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L’assurance se caractérise par l’inversion du cycle de production : contrairement aux autres branches d’activités, la compagnie d’assurance perçoit la rémunération (la prime) avant d’effectuer la probable prestation (le sinistre). L’assureur fixe aussi son prix de vente (la prime) avant de connaître son prix de revient (le sinistre éventuel). Cette inversion du cycle représente un avantage de trésorerie mais également une incertitude sur le coût réel du sinistre. C’est là que l’IA devient un outil fascinant avec plusieurs champs d’application : les relations clients, les analyses prédictives, l’automatisation des indemnisations et la detection de la fraude. L’IA intervient dans la collecte et le traitement des données permettant aux assureurs d’effectuer des prévisions plus précises au sujet de la fréquence et de la gravité des sinistres. Grâce aux méthodes telles que les réseaux de neurones artificiels (artificial neural networks) et les forêts aléatoires (random forests) ou forêts d’arbres décisionnels, l’IA permet également de détecter les fraudes grâce à la sélection des réclamations suspectes. La manipulation d’importants volumes de données est un défi constant, notamment au niveau réglementaire, mais aussi au niveau de la sécurisation des données pour prévenir la cybercriminalité. Les organisations doivent faire en sorte d’anonymiser ou dénominaliser ces données pour être en conformité avec la réglementation. Les mesures de prévention contre une cyberattaque doivent être renforcées et évoluées dans le temps. L’absence de mesures renforcées peut provoquer une divulgation d’informations confidentielles, par exemple, le fait que l’IA automatise des tâches répétitives, il est possible d’extraire le contenu d’un site web (Web scraping) et reconstituer des formules tarifaires de la concurrence en surinterrogeant un comparateur de prix à l’aide de robots…