L’IA générative signe-t-elle la fin des intermédiaires d’assurance ?
Sommaire
L’intelligence générative et les agents conversationnels, appelé AI Agents, ne cessent de gagner en popularité et en efficacité, vont rapidement impacter de nombreux secteurs, dont celui de l’assurance.
Un chatbot conversationnel est un programme informatique qui utilise l’intelligence artificielle pour interagir avec les utilisateurs en langage naturel.
En janvier 2023 le résultat obtenu par ChatGPT en médecine, comme l’expliquent les chercheurs dans la revue scientifique PLoS Digital Health, était extrêmement élevé, car ChatGPT a obtenu entre 52,4% et 75% de réponses correctes. Étant donné que la note de passage est d’environ 60%, les chances de réussite du système d’intelligence artificielle auraient été élevées.
Une observation identique a été faite, toujours en janvier dernier, dans le secteur juridique. ChatGPT s’est montré suffisamment “intelligent” pour réussir les examens de droit dans quatre cours à l’Université du Minnesota et un autre examen à la Wharton School of Business de l’Université de Pennsylvanie, selon les professeurs de ces écoles.
Après avoir répondu à 95 questions à choix multiples et 12 questions de dissertation, le bot a obtenu en moyenne le niveau d’un étudiant ayant une note de C+ (assez bien), réussissant avec une note faible mais acceptable dans les quatre cours.
Qu’en sera-t-il alors à très brêve échéance pour les intermédiaires d’assurance ?
En France, on compte environ 50 000 intermédiaires d’assurance, dont les courtiers, les agents et les mandataires, qui jouent un rôle essentiel en tant que conseillers et facilitateurs entre les compagnies d’assurance et les clients.
Ces professionnels du “savoir” sont aujourd’hui mis à l’épreuve par l’émergence des bots conversationnels, des programmes informatiques capables de mener des conversations avec les utilisateurs en langage naturel. Le Chatbot Nestor développé par Assurtek en est une illustration.
Ces bots, soutenus par des technologies d’intelligence artificielle telles que l’intelligence générative, sont de plus en plus performants et peuvent désormais traiter des sujets complexes tels que l’assurance
Ils sont en mesure de fournir des informations pertinentes et personnalisées aux clients, mettant ainsi en question la pérennité du rôle des intermédiaires d’assurance.
Pour entraîner un chatbot sur un sujet particulier, comme les techniques d’assurance, voici les étapes principales :
Collecte de données : La première étape consiste à rassembler une grande quantité de données pertinentes pour le sujet en question. Dans le cas des techniques d’assurance, cela pourrait inclure des manuels, des articles, des sites web spécialisés, la jurisprudence liée à l’assurance, des thèses et des discussions en ligne sur le sujet.
Préparation des données : Les données recueillies doivent être nettoyées et structurées pour faciliter l’apprentissage du chatbot. Cela peut inclure la suppression des éléments non pertinents, la correction des erreurs, la mise en forme et la segmentation des textes en phrases ou en paragraphes.
Entraînement du modèle : Un modèle d’intelligence artificielle, comme le GPT (Generative Pre-trained Transformer), est ensuite entraîné sur ces données. Le modèle apprend à partir des exemples fournis pour comprendre les patterns et la structure du langage dans le contexte des techniques d’assurance, de façon à adapter ses réponses à la profondeur des questions posées- des plus basiques pour un particulier comme “de quelle mutuelle ai-je besoin?“, jusqu’à des questions de niveau universitaire posées par un professionel de l’assurance du type “Comment calculer la valeur actuelle d’un flux de trésorerie futur en utilisant la méthode de l’actualisation ?”
Évaluation et réglage du modèle : Le modèle est évalué sur sa capacité à générer des réponses pertinentes et cohérentes sur le sujet des techniques d’assurance. Cette étape permet d’identifier les domaines d’amélioration et d’ajuster les paramètres du modèle pour optimiser ses performances.
Intégration du modèle dans le chatbot : Une fois le modèle d’intelligence artificielle entraîné et optimisé, il est intégré dans le chatbot conversationnel. Cela permet au chatbot de comprendre les questions des utilisateurs et de générer des réponses pertinentes basées sur son apprentissage.
Dans ce contexte, il est crucial d’examiner l’impact potentiel de l’intelligence générative sur ces professionnels et de réfléchir aux conséquences pour le secteur de l’assurance en général.
Les intermédiaires d’assurance face à l’évolution du secteur.
Rôle et défis des intermédiaires d’assurance
Les courtiers, agents et mandataires d’assurance jouent un rôle crucial dans le secteur de l’assurance en tant que conseillers et facilitateurs entre les compagnies d’assurance et les clients. Cependant, ils font face à des défis croissants tels que la concurrence, l’évolution des besoins des consommateurs et la révolution numérique.
Quand l’intelligence générative s’invite dans le monde des assurances
Un agent conversationnel spécialisé en assurance
L’intelligence générative, en particulier les agents conversationnels, pourrait révolutionner le secteur de l’assurance en offrant un accès rapide et précis aux informations, une personnalisation des offres et une assistance 24/7. Imaginez un agent conversationnel formé spécifiquement pour le secteur de l’assurance, capable d’ingérer des milliers de manuels, de parcourir tous les sites d’assurance et d’analyser les thèses sur le sujet.
Les avantages pour les consommateurs
Les consommateurs pourraient bénéficier d’une meilleure expérience utilisateur grâce à l’utilisation de ces agents conversationnels. Ils pourraient recevoir des conseils personnalisés, adaptés à leurs besoins spécifiques, et bénéficier d’une assistance en temps réel pour résoudre leurs problèmes.
Les conséquences pour les intermédiaires d’assurance
Une réduction potentielle de la demande
Les intermédiaires d’assurance pourraient voir leur rôle évoluer avec l’avènement de l’intelligence générative. En effet, la demande pour leurs services pourrait diminuer, car les clients pourraient obtenir des informations et des conseils directement auprès des agents conversationnels.
Un rôle en pleine transformation
Cependant, les intermédiaires d’assurance ont encore une carte à jouer en se concentrant sur la gestion des risques, le conseil et l’expertise locale. Ils pourraient également adopter l’intelligence générative pour améliorer leurs propres services et trouver de nouveaux créneaux et spécialisations.
L’importance de l’élément humain
Il est néanmoins crucial de souligner l’importance de l’élément humain dans les interactions et la prise de décision. Les intermédiaires d’assurance peuvent offrir empathie, compréhension des besoins des clients et une expertise locale approfondie que les agents conversationnels ne peuvent pas remplacer…pour le moment.
Les défis et limites de l’intelligence générative
Confidentialité et sécurité des données
L’utilisation de l’intelligence générative soulève des préoccupations en matière de confidentialité et de sécurité des données. Les compagnies d’assurance et les développeurs d’agents conversationnels doivent être vigilants pour protéger les informations sensibles des clients.
Responsabilité et éthique
La question de la responsabilité en cas de conseils ou d’informations erronées est cruciale. Les régulateurs et les acteurs du secteur doivent travailler ensemble pour définir des normes éthiques et légales encadrant l’utilisation de l’intelligence générative dans le secteur de l’assurance. Il est important d’établir des protocoles clairs pour déterminer la responsabilité en cas de mauvaises recommandations ou d’erreurs commises par les agents conversationnels.
L’importance d’une régulation adaptée
Une régulation adaptée et efficace est nécessaire pour garantir que les agents conversationnels agissent dans le meilleur intérêt des consommateurs et respectent les normes éthiques et légales en vigueur. Les régulateurs doivent travailler en étroite collaboration avec les compagnies d’assurance et les développeurs de technologies pour mettre en place des cadres réglementaires appropriés.
Conclusion : l’avenir des intermédiaires d’assurance à l’ère de l’intelligence générative
L’intelligence générative et les agents conversationnels ont le potentiel de transformer le secteur de l’assurance en offrant des services personnalisés et une assistance en temps réel. Toutefois, il est important de ne pas négliger l’apport inestimable des intermédiaires d’assurance dans la gestion des risques, le conseil et l’expertise locale. Les intermédiaires d’assurance peuvent s’adapter en adoptant ces nouvelles technologies et en se concentrant sur de nouveaux créneaux et spécialisations.
Les défis et limites de l’intelligence générative, tels que la confidentialité des données, la responsabilité et la régulation, doivent être pris en compte et résolus pour assurer une utilisation éthique et sûre de ces technologies dans le secteur de l’assurance.
En fin de compte, l’avenir des intermédiaires d’assurance dépendra de leur capacité à évoluer et à collaborer avec les technologies d’intelligence générative, tout en mettant l’accent sur l’élément humain et l’expertise locale pour offrir des services de qualité à leurs clients.
