Par Patrick Gill, vice-président principal et directeur général, Assurance et solutions commerciales
Depuis des années, les discussions sur l'efficacité opérationnelle dans le secteur de l'assurance se concentrent sur un seul objectif : réduire les dépenses. Automatiser un processus. Éliminer une tâche manuelle. Réduire les délais. Enlever les étapes inutiles.
Ce sont là des objectifs louables. Mais ils ratent une occasion majeure. La prochaine ère de l'efficacité opérationnelle ne se limite pas à travailler plus vite. Il s'agit de prendre de meilleures décisions grâce à une information plus complète avant même le début des travaux. Cette distinction est essentielle.
Historiquement, l'industrie de l'assurance fonctionnait dans un monde où trop de décisions étaient prises après qu'un expert se soit rendu sur place. Les experts se déplaçaient jusqu'à une maison pour évaluer l'état. Les entrepreneurs montaient sur les toits pour les mesurer. Les gestionnaires de sinistres attendaient les résultats des inspections avant de décider de l'allocation des ressources. Les équipes d'intervention en cas de catastrophe ne réagissaient souvent qu'une fois les pertes massives.
Il en a résulté non seulement un ralentissement du traitement des dossiers, mais aussi de l'incertitude. De multiples visites sur place, des tâches redondantes, des décisions incohérentes et le déploiement inutile de ressources coûteuses, tandis que des dossiers plus prioritaires étaient retardés.
L'intelligence artificielle est en train de changer la donne. Elle ne remplace pas les experts en sinistres, bien au contraire. L'IA améliore l'efficacité opérationnelle car elle permet aux assureurs d'obtenir beaucoup plus d'informations avant même que quiconque ne quitte le bureau. C'est une approche fondamentalement différente de la gestion des sinistres.
Chez Eagleview, nous aidons depuis plus de vingt ans les assureurs à comprendre les propriétés grâce à l'imagerie aérienne et aux renseignements sur les biens immobiliers.
Initialement, cela impliquait de résoudre un problème très pratique.
Les mesures de toiture étaient souvent contestées. Les experts, les entrepreneurs et les propriétaires pouvaient arriver à des conclusions différentes, même pour une chose aussi simple que la superficie d'un toit. Ces désaccords engendraient des tensions dans presque tous les dossiers de sinistres liés à la toiture.
Le recours à des mesures objectives et indépendantes a permis de lever cette incertitude. Chacun pouvait ainsi travailler à partir des mêmes données factuelles. Ce seul fait a engendré d'énormes gains d'efficacité opérationnelle.
Mais les mesures n'étaient en réalité que le début.
Aujourd'hui, les assureurs ont accès à un niveau d'information immobilière complètement différent : état et âge de la toiture, caractéristiques structurelles, imagerie historique, évolution du bien au fil du temps, données météorologiques et détection des changements grâce à l'IA.
Chaque nouvelle couche d'information répond à une question avant même qu'elle ne soit posée sur le terrain.
Notre mantra intérieur est devenu simple :
Dans quelle mesure pouvez-vous être plus performant si vous en savez plus avant de partir ?
Au bout du compte, la réponse est : nettement mieux.
L'IA transforme l'économie des opérations de gestion des réclamations
L'une des plus grandes idées fausses concernant l'intelligence artificielle est qu'elle se résume principalement à l'automatisation.
La vraie opportunité est dans l'intelligence.
Les organismes de gestion des réclamations emploient déjà des professionnels expérimentés, capables de prendre des décisions difficiles. Leur défi n'est pas le manque de compétences, mais le manque de visibilité.
L'IA permet aux opérateurs de rassembler d'énormes volumes d'informations disparates qui auraient auparavant nécessité des semaines de travail en science des données et de les rendre disponibles en quelques minutes grâce à des requêtes en langage naturel.
Au lieu de parcourir des systèmes disparates, les responsables des sinistres peuvent se poser des questions simples : quelles toitures anciennes se trouvent sur la trajectoire de la grêle d’hier ? Quels biens assurés présentaient déjà des signes de détérioration avant la tempête ? Quelles demandes d’indemnisation doivent être traitées en priorité ? Où faut-il d'abord déployer les experts en sinistres ?
Il ne s'agit pas de capacités théoriques. Ce sont des décisions pratiques qui ont une incidence directe sur la gravité des réclamations, la satisfaction de la clientèle et les coûts d'exploitation.
L'efficacité opérationnelle ne se limite pas à traiter les demandes d'indemnisation plus rapidement. Il s'agit de s'assurer que chaque demande reçoit l'attention appropriée, de la part des ressources adéquates, au moment opportun.
L'IA rend ça possible.
L'efficacité opérationnelle commence avant même le dépôt de la première réclamation.
Peut-être que l'un des principaux avantages de l'IA réside dans l'anticipation de la planification opérationnelle avant la gestion des catastrophes. Traditionnellement, les assureurs commençaient à s'organiser une fois les déclarations de sinistre reçues. Mais que se passerait-il si vous connaissiez déjà votre exposition au risque avant même que la tempête ne frappe terre ?
Imaginez un ouragan qui menace des milliers de propriétés assurées. Un assureur peut désormais combiner les prévisions météorologiques avec des renseignements détaillés sur l'ensemble de son portefeuille immobilier afin d'identifier les assurés les plus vulnérables, notamment ceux dont les toitures sont anciennes, les propriétés présentant déjà des signes de détérioration et les structures dont les caractéristiques les exposent à un risque de dommages plus élevé.
Au lieu de se préparer de manière générique à une catastrophe, les assureurs peuvent adopter une approche ciblée. Les effectifs chargés des réclamations peuvent être ajustés. Les experts indépendants peuvent être positionnés stratégiquement. La communication avec les clients peut commencer plus tôt. Les ressources peuvent être allouées avant les pics de demande, et non après. Il s'agit d'une efficacité opérationnelle d'un tout autre niveau. Ce n'est plus une question de réaction efficace, mais de préparation intelligente.
Après la tempête, l'IA aide à prioriser ce qui compte le plus
Lorsqu'une catastrophe naturelle majeure survient, les assureurs sont immédiatement confrontés à un autre défi : des milliers, voire des dizaines de milliers, de réclamations potentiels. La question n'est pas seulement de savoir à quelle vitesse les demandes peuvent être traitées, mais aussi comment les prioriser intelligemment. Tous les biens endommagés ne présentent pas le même degré d'urgence.
En combinant les renseignements météorologiques post-événement avec les informations historiques propres à chaque propriété, l'IA peut aider les assureurs à analyser rapidement leurs polices en vigueur afin d'identifier les propriétés les plus susceptibles de nécessiter une attention immédiate.
Imaginez l'évaluation d'un portefeuille immobilier entier après un épisode de grêle violent. Plutôt que de traiter chaque réclamation de la même manière, les assureurs peuvent identifier les propriétés qui combinent plusieurs indicateurs significatifs, tels que des toitures anciennes, un mauvais état historique de la toiture, l'intensité de la tempête et des caractéristiques du bien associées à une probabilité plus élevée de pertes importantes.
Cela permet aux organismes de gestion des réclamations de mettre en place des processus plus efficaces presque immédiatement. Les experts expérimentés peuvent se concentrer sur les domaines où leurs compétences sont les plus nécessaires. Les réclamations moins complexes bénéficient de procédures simplifiées. Les attentes des clients sont traitées de manière plus proactive. Il en résulte non seulement un traitement plus rapide des réclamations, mais aussi une meilleure utilisation des ressources à tous les niveaux de l'entreprise.
Gestion de portefeuille des changements liés aux renseignements historiques sur les propriétés
L'un des aspects les plus puissants de l'imagerie aérienne est qu'elle ne se limite pas à un simple instantané. Elle aide à écrire l'histoire.
Lorsque des biens immobiliers sont observés de manière répétée sur plusieurs années, les assureurs acquièrent quelque chose dont le secteur a rarement disposé à grande échelle : une visibilité sur l’évolution des biens immobiliers :
Âge du toit
Les matériaux se détériorent
Des réparations sont effectuées.
Des fonctionnalités ont été ajoutées.
La situation s'améliore ou se détériore.
Historiquement, comprendre ces changements sur des centaines de milliers, voire des millions de propriétés assurées, aurait été pratiquement impossible.
L'IA change la donne.
En analysant l'état historique des toitures de l'ensemble du portefeuille d'un assureur, les compagnies peuvent mieux anticiper leurs obligations financières futures avant même que des sinistres ne surviennent. Des tendances se dégagent. Des pans entiers du portefeuille peuvent présenter des toitures vieillissantes qui approchent de la fin de leur vie. Certaines régions géographiques peuvent afficher une détérioration accélérée en raison des intempéries. Les caractéristiques des biens immobiliers associées aux pertes futures deviennent ainsi de plus en plus évidentes.
Plutôt que de se fier uniquement aux ratios de réclamations historiques, les assureurs peuvent commencer à intégrer l'état réel des biens dans la gestion de leur portefeuille.
C'est l'efficacité opérationnelle au niveau stratégique :
De meilleures prévisions.
Mieux vaut réserver.
Une meilleure planification.
Meilleure répartition des capitaux.
Aider les propriétaires à faire partie de la solution
L'efficacité opérationnelle ne se limite pas à l'amélioration des processus des assureurs. Parfois, les gains d'efficacité les plus importants proviennent de la prévention des sinistres. L'analyse individuelle des risques liés aux biens immobiliers permet aux assureurs d'entrer en contact avec les propriétaires bien avant que le sinistre ne survienne.
L'intelligence artificielle appliquée aux propriétés permet d'identifier des problèmes d'entretien que les propriétaires ne remarqueraient peut-être jamais depuis le sol :
Détérioration du toit
Surplomb d'arbre
conditions immobilières changeantes
Problèmes d'entretien émergents
Fournir aux propriétaires des renseignements exploitables les aide à mieux comprendre l'état de leur propriété et à prendre des décisions éclairées en matière d'entretien avant que des problèmes relativement mineurs ne se transforment en pertes importantes.
Tout le monde y gagne.
Les propriétaires réduisent le risque de dommages coûteux. Les assureurs réduisent le nombre de réclamations évitables. Les services de gestion des réclamations consacrent plus de temps aux pertes inévitables qu'à celles qui auraient pu être évitées. L'efficacité opérationnelle ne se limite pas à un traitement plus efficace des sinistres.
Il s'agit de réduire le nombre de demandes nécessitant un traitement.
L'IA rend faciles à répondre à des questions auparavant impossibles
L'une des évolutions les plus intéressantes ne réside pas seulement dans la disponibilité accrue des données, mais aussi dans leur accessibilité. Auparavant, répondre à des questions opérationnelles complexes nécessitait des analystes spécialisés, de multiples bases de données et des projets de longue haleine. Un gestionnaire des réclamations pourrait avoir une excellente idée, mais n'avait pas de moyen efficace de la valider.
Aujourd'hui, l'IA agentive change cette expérience.
Des questions qui nécessitaient autrefois des semaines d'analyse peuvent maintenant trouver une réponse en quelques minutes grâce à des interfaces conversationnelles. Ça transforme radicalement la prise de décision. Au lieu d'attendre des rapports, les dirigeants peuvent explorer des scénarios de manière interactive, tester des hypothèses, optimiser les processus, adapter les plans de gestion de crise, optimiser les effectifs et améliorer continuellement les opérations.
La technologie ne remplace pas l'expertise. Elle la complète.
Pendant des décennies, l'assurance s'est basée sur des instantanés figés du risque. Les demandes d'assurance saisissaient un moment précis. Les inspections en capturaient un autre. Les réclamations en documentaient un troisième. Tout ce qui se passait entre-temps restait largement invisible.
Mais les propriétés évoluent. Les toits vieillissent. La végétation pousse. Des piscines apparaissent. La canopée des arbres se modifie. Des travaux d'entretien sont nécessaires. Les tempêtes laissent des traces.
L'intelligence artificielle, combinée à des images et des données immobilières constamment mises à jour, permet aux assureurs de saisir ces changements à grande échelle. Plus important encore, l'IA peut maintenant détecter ces changements automatiquement. Il n'est plus nécessaire de comparer manuellement des images pour identifier les différences significatives. Les algorithmes peuvent identifier les changements sur des millions de propriétés simultanément et en extraire les informations pertinentes.
Ces renseignements peuvent être directement intégrés à la souscription, à la planification en cas de catastrophe, à la gestion des sinistres et à la relation client. Au lieu de réagir aux changements, les assureurs peuvent ainsi les maîtriser.
L'avenir de l'efficacité opérationnelle
L'efficacité opérationnelle a toujours été importante. Mais l'IA en change la définition et les perspectives. L'efficacité ne se mesure plus seulement à la réduction des coûts ou des délais. Elle se mesure à la prise de meilleures décisions plus rapidement : identifier les réclamations urgentes, comprendre l'exposition du portefeuille avant qu'une catastrophe ne survienne, prévoir les obligations financières grâce à l'historique des données immobilières et aider les propriétaires à limiter leurs pertes.
Il ne s'agit pas d'améliorations isolées, mais de capacités interconnectées qui transforment en profondeur le fonctionnement des compagnies d'assurance. Le point commun n'est pas l'automatisation, mais le savoir. En effet, chaque fois qu'un assureur a plus d'informations avant de prendre une décision, les tâches inutiles disparaissent. Les ressources sont déployées plus efficacement, les clients bénéficient d'un service plus rapide et les gestionnaires de sinistres consacrent plus de temps à mettre à profit leur expertise et moins de temps à recueillir des informations.
C'est là que l'intelligence artificielle révèle tout son potentiel. Pas en remplaçant les humains, mais en garantissant à chacun un accès à une information de meilleure qualité que jamais auparavant.
Pour les assureurs, l'efficacité opérationnelle a toujours consisté à éliminer le gaspillage. L'IA offre aujourd'hui un atout encore plus précieux : la capacité de lever l'incertitude. Et lorsque l'incertitude disparaît, de meilleurs résultats s'ensuivent, pour les assureurs, les gestionnaires de sinistres et, en fin de compte, les assurés.