Les tutos de la réassurance #15 - Saison 3
Bonjour à tous 👋
Aujourd'hui, et pour le quinzième épisode de la saison des tutos de la réassurance, nous allons parler des "L'IA dans la réassurance : Qu'est ce que c'est, comment et pourquoi ?".
Ce sujet sera abordé par des experts de CCR Re, Jérôme Isenbart et Akli Kais.
Commençons ! ⏬
L'IA dans la réassurance : Qu'est-ce que c'est, comment et pourquoi ?
[Akli Kais] : Bonjour et bienvenue dans cette série de tutoriels sur l'IA en réassurance.
[Jérôme Isenbart] : Bonjour, je suis Jérôme Isenbart, je serai le duo d'Akli pour cette présentation.
[Akli] : Aujourd'hui, nous allons aborder un sujet qui fait des vagues dans le monde moderne : l'Intelligence Artificielle, ou IA. Plus précisément, nous allons explorer le quoi, le comment et le pourquoi de l'utilisation de l'IA dans le domaine de la réassurance.
Qu'est-ce que l'IA ?
[Akli] : Tout d'abord, qu'est-ce que l'IA ? En termes simples, il s'agit de l'utilisation de systèmes informatiques pour effectuer des tâches qui nécessiteraient normalement l'intelligence humaine comme l'apprentissage, le raisonnement et la résolution de problèmes. Pensez à ChatGPT pour la conversation générative, à Shazam pour la reconnaissance musicale, le système d'IA d'Amazon pour la recommandation de livres, ou encore la technologie de conduite autonome de Tesla.
Les systèmes d'IA sont conçus pour analyser et interpréter de grandes quantités de données, apprendre de l'expérience, reconnaître des similitudes, s'adapter à de nouvelles situations, et identifier des informations que les humains ne sont pas toujours en mesure de discerner, ce qui leur permet de faire des prédictions et d'exécuter des tâches de manière autonome.
Il existe plusieurs types de systèmes d'IA, dont les plus utilisés en réassurance sont les suivants :
- Les systèmes basés sur des règles: Ce type d'IA utilise un ensemble de règles prédéfinies pour prendre des décisions basées sur des données. Les systèmes d'IA basés sur des règles sont simples à comprendre, mais complexes à garder à jour dans le temps. Ce type d'IA peut être utilisé dans des applications telles que les chatbots et l'aide à la prise de décision.
- Ensuite, nous avons l'apprentissage automatique, qui utilise des modèles statistiques pour identifier des modèles dans les données historiques et faire des prédictions, pour la tarification des sinistres et l'optimisation des portefeuilles.
- Le plus utilisé en réassurance est le Deep Learning qui est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique qui utilise des réseaux neuronaux pour apprendre des interactions complexes dans les données sous différentes formes pour des usages comme le traitement du langage naturel, la compréhension de textes, la reconnaissance d'images et de vidéos.
Globalement, ces différents types d'IA sont conçus pour résoudre des problèmes distincts et atteindre des objectifs différents, et peuvent être combinés pour créer des systèmes d'IA plus sophistiqués.
Comment la réassurance doit-elle utiliser l'IA ?
[Jérôme] : Comment l'IA peut-elle être utilisée en réassurance ? Il existe plusieurs usages que nous allons explorer.
L'IA peut être utilisée pour l'évaluation des risques en analysant un large éventail de facteurs de risque, y compris les données historiques, les tendances du marché et les risques émergents afin de prédire avec précision la probabilité d'un sinistre. Cela nous aide à mieux gérer notre exposition aux risques et à nous assurer que nous facturons des primes appropriées à nos clients.
Deuxièmement, l'IA peut être utilisée pour les clauses juridiques et la souscription en identifiant et en extrayant automatiquement les informations spécifiques contenues dans les documents contractuels tels que les numéros de police, les dispositions, les dates et les noms des parties assurées.Ce faisant, nous réduisons le risque d'erreurs et d'incohérences et développons nos big datas. Cela permet également d'améliorer l'efficacité globale du processus de souscription en libérant le temps du souscripteur pour qu'il se concentre à des tâches plus complexes.
Un autre exemple est la modélisation des CAT. Grâce à l'IA, nous pouvons simuler et analyser différents scénarios d'événements catastrophes, comme des ouragans ou des tremblements de terre de grande ampleur. Nous pouvons également utiliser des images satellites pour surveiller les effets de la sécheresse afin de mieux comprendre l'impact potentiel de ces événements sur notre portefeuille, en particulier notre impact en France.
Enfin, l'IA peut être utilisée pour la prise de décision en traitant des quantités massives de données en un temps infime comparé à celui que l'homme prendrait à le faire, par exemple, rechercher intelligemment des clauses spécifiques dans tous les contrats de notre portefeuille et les comparer aux normes du marché ou à nos propres normes. Cela peut nous aider à améliorer notre connaissance du domaine, à rester à la pointe de la technologie et à répondre plus rapidement à l'évolution des conditions du marché.
Pourquoi la réassurance doit-elle utiliser l'IA ?
[Akli] : Comme nous l'avons vu à travers ces différents cas, l'utilisation de l'IA dans la réassurance offre plusieurs avantages : meilleure prise de décision, efficacité et précision accrues, meilleure gestion des risques, amélioration du service à la clientèle... et nous avons prouvé que cela fonctionne chez CCR Re.
[Jérôme] : En conclusion, l'IA a le potentiel de révolutionner le monde de la réassurance et si vous travaillez dans ce secteur, il est temps de commencer à réfléchir à la manière dont l'IA peut vous aider à atteindre vos objectifs et à mieux servir vos clients. Je vous remercie.
[Akli] : Merci beaucoup d'avoir regardé cette vidéo.
[Akli/Jérôme] : Et au revoir.
À bientôt 👋
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