IA dans l'assurance : ce que la FINMA, l'AI Act et vos assurés exigent avant d'automatiser

Les assureurs ont un avantage sur beaucoup d'autres secteurs : leurs cas d'usage IA sont évidents. Trier les sinistres, détecter la fraude, pré-remplir une souscription, répondre aux assurés. Ils ont aussi un handicap : leurs clients et leurs régulateurs regardent de très près ce que l'IA décide. En Suisse comme dans l'Union européenne, le cadre s'est précisé en dix-huit mois. Voici ce qu'il exige, et comment en faire un avantage plutôt qu'un frein.

Les assurés acceptent l'IA qui explique, pas celle qui décide

L'étude que Deloitte Suisse a publiée le 1er avril 2026, à partir d'une enquête auprès de 1 291 assurés suisses de 18 à 79 ans, fixe le cadre mieux que n'importe quel texte réglementaire. 85 % des sondés supposent que leur assureur utilise déjà l'IA, mais seuls 18 % en ont une vision positive. Surtout, l'acceptation dépend entièrement de l'usage : 62 % acceptent que l'IA simplifie la rédaction des polices et 57 % qu'elle repère des schémas suspects dans les sinistres, mais 61 % refusent qu'elle décide seule d'accepter ou de rejeter une demande, et 41 % s'opposent à une classification des risques et une tarification automatisées.

Les conditions posées sont nettes : 86 % exigent une intervention humaine dans les décisions importantes, 85 % veulent savoir quand l'IA est utilisée, 59 % demandent des procédures de recours simples. Et la confiance est basse : 17 % font confiance aux assureurs sur le sujet, 14 % aux autorités de surveillance, 13 % aux fournisseurs technologiques. Deloitte résume : les clients acceptent l'IA « à condition qu'elle serve à expliquer plutôt qu'à décider ».

Pour un assureur, ce n'est pas une contrainte marketing, c'est une spécification produit. Une IA de gestion des sinistres qui accélère l'instruction, documente sa recommandation et laisse la décision finale à un gestionnaire coche toutes les cases. Une IA qui rejette automatiquement un dossier les coche toutes en négatif.

Ce que la FINMA attend depuis décembre 2024

La Communication sur la surveillance 08/2024 de la FINMA, publiée le 18 décembre 2024, ne crée pas de règle nouvelle : elle rappelle qu'il n'existe pas de législation spécifique à l'IA en Suisse et que les exigences prudentielles existantes, neutres technologiquement, s'appliquent. Mais elle décrit précisément ce que la FINMA a vérifié chez les assujettis, et donc ce qu'elle vérifiera à nouveau.

Sept points structurent le document : une gouvernance de l'IA avec des responsabilités claires ; un inventaire centralisé des cas d'usage avec classification des risques ; la qualité des données ; des tests et une surveillance continue des modèles ; une documentation exploitable ; l'explicabilité des résultats ; et une vérification indépendante. La FINMA note aussi que les assujettis « se focalisent en premier lieu sur les risques liés à la protection des données », moins sur les risques de modèle comme la robustesse, les biais ou l'explicabilité. Et elle observe que les résultats « ne sont souvent pas compris, expliqués ou reproduits », notamment lorsqu'une décision doit être motivée envers un client ou la société d'audit.

La note 7 du document mérite d'être citée : « L'IA n'est pas en soi une application à haut risque. » Le niveau de risque dépend de la complexité, de l'autonomie, du champ d'application et de l'intégration dans les processus. Autrement dit, un assistant qui résume un dossier de sinistre n'appelle pas les mêmes contrôles qu'un modèle qui fixe une prime.

L'AI Act européen et le cas de l'assurance vie et santé

Pour les assureurs actifs dans l'Union ou traitant des assurés européens, le règlement 2024/1689 ajoute une couche. Son annexe III, point 5(c), classe à haut risque les systèmes d'IA « destinés à être utilisés pour l'évaluation des risques et la tarification en ce qui concerne les personnes physiques dans le cas de l'assurance vie et de l'assurance maladie ». Le point 5(b) couvre l'évaluation de la solvabilité et le credit scoring. Les obligations attachées sont lourdes : gestion des risques, gouvernance des données d'entraînement, documentation technique, traçabilité, supervision humaine, robustesse.

Le calendrier d'application des obligations à haut risque, fixé au départ au 2 août 2026, fait l'objet d'un report dans le cadre de l'omnibus numérique européen. Ce délai ne change pas la nature des exigences, il change seulement le moment où elles deviennent opposables. Les assureurs qui les traitent aujourd'hui comme des bonnes pratiques de gouvernance des modèles n'auront rien à réinventer.

La convergence est frappante : la FINMA, l'AI Act et les assurés demandent la même chose avec des mots différents. Inventaire, classification, explicabilité, supervision humaine, recours.

Où l'IA rapporte vraiment dans les sinistres

Le traitement des sinistres concentre une large part des coûts opérationnels d'un assureur, et c'est là que les gains sont les plus mesurables. Les usages qui fonctionnent en production partagent une caractéristique : ils assistent, ils ne tranchent pas.

• Le tri et la qualification à l'entrée. Lire la déclaration, les photos et les pièces jointes, extraire les informations structurées, estimer la complexité, orienter vers le bon gestionnaire ou vers un parcours simplifié. C'est le gisement le plus rapide, souvent des jours gagnés sur le délai de première réponse.

• La détection d'anomalies. Signaler les incohérences entre le récit, les documents et l'historique du contrat pour investigation humaine. Deloitte estime, dans ses prévisions 2025 pour les services financiers, que l'IA multimodale appliquée à la détection de fraude pourrait réduire les sinistres frauduleux de 80 à 160 milliards de dollars au niveau mondial d'ici 2032.

• La rédaction assistée. Préparer la synthèse du dossier, le courrier à l'assuré, la motivation d'une décision. Le gestionnaire relit et signe. C'est aussi ce qui rend l'explicabilité concrète : la motivation existe, elle est lisible, elle est archivée.

Une situation type : un assureur de taille moyenne qui traite 50 000 sinistres simples par an, avec un délai moyen de première réponse de cinq jours. En automatisant la qualification et la préparation des dossiers, tout en gardant la décision humaine, ce délai tombe en général à un ou deux jours, et le temps de gestionnaire libéré se reporte sur les dossiers complexes.

Ce que nous en retenons

L'assurance est le secteur où la gouvernance de l'IA n'est pas un coût de conformité mais une condition d'adoption : sans explicabilité et sans supervision humaine, les assurés refusent et les régulateurs interviennent. Les assureurs qui avancent construisent leur inventaire de cas d'usage, classent les risques comme la FINMA le décrit, conçoivent leurs assistants pour expliquer et non pour décider, et mesurent les gains sur des délais concrets. Chez 39 Advisory, nous accompagnons des assureurs suisses sur ce chemin, avec une méthode qui part des processus de sinistres et de souscription, jamais de l'outil.

Pour situer votre organisation, notre Baromètre IA donne une première lecture en dix minutes, et nous restons à votre écoute pour aller plus loin.