L’utilisation de l’intelligence artificielle dans nos missions : Retour d’expérience

L’intelligence artificielle (IA) ne cesse de faire parler d’elle, dans tous les secteurs d’activité, et le monde de l’assurance n’y échappe pas. Au-delà des discours sur la transformation numérique, certaines initiatives concrètes permettent de mesurer son impact réel sur les métiers et les processus opérationnels. C’est le cas de notre mission auprès d’un important organisme d’assurance, au cours de laquelle l’IA a été mise à profit pour accompagner la création d’outils dédiés au traitement des flux DSN. 

Un projet à la fois technique et stratégique, qui illustre les apports concrets de l’intelligence artificielle, mais en révèle aussi les limites. À l’issue de cette mission, trois enseignements clés ont émergé, que nous détaillons ici. 

Une IA au cœur d’un processus métier critique 

Le projet portait sur la gestion des cotisations. Cette fonction repose sur des traitements, très réguliers, de données complexes, volumineux, qu’il s’agissait ici de structurer et de fiabiliser. Face à cette complexité, l’intelligence artificielle a été mobilisée pour concevoir, tester et affiner des outils adaptés à la lecture, à l’interprétation et à une exploitation automatisée des données DSN.  

L’objectif n’était pas de remplacer les compétences humaines, mais bien de développer des solutions agiles permettant de gagner en temps, en fiabilité et en capacité d’adaptation. 

Enseignement n°1 : une expertise métier indispensable pour guider l’IA 

Premier constat de cette mission : l’intelligence artificielle ne sait opérer seule immédiatement.  

Pour un sujet aussi spécifique que la DSN, le choix est fait de structurer nos travaux en mode projet et pour corriger sa tendance à halluciner rapidement, de lui partager les cahiers techniques réglementaires, les datatypes et autres xml disponibles largement sur le net. La courbe d’apprentissage est immédiate et l’expertise du cabinet capable de la challenger composent alors un duo d’une grande efficacité. Les prompts hésitants et les réponses parfois convenues laissent place à des échanges fluides et des propositions de plus en plus pertinentes. L’IA génère rapidement des propositions de traitement ou des formats de transformation des fichiers, via des outils pas toujours maîtrisés initialement, mais tout devient accessible rapidement. Ce n’est qu’en combinant cette expertise à la puissance de calcul et de traitement de l’IA que le projet a pu aboutir à des outils réellement opérationnels. 

L’IA ne remplace pas l’expertise : elle en dépend. 

Enseignement n°2 : la contrainte de l’anonymisation, une étape critique 

Deuxième leçon importante : Comme le rappellent les conditions générales d’utilisation des principaux outils d’IA générative, il est interdit d’y intégrer des données personnelles ou sensibles. Dans le secteur de l’assurance, cette exigence est encore plus cruciale. 

Notre projet, de par les choix précédents et notre expertise n’a nécessité aucun partage de données. Bien au contraire, il aura été un formidable exercice de rédaction d’expressions de besoins. Nous avons fait progresser notre solution IA sur la DSN, elle nous aura fait prendre conscience, s’il le fallait encore, de l’importance de bien expliquer l’objectif poursuivi. De nous réconcilier définitivement avec son expertise technique pour débugger les outils fournis en flux tendus.  

Enseignement n°3 : un investissement temporel à ne pas sous-estimer 

Enfin, l’un des aspects les plus marquants de ce retour d’expérience concerne le temps nécessaire à la conduite du projet. Contrairement à l’idée reçue selon laquelle l’IA permettrait de « gagner du temps » de manière automatique, le recours à ces outils a exigé un temps d’échange et d’expérimentation important. 

Le processus de création des outils a reposé sur de nombreuses itérations avec l’intelligence artificielle : formulation de requêtes, analyse des réponses, tests des propositions, ajustements, reconfigurations… Ce dialogue constant entre l’humain et la machine nécessite non seulement de la disponibilité, mais aussi une capacité à formuler les bons prompts, à analyser rapidement des résultats, à détecter les incohérences, et à apprendre de chaque interaction. 

Ce temps d’interaction est indispensable pour aboutir à une solution stable, fiable et exploitable dans un cadre opérationnel. Il implique également une montée en compétence sur les outils d’IA et une coordination fluide entre les différents intervenants du projet. 

Une approche structurée pour un usage maîtrisé 

Ce retour d’expérience illustre bien les conditions dans lesquelles l’intelligence artificielle peut devenir un atout dans le secteur de l’assurance. Le projet n’aurait pu aboutir sans une méthodologie rigoureuse, une gouvernance claire et une articulation étroite entre expertise humaine et puissance technologique. 

La réussite repose aussi sur une certaine humilité : l’IA n’est ni magique ni autonome, et son apport dépend directement de la manière dont elle est intégrée dans les processus. En choisissant de l’utiliser comme un accélérateur de construction d’outils, et non comme une solution clé-en-main, les équipes ont su tirer parti de ses avantages tout en gardant le contrôle. 

Les cas d’usage d’IA dans l’assurance se multiplient — gestion des sinistres, souscription, lutte contre la fraude, relation client… — mais tous doivent faire l’objet d’un cadrage rigoureux pour éviter les dérives, sécuriser les données, et garantir la conformité avec la réglementation, notamment le RGPD. 

Conclusion : un outil incontournable, au service de l’intelligence humaine

Loin d’un simple effet d’annonce, l’intelligence artificielle s’est révélée, dans ce projet, comme un outil de transformation concret et structurant. Mais cette transformation ne peut s’opérer qu’à certaines conditions. 

Premièrement, l’expertise métier est indispensable pour guider l’IA. Les meilleurs algorithmes ne peuvent compenser une mauvaise compréhension du contexte. Il faut des professionnels capables de poser les bonnes questions, d’interpréter les réponses et de prendre du recul sur les propositions générées. 

Deuxièmement, un travail préparatoire complexe est incontournable. C’est la condition sine qua non pour pouvoir utiliser l’IA de manière conforme et responsable dans un environnement sensible comme celui de l’assurance. 

Troisièmement, le temps nécessaire aux échanges itératifs avec l’intelligence artificielle doit être intégré dès le départ dans le calendrier du projet. Il ne s’agit pas d’un outil instantané, mais d’un partenaire d’expérimentation, qui progresse avec l’utilisateur au fil des ajustements. 

Malgré ces contraintes, le potentiel de l’IA dans les métiers de l’assurance est immense. En permettant de créer des outils adaptés, fiables et évolutifs, elle aide à répondre à des défis complexes et à moderniser des processus souvent encore très manuels. Loin de remplacer l’humain, elle renforce sa capacité à innover, à sécuriser et à optimiser ses actions. 

Dans ce cadre, l’intelligence artificielle devient un amplificateur de l’intelligence humaine — à condition de la maîtriser, de l’encadrer, et surtout, de l’utiliser avec discernement. 

Pascal LETENEUR, Consultant Sénior, Valmen Consulting

Jean-François TORRECILLA, Manager, Valmen Consulting

Valmen Consulting, fort de l’expérience et du savoir-faire de ses consultants, est à vos côtés pour vous accompagner tout au long de vos projets et répondre à ces défis.