| Titre : | L'impact de l'intelligence artificielle sur la sélection en matière d'assurance (2026) |
| Auteurs : | Jean-Christophe André-Dumont, Auteur |
| Type de document : | Article : texte imprimé |
| Dans : | Bulletin des assurances (29, 2025) |
| Article en page(s) : | P.15-34 |
| Langues: | Français |
| Sujets : |
IESN Assurances ; Droit des assurances ; Droit du numérique ; Intelligence artificielle ; Machine learning ; Règlement Général sur la Protection des Données ; Risque ; Vocabulaire ; Web scraping |
| Résumé : |
Dans notre contribution, nous analysons comment l'intelligence artificielle (I.A.) transforme le processus de sélection du risque dans le secteur de l'assurance. L'I.A. permet aux assureurs de traiter d'énormes volumes de données, d'automatiser l'évaluation des risques et de personnaliser les offres. Cela améliore la rapidité, la précision et l'efficacité des décisions de souscription.
Cependant, cette évolution soulève d'importants enjeux : - Biais et discrimination : Les algorithmes peuvent reproduire ou amplifier des biais présents dans les données, menant à des discriminations (âge, sexe, origine, etc.). - Protection des données : L'I.A. traite souvent des données sensibles, ce qui pose des défis en matière de protection de la vie privée et de conformité au RGPD. - Transparence et explicabilité : Les décisions prises par l'I.A. sont parfois difficiles à expliquer, alors que la réglementation impose la transparence. - Segmentation excessive : Une personnalisation trop poussée des primes peut remettre en cause le principe de mutualisation, fondement de l'assurance. Nous détaillons l'encadrement réglementaire : - le RGPD : Il protège les droits des personnes face aux décisions automatisées et impose des obligations de transparence, de minimisation des données et de consentement. - De son côté, I.A. Act : Ce règlement européen impose des exigences strictes pour les systèmes d'IA à haut risque, notamment en matière de transparence, de contrôle humain, de qualité des données et d'analyse d'impact sur les droits fondamentaux. Enfin, il y a lieu d'insister sur la nécessité d'une gouvernance éthique, d'un contrôle humain significatif et d'une collaboration entre assureurs, développeurs et autorités pour garantir une utilisation responsable de l'IA dans l'assurance. (Source éditeur) |
| Note de contenu : |
Introduction
1. Définitions clés – Les concepts élémentaires en lien avec l'I.A. 1.1. Intelligence artificielle 1.2. Système d'Intelligence Artificielle 1.3. Machine learning 1.4. Web scrapping 1.5. Première conclusion 2. La sélection en assurance : processus et enjeux traditionnels 2.1. La mutualisation du risque comme principe fondamental 2.2. La sélection du risque selon la loi du 4 avril 2014 (LRA) 3. Les décisions automatisées dans le cadre de la sélection du risque au regard du GDPR 3.1. Le cadre réglementaire des décisions automatisées 3.2. Décisions automatisées autorisées mais sous condition 4. Les apports potentiels de l'intelligence artificielle en matière de sélection du risque 4.1. Analyse avancée des données 4.2. Prédiction et automatisation 4.3. Assurance automobile connectée 4.4. Assurance santé prédictive 4.5. Assurance habitation et catastrophes naturelles 5. Enjeux et risques liés à l'utilisation de l'I.A. lors de la sélection du risque 5.1. Biais algorithmiques et discrimination 5.2. Protection des données et vie privée 5.3. Transparence et explicabilité 5.4. Risque de segmentation excessive 6. GDPR et I.A. Act 7. Vers une transformation éthique et responsable 8. Quel avenir de l'I.A. en matière de sélection en assurance ? Conclusion |
Exemplaires (1)
| Localisation | Section | Support | Cote de rangement | Statut | Disponibilité |
|---|---|---|---|---|---|
| Bibliothèque IESN | _Périodiques | Périodique | 34 BA 29 | Non empruntable | Exclu du prêt |
