisser l'IA calculer la surface touchée et le montant du remboursement.

Enfin, pour les sinistres simples, certains assureurs ont mis en place des chaînes de traitement entièrement automatisées : l'IA extrait les données du formulaire, vérifie la cohérence avec le contrat, décide du remboursement et laisse le gestionnaire humain valider le refus ou le virement. 

Le chiffre à connaître
Selon BCG, jusqu'à 70 % des sinistres simples peuvent être résolus en temps réel avec l’IA, ce qui réduit les coûts opérationnels des assureurs de 20 à 50 %, avec un délai de traitement moyen divisé par deux.

4. Améliorer le service client avec des assistants conversationnels

La problématique

Le service client est probablement le cas d’usage le plus évident de l’IA générative, du moins dans le B2C. Les centres d'appels des assureurs reçoivent des milliers d'appels par jour pour des demandes de devis, des modifications de contrat, des questions sur les garanties, des déclarations de sinistre et des demandes de remboursement. 

Une partie importante de ces contacts porte sur des questions simples qui mobilisent parfois inutilement les conseillers : « Suis-je couvert pour tel risque ? », « Jusqu'à quand court mon contrat ? », « Comment ajouter un conducteur secondaire ? ».

Les assurés appellent parce qu'ils ne trouvent pas l'information sur le site (absente) ou parce qu’il faut un certain effort pour la trouver (cachée dans une page profonde) ou la comprendre (jargon). D’autres appellent simplement parce qu’ils préfèrent un échange.

Conséquence : les conseillers ne se focalisent pas sur les dossiers complexes, les files d’attente s’allongent, le taux de décroché baisse et la satisfaction client se dégrade.

L’apport de l’IA

Les assureurs avaient déjà déployé des chatbots basiques (logique de scénarios préconfigurés) et des serveurs vocaux plus ou moins interactifs, mais ces outils butaient dès que la question sortait du script. L'assuré devait reformuler, insister… puis exiger de parler à un conseiller, dans un état d’agacement et de frustration.

Nous connaissons tous l’évolution spectaculaire des chatbots, qui comprennent désormais le langage naturel. La différence entre les assureurs se joue désormais sur les ressources allouées au chatbot et le corpus de documents sur lequel il s’est entraîné. 

Le chiffre à connaître
Les assureurs qui ont équipé leur service client d'outils IA constatent un gain de productivité supérieur à 30 %, principalement grâce aux assistants conversationnels qui réduisent le volume de requêtes traitées par les humains (source).

5. Analyser les interactions client pour mieux piloter la performance

La problématique

Dans l’assurance, les interactions clients sont particulièrement denses : c’est une mine d’or pour le Quality Monitoring. Mais dans les centres d’appels, on ne réécoute qu’un tout petit échantillon non représentatif des échanges (entre 1 et 3 % typiquement), ce qui pose un gros problème : la prise de décision se base sur des données qui n’ont aucune valeur statistique. En clair : 

  • Les indicateurs sont instables : un agent peut passer de 50 % à 80 % de conformité d'un mois à l'autre simplement parce que deux appels difficiles sont tombés dans le premier échantillon. Impossible de savoir si c'est une vraie hausse de performance ou du bruit statistique ; 
  • Les problèmes rares ne sont pas détectés (à temps) : un problème critique qui survient dans 1 % des appels a 60 % de chances de ne jamais apparaître dans un échantillon mensuel de 50 appels ;
  • L’assureur passe à côté des bonnes pratiques et ne peut pas les intégrer dans l’onboarding, la formation et le coaching. Il ne peut pas les généraliser dans les équipes ;
  • L’analyse du service client ne permet pas de croiser les données et d’aller dans une granularité satisfaisante. 

L'apport de l'IA

L’IA permet enfin aux professionnels de la relation client de passer à l’exhaustivité ou, a minima, à une logique d’échantillon représentatif.

Feedae analyse de grands volumes d’appels avec la grille d'évaluation de l'assureur. Chaque conversation est automatiquement transcrite pour évaluer la conformité du conseiller : 

  • A-t-il mentionné les franchises ? 
  • A-t-il proposé une garantie complémentaire au bon moment ? 
  • A-t-il correctement traité l'objection tarifaire ? 

Le score remplace des heures d'écoute manuelle et repose sur un échantillon statistiquement solide. Les managers accèdent aux extraits audio des différents cas pour alimenter l’onboarding, la formation continue et le coaching : 

  • Les écarts de conformité avec les consignes ou le script ; 
  • Les bonnes pratiques commerciales qui convertissent ; 
  • Les formulations qui créent de la confusion chez les assurés ; 
  • Les arguments qui rassurent sur les objections courantes ; 
  • Les erreurs de posture lors des appels difficiles ; 
  • Les erreurs récurrentes dans l'explication des garanties ou des franchises, etc.

Feedae peut aussi repérer les objections récurrentes par segment, les classer et vous aider à les analyser. En identifiant les formulations qui reviennent par profil client ou type de contrat, vous pouvez alimenter les roadmaps marketing et produit. 

Et grâce à Feedy, le moteur de recherche conversationnel de Feedae, vous pouvez retrouver instantanément n'importe quel mot-clé dans l'ensemble des appels. Un directeur marketing veut savoir ce que les clients disent sur une nouvelle garantie lancée le mois dernier ? Il accède à tous les extraits pertinents en quelques secondes.

À propos de Feedae
Développée en France et conforme au RGPD, Feedae a déjà analysé des millions d'heures d'appels pour des entreprises françaises et européennes. Vous bénéficiez de l’accompagnement d’experts de la relation client de bout en bout : lancement, formations des équipes, bilans réguliers et plans d'action mensuels.