Intégrer l'Intelligence Artificielle (IA) dans le secteur de l'assurance

A l'issue de cette formation, vous serez capable de :

• Décrire les principaux concepts et approches de l'Intelligence Artificielle (IA) pour les assurances
• Identifier les enjeux et les bénéfices de l'IA pour le secteur de l'assurance
• Expliquer les applications de l'IA : estimations, identification de fraudes, traitement de la donnée...
• Explorer des cas pratiques et résoudre des problèmes réels à l'aide de l'IA
• Mettre en oeuvre un programme IA dans le secteur des assurances et mutuelles.

Les enjeux de l'IA dans le secteur des assurances

• Présentation générale de l'Intelligence Artificielle (IA)
• Tour d'horizon des applications et des enjeux de l'IA dans le secteur des assurances
• Compréhension des tenants et aboutissants d'un projet IA au sein d'une entreprise
• Comment mettre en oeuvre une gouvernance projet IA : formation, leadership, data...
• Comprendre les impacts humains, métiers et techniques
• Les dimensions clés d'un projet ou d'une transformation IA dans le milieu des assurances
• Comprendre les impacts sur les clients, la relation client et les produits
• Intégrer les dimensions clés d'un projet ou d'une transformation IA
• Vue d'ensemble des différentes réglementations, normes et méthodes pour intégrer l'IA dans son entité (ISO 23894, ISO 42001, standards...)

Cas d'usages spécifiques dans le secteur de l'assurance et des mutuelles

• Vue d'ensemble des cas d'usages applicables dans le milieu des assurances
• Etat de l'art de l'IA en France et à l'étranger
• Analyse prédictive et gestion des risques
• Gestion des estimations liées aux sinistres habitations / auto
• Identification des fraudes réglementaires et spécifiques usages
• Automatisation des processus métiers / techniques
• Traitement automatique des flux entrants (appels, mails, SMS, documents, contenus...)
• Intégration de l'IA dans la relation client (chatbot, voicebot, assistants IA...)
• Gestion automatique des flux d'indemnisations simples
• Prédictions métiers, analyse comportementale et création de valeur
• Analyse des données clients : insights, identification des besoins, identification des risques
• Différencier les besoins et outils pour l'IA axée client et l'IA axée collaborateur
• Tenants et aboutissants, risques, limites et gains
• Data Scoring, collecte de données, génération de contenu, récupération de données, vision, NLP, outils d'évaluation, gestion des recours, qualification partenaires...

Les partenaires et éditeurs existants

• Vue d'ensemble des partenaires IA potentiels
• Vue d'ensemble des éditeurs IA
• Annonces commerciales des éditeurs vs réalités techniques
• Vue d'ensemble des principales IA pouvant répondre aux besoins : capacités, coûts, délais, limites

Enjeux et bonnes pratiques

• Evaluer son programme IA
• Comprendre l'importance d'intégrer la data dans son programme IA
• Mettre en oeuvre une approche éthique
• Bonnes pratiques liées à la confidentialité et la sécurité des données
• Suivi et KPI (indicateurs de performances) propres au secteur de l'assurance

Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Atelier de travail sur cas concrets en groupes
• Mettre en oeuvre des usages simples traités par IA (exemple : identification contenu photo pour le module "Intégration et Recherche")