Quand les systèmes en place freinent l’IA: de nouvelles perspectives pour les assureurs

L’intelligence artificielle s’est depuis longtemps imposée dans le secteur de l’assurance. Les assureurs investissent massivement dans l’IA et développent de nouvelles applications et de nouveaux projets pilotes. 82% d’entre eux considèrent déjà l’IA comme une priorité stratégique. Pourtant, selon une étude de Roots, seules 7% des initiatives d’IA dépassent la phase pilote.

Comment l’expliquer?

Lorsque nous discutons avec la clientèle de ses difficultés, la situation devient plus claire: le problème ne réside ni dans la vision, ni dans la stratégie. La mise en œuvre échoue souvent à cause des systèmes en place.

La plupart de ces assureurs travaillent avec des systèmes logiciels conçus pour répondre à tous les défis possibles. Cela peut sembler avantageux et présenter certains atouts, mais avec l’IA, un système aussi vaste devient une véritable prison pour les bonnes idées que l’IA pourrait permettre de concrétiser. 

La raison est simple: chaque ajustement du système nécessite un projet qui mobilise tous les domaines de l’assureur. Nouvelles structures de données, nouvelles interfaces, nouvelle logique, mais aussi l’entraînement du système pour qu’il puisse exploiter pleinement les capacités de l’IA et exécuter efficacement les tâches qui lui sont confiées. Tout doit être intégré au logiciel. Or, celui-ci n’a pas été conçu dans ce but et peine à gérer les interfaces et les architectures ouvertes. 

Et c’est justement là que réside toute la difficulté: le système en place remplit une condition essentielle en informatique, il est fiable. Et plus un système est fiable, moins le service informatique est poussé à y toucher. Personne ne veut remettre en question un système qui a fait ses preuves. De son côté, le métier pousse à avancer. Les POC se succèdent mais restent coincés entre la stabilité du système existant et l’ambition de l’IA.

Ce que nous constatons chez notre clientèle
Les assureurs qui travaillent avec nous font un choix différent. Ils misent sur des systèmes modernes et spécialisés. Pas de solution «tout en un», mais des systèmes dédiés, chacun optimisé pour sa fonction.

Le résultat est impressionnant: parmi les cinq assureurs les plus efficaces de Suisse, quatre font partie de nos clients de longue date (étude OFSP 2024). 

Ils n’ont pas besoin de vastes projets de remplacement. L’IA est intégrée là où elle peut vraiment créer de la valeur, non pas comme une fonctionnalité ajoutée après coup, mais comme partie intégrante de l’architecture.

Ils bénéficient ainsi de structures de données claires, d’interfaces ouvertes et d’une réelle capacité d’apprentissage, le tout dans un environnement maîtrisé et clairement défini. Ce n’est pas seulement plus élégant sur le plan technique, c’est aussi beaucoup plus efficace sur le plan économique.

Ce qu’il faut retenir
Les systèmes complexes sont souvent tellement interconnectés qu’ils finissent par devenir un frein. Chaque évolution nécessite un projet, tandis que des interfaces insuffisamment ouvertes limitent considérablement les possibilités offertes par l’IA.

La réponse? Des systèmes plus spécialisés. Et les bénéfices sont immédiats: contrôle plus rapide des factures, meilleure qualité des données, économies mesurables et adaptation plus agile aux évolutions réglementaires.

Chez BTT, c’est précisément là que nous investissons
Nous développons des logiciels qui apportent de la clarté et nous nous concentrons sur nos compétences clés. Résultat: une valeur ajoutée concrète pour nos clients, à la fois tangible et mesurable. 

Le marché est en train de changer. Les assureurs qui misent sur des systèmes modernes et spécialisés prennent une longueur d’avance. Ils gagnent en rapidité. En flexibilité. En rentabilité. Ceux qui restent enfermés dans leurs systèmes existants en espérant que cela suffira finiront par se faire distancer.