Retour sur Insurtech Insights 2025
Auteurs : Angelina Rennesson, Pierre Gineste, Hugo Rapior
Introduction
Modélisation des catastophes naturelles : une approche préventive indispensable
Le risque d’inondation au Royaume-Uni a considérablement diminué grâce à des mesures nationales. Pourtant, si les modèles actuels permettent d’évaluer la fréquence des catastrophes, ils peinent encore à anticiper précisément leurs impacts. Cela confirme la nécessité d’une approche plus proactive, axée sur la prévention : des barrières anti-inondation aux pompes installées chez les habitants, ces dispositifs réduisent significativement les dommages potentiels.
Mais une question centrale demeure : qui doit financer ces mesures ? Pour les infrastructures publiques, le coût doit-il être supporté par le contribuable via l’impôt ? Et pour les équipements individuels, comme les pompes installées dans les caves des zones à risque, est-ce aux assurés de payer, ou bien aux assureurs et réassureurs d’en prendre la charge ?
Ce débat illustre un profond changement de paradigme dans le secteur de l’assurance. Face aux nouveaux risques – qu’il s’agisse de cyberattaques ou de catastrophes climatiques - l’approche doit évoluer de l’indemnisation vers l’investissement. En effet :
- Chaque euro investi en prévention permet en moyenne d’économiser jusqu’à 16 euros en indemnisations.
- 70 % des dégâts causés par l’ouragan Andrew en 1992 auraient pu être évités grâce aux dispositifs de protection mis en place depuis la catastrophe
En d’autres termes, la prévention offre un retour sur investissement bien supérieur à de nombreuses stratégies financières classiques. Il est donc impératif que ce changement de perspective s’ancre durablement dans les pratiques assurantielles.
La recherche joue également un rôle clé, que ce soit à travers des expérimentations sur des cultures plus résistantes aux vagues de chaleur ou via l’exploitation avancée des données. Or, un problème persiste : de nombreuses informations jugées essentielles manquent encore aujourd’hui. L’enrichissement des bases de données – via des méthodes classiques ou par l’IA générative – devient donc un levier incontournable pour affiner notre compréhension du risque et mieux l’anticiper.
L'intelligence artificielle au service de l'assurance
L'intelligence artificielle générative (GenAI) bouleverse le secteur. Lors d'un "fireside chat" entre AXA XL et Microsoft, les intervenants ont mis en avant l'importance d'une approche centrée sur les problèmes clients. L'IA générative permet notamment de personnaliser les services, d'améliorer la reconnaissance des données clients et d'optimiser la vente croissée.
Certaines entreprises vont encore plus loin en testant l'IA agentique. Qover, par exemple, ambitionne de confier 60 % de ses interactions clients à des agents IA d'ici la fin de l'année. Cette évolution, bien que prometteuse, pose la question de l'équilibre entre intervention humaine et automatisation.
SCOR, de son côté, mise sur l'IA pour exploiter de nouvelles sources de données et améliorer ses processus internes. L'assurance ne possède pas de protocole standard tel que Swift afin de fluidifier les échanges d'information. L'IA, grâce à ses capacités d'analyse de fichiers et données diverses, pourrait permettre de sauter une étape en permettant une fluidification des échanges sans passer par un standard commun, dans les prochaines années voire mois.
Stratégies d'investissement et collaborations : construire, acheter ou s'associer ?
L'investissement dans les fintechs et les insurtechs est un autre levier clé de transformation. En matière de stratégie, plusieurs options se présentent : construire en interne, acheter une startup innovante ou nouer des partenariats. CNP Assurances, par exemple, joue sur deux tableaux grâce à ses équipes partenariats et investissements, avec des succès comme son soutien à Alan, société dans laquelle elle a investi mais également collaboré en lui proposant des services de réassurance. Les entreprises soutenues par CNP peuvent également profiter des conseils et du réseau de distribution de l'ensemble du groupe Caisse des Dépôts, jouant un rôle déterminant d'accélérateur de business. La clé du succès repose sur l'alignement à long terme des stratégies et la capacité à mesurer l'impact réel des collaborations.
L'assurance face aux nouveaux modèles d'organisation
Les compagnies doivent également composer avec l'émergence de modèles disruptifs, comme l'IA agentique. Lors d'une table ronde rassemblant plusieurs acteurs de l'insurtech, il a été débattu de l'impact des "ressources agentiques" sur la gestion client. Certaines entreprises comme Qover intègrent déjà cette technologie pour optimiser leurs services.
Dans le même temps, SCOR adopte une approche plus mesurée, développant sa propre plateforme IA afin d'améliorer ses processus internes sans perturber son organisation traditionnelle. Cette stratégie hybride illustre bien la diversité des approches face à ces innovations.
Conclusion
