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L'IA au service de l'assurance : enjeux et risques du traitement automatisé de la relation client.

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L'IA au service de l'assurance : enjeux et risques du traitement automatisé de la relation client.
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En 2017, près de 82% des acteurs de l'assurance se disaient prêts à investir dans l'Intelligence Artificielle (ci-après IA) au cours des prochaines années. Selon une étude réalisée par McKinsey Global Institute la même année, 43% des tâches de ce secteur pourraient être automatisées grâce à l'IA, ce qui suscite le vif intérêt des différents acteurs d'un marché en pleine révolution.

Un système très prisé sur le marché concurrentiel de l'assurance

Le droit européen ne donne pas de définition contraignante ou impérative de l'IA, de sorte qu'il faille se référer à la soft law (ou « droit souple »).

Le groupe d'experts indépendants de haut niveau sur l'intelligence artificielle définit l'IA comme « des systèmes logiciels (et éventuellement matériels) conçus par des êtres humains et qui, ayant reçu un objectif complexe, agissent dans le monde réel ou numérique en percevant leur environnement par l'acquisition de données, en interprétant les données structurées ou non structurées collectées, en appliquant un raisonnement aux connaissances, ou en traitant les informations, dérivées de ces données et en décidant de la (des) meilleure(s) action(s) à prendre pour atteindre l'objectif donné »[1] (Lignes directrices en matière d'éthique pour une IA digne de confiance, 8 avr. 2019, § 143).

Les « Assurtech » sont des entreprises qui utilisent cette technologie pour introduire des innovations numériques disruptives sur le marché concurrentiel de l'assurance[2]. Les acteurs de ce secteur souhaitent investir dans l'IA car ils redoutent, entre autres, l'arrivée sur le marché des géants du Web tel qu'Amazon, dont la maîtrise de l'IA est particulièrement accrue[3]. En témoigne, par exemple, la levée de fonds importante réalisée par la start-up et assurtech française Shift (spécialisée dans la détection des fraudes) à hauteur de 100 millions de dollars[4].

Une valeur ajoutée au service des assureurs et des assurés

La convention d'assurance est un contrat aléatoire, en vertu duquel les chances de gains ou de pertes pour l'une comme pour l'autre des parties sont liées à la survenance d'un événement dont la réalisation et ses conséquences sont incertaines (article 1108 alinéa 2nd du Code civil).[5]. Il est donc capital pour l'assureur d'améliorer son système de gestion des risques, en se basant sur la prévisibilité de leurs réalisations.

Le « Machine Learning » - ou apprentissage automatique - permet d'analyser les tendances et les statistiques des assurés par une utilisation répétée de la machine qui ne cesse d'évoluer et d'apprendre. Ce procédé, partie intégrante de l'IA, permet aux risk managers de prédire et de maîtriser de façon plus efficace les risques dont l'étude précise qui en est faite permettrait de développer des offres adaptées à destination d'une clientèle exigeante et individualisée[6].

En supplément d'un gain de productivité, l'IA permet de lutter activement contre la fraude qui se chiffre pour la seule année 2015 à hauteur de 265 millions d'euros en France selon l'Agence pour la Lutte contre la Fraude à l'Assurance (ALFA)[7].

L'utilisation de « chat box » (boites de conversation) en ligne permet enfin de répondre aux demandes écrites des assurés. Le système s'enrichit des interactions actuelles par le Machine Learning, améliorant le service client. Natixis Assurance a depuis peu mis à disposition de sa clientèle la chat box ANNA qui permet d'automatiser les réponses apportées à ses assurés, sous supervision des opérateurs[8].

Un vecteur de facilitation du transport international de marchandises

Selon Marie-Noëlle Raynaud et Patrick Evrard (avocats spécialisés en droit des transports et assurance au sein du cabinet Stream à Paris), l'IA risque de bouleverser la conception actuelle de l'assurance dans le secteur des transports. En ce qu'elle permet de prendre en charge le traitement et l'étude de données de masse, cette technologie va faciliter l'amélioration et l'ajustement des conditions de garantie, la gestion des sinistres et donc les services offerts aux assurés.

Selon eux, « Dans le monde du transport de marchandises que nous connaissons, l'analyse des sinistres récurrents permet à la fois d'améliorer l'identification des risques devant être couverts, la rédaction et l'adaptation des polices, mais encore les recommandations au titre de la prévention que peuvent formuler les assureurs à leurs clients »[9].

En matière de transport, il existe une particularité, à savoir l'existence de deux couvertures d'assurance : l'assurance dommage de la marchandise appelée "assurance marchandises transportées" et l'assurance responsabilité civile du transporteur. « Le traitement des données collectées par les moyens d'IA devrait permettre alors d'améliorer l'étude et l'individualisation des risques par types de marchandises et moyens de transport employés. Les contrats d'assurances et donc les primes, pourront ainsi être ajustés selon les types de marchandises expédiées et les moyens de transport utilisés », ajoutent-ils. Ils précisent enfin que « même si ce n'est pas encore à l'ordre du jour, l'augmentation des informations collectées et le traitement de ces dernières, pourraient peut-être permettre aux acteurs mondiaux de l'assurance transport d'établir des conventions d'indemnisation du même type que les conventions IRSA existant, par exemple, en matière d'assurance automobile ».

La rédaction de polices d'assurances individualisées

A la lumière de ce qui est précisé ci-dessus, la rédaction de polices d'assurances individualisées est un enjeu important pour les assureurs, et ce particulièrement dans une relation B2B.

Les « Legatechs » sont des acteurs privés qui utilisent l'IA pour fournir des services juridiques. Ces entreprises offrent des outils de « justice prédictive » mais également des services de rédaction automatisée d'actes dans des domaines particuliers. Selon une étude récente réalisée par l'Observatoire des Legatechs en France, le marché visé par les legatechs concerne essentiellement les avocats ainsi que les entreprises et leurs services juridiques pour la rédaction de contrats[10]. Il ne serait donc pas surprenant, pour les assureurs, de recourir à ces legatechs afin de dresser des polices d'assurances conformes au souci d'individualisation du client et de ses besoins[11].

Il convient de préciser que la rédaction contractuelle est également facilitée par la blockchain. Ce procédé de stockage sécurisé d'informations, couplé à l'IA, permet de dresser des smart contracts ou contrat intelligents. La blockchain facilite, vérifie et exécute la négociation ou l'exécution d'un contrat, ou permet de rendre une clause contractuelle inutile[12].

Déterminer l'issue d'un litige potentiel entre l'assureur subrogé et l'auteur d'un sinistre

La subrogation est un mécanisme important en droit des assurances. En vertu de l'article L.121-12 du Code des assurances, « l'assureur qui a payé l'indemnité d'assurance est subrogé, jusqu'à concurrence de cette indemnité, dans les droits et actions de l'assuré contre les tiers qui, par leur fait, ont causé le dommage ayant donné lieu à la responsabilité de l'assureur »[13]. Dès lors que la situation deviendrait litigieuse, un outil de « justice prédictive » animé par l'IA permettrait aux services juridiques d'apprécier leurs chances de recouvrer leurs créances nées de la subrogation avant d'engager une procédure contentieuse avec l'auteur d'un dommage qui refuse de transiger.

Trouvant leurs sources dans des algorithmes et fonctionnant au moyen de bases de données et de moteurs de recherches, des logiciels de quantification du risque juridique ou de « justice prédictive » tels que Case Law Analytics ou Predictice sont particulièrement efficaces, notamment en matière de réparation du dommage corporel[14][15]. L'utilisation de tels outils s'inscrit dans une logique de déjudiciarisation du contentieux au service des assureurs.

Un système de traitement de données fiable au cœur des préoccupations des assureurs

Selon une étude publiée par Accenture en 2018, la fiabilité des données est la préoccupation majeure des assureurs qui envisagent d'utiliser l'IA. L'autonomie décisionnelle nécessite une authenticité parfaite des données acquises à partir des connaissances actuelles en matière de cyber sécurité et de data science[16].

L'utilisation d'un système biaisé peut mener l'assureur à faire des choix discriminatoires lourds de conséquences juridiques et de pertes d'opportunités commerciales sur un marché extrêmement concurrentiel. Les grands principes d'équité, de transparence, de légalité et de responsabilité du Règlement Général sur la Protection des Données (ci-après RGPD) de mai 2018 gouvernent le traitement des données.

De façon plus ciblée, le RGPD trouve à s'appliquer aux décisions individuelles automatisées et au profilage, défini comme « toute forme de traitement automatisé de données à caractère personnel consistant à utiliser ces données à caractère personnel pour évaluer certains aspects personnels relatifs à une personne physique, notamment pour analyser ou prédire des éléments concernant le rendement au travail, la situation économique, la santé, les préférences personnelles, les intérêts, la fiabilité, le comportement, la localisation ou les déplacements de cette personne physique » (art. 4 §4, RGPD)[17] .

En vertu du principe de transparence, le consommateur dont les données sont soumises à un profilage ou à un traitement automatisé « a le droit de ne pas faire l'objet d'une décision fondée exclusivement sur un traitement automatisé, y compris le profilage, produisant des effets juridiques le concernant ou l'affectant de manière significative de façon similaire » (art. 22 §1, RGPD)[18]. Cependant l'article 22 §2 du RGPD précise que ces dispositions ne s'appliquent pas lorsque la décision « est nécessaire à la conclusion ou à l'exécution d'un contrat entre la personne concernée et un responsable du traitement ». Or, les assureurs comptent en partie sur l'IA pour exploiter ces aspects contractuels.[19] L'assuré n'est toutefois pas démuni. Il a le droit de prendre connaissance et d'accéder aux informations relatives au mode de raisonnement de l'algorithme et des « conséquences prévues de ce traitement pour la personne concernée » (art. 13 §2, (f), RGPD)[20].

En France, l'assuré a également le droit de contester la décision individuelle automatisée. Il convient de préciser que ce droit de contestation n'est pas applicable dans tous les Etats membres de l'Union européenne (voir les cas de la Belgique ou la Hongrie).

Une nouvelle réglementation visant l'IA fait l'objet de questionnements au sein de la Commission Européenne afin d'anticiper toutes les problématiques juridiques qui seraient défavorables aux droits et libertés fondamentales des particuliers.

Au-delà de la réglementation, le député Cédric Villani a insisté en 2018 sur la nécessité de donner un sens éthique et une orientation au développement de l'IA dans les secteurs de la santé, de l'écologie et des transports. La transparence doit régner, plus que jamais, sur l'ensemble du processus décisionnel[21].

Les assureurs responsables de leurs systèmes intelligents

Il est admis aujourd'hui que la responsabilité de l'exploitant d'une IA qui cause dommage à autrui puisse être engagée, sur le fondement du régime de la responsabilité du fait des choses[22]. Le dispositif juridique français semble suffisant, dès lors que l'IA n'a pas encore atteint un stade d'évolution trop avancé qui justifierait la création d'un régime spécifique de responsabilité. Cette possibilité est toutefois envisagée par les instances européennes[23]. La responsabilité de l'assureur risque d'être plus facilement engagée lorsque les données sensibles des assurés (en B2B et B2C) sont soumises à la machine qui apprend en toute autonomie (Machine Learning). L'autonomisation échappe alors au contrôle de l'utilisateur qui rencontre ainsi un risque[24].

Le risque juridique d'engagement de la responsabilité de l'assureur peut être anticipé de différentes façons.

D'un point de vue technique, il convient d'abord de superviser en aval et en amont le fonctionnement de la machine. L'itération consiste par exemple en la répétition des tâches par la machine afin d'atteindre un résultat avec certitude sans biais. L'élaboration d'un crash test ainsi qu'une bonne formation des utilisateurs de cet outil sont nécessaires. Certains professionnels suggèrent un contrôle accru de la qualité du procédé, de la fiabilité des données sur toute la chaîne de raisonnement de l'IA (lorsque le droit le permet) et de la qualité du produit fini[25].

D'un point de vue juridique[26], l'assureur doit anticiper et gérer ce risque. En cas de défaillance, la victime connaitra un sentiment très fort d'injustice du fait de la renommée d'infaillibilité de l'IA. Une surévaluation possible du préjudice peut être renforcée par le phénomène accru de « deep pocket[27] » qui revient à faire payer un professionnel pour ses propres fautes mais aussi pour les carences d'autres intervenants (tels que le constructeur de la machine). Anticiper ce risque passe d'abord par l'information de l'utilisateur qui doit être en mesure de comprendre clairement que son interlocuteur utilise l'IA (qui comporte une part de risque). L'obligation d'information se trouve souvent renforcée dans une relation B2C au bénéfice du potentiel assuré. La police d'assurance peut comporter des clauses de garantie, d'encadrement ou de limitation de responsabilité dans un cadre B2B ou B2C. En cas de réalisation du sinistre, l'assureur doit être en mesure de requérir les services d'un expert qualifié qui connait a fortiori le fonctionnement de l'IA couplé au secteur assuré.

Ces quelques risques, qui peuvent être anticipés par un travail actif de collaboration entre assureurs et cabinets d'avocats, ne doivent en aucun cas empêcher les acteurs de l'assurance de bénéficier d'une technologie disruptive dans un secteur en pleine évolution.

[1] Lignes directrices en matière d'éthique pour une IA digne de confiance, 8 avr. 2019, § 143
[2] https://www.argusdelassurance.com/reglementation/analyse/assurtech-ce-que-dit-le-droit.123643
[3] https://bonne-assurance.com/actualites/2018/11/25/doit-on-craindre-une-entree-des-geants-du-web-dans-le-monde-de-lassurance/
[4] https://selectra.info/assurance/actualites/generalites/intelligence-artificielle-revolution-ou-transition
[5] article 1108 alinéa 2nd du Code civil
[6] https://www.aidebtsassurance.com/blog/l-intelligence-artificielle-dans-l-assurance-aide-bts-assurance/#:~:text=Le%20concept%20de%20Machine%20Learning,de%20nouveaux%20produits%20d'assurance.&text=L'IA%20va%20permettre%20d,des%20offres%20les%20plus%20adapt%C3%A9es.
[7] https://www.alfa.asso.fr/
[8] https://www.aidebtsassurance.com/blog/l-intelligence-artificielle-dans-l-assurance-aide-bts-assurance/#:~:text=Le%20concept%20de%20Machine%20Learning,de%20nouveaux%20produits%20d'assurance.&text=L'IA%20va%20permettre%20d,des%20offres%20les%20plus%20adapt%C3%A9es.
[9] Propos recueillis lors d'un entretien
[10] https://www.village-justice.com/articles/Les-start-up-droit,18224.html
[11] https://www.village-justice.com/articles/Les-start-up-droit,18224.html
[12] https://bitconseil.fr/smart-contract-contrat-intelligent/
[13] Art. L.121-12 du Code des assurances
[14] Aurore-Angélique Hyde, « Avocat et intelligence artificielle : quelles obligations, quelles responsabilités ?», D. 2019. 2107
[15] Yannick Meneceur, et Clémentina Barbaro, « Intelligence artificielle et mémoire de la justice : le grand malentendu (A)», Les cahiers de la justice 2019. 277
[16] https://www.tribune-assurance.fr/depeches/201809131107EEB_KSTE_414385-intelligence-artificielle-les-assureurs-en-quete-de-fiabilite-des-donnees
[17] Art. 4 §4, RGPD
[18] Art. 22 §1, RGPD
[19] Art. 22 §2 du RGPD
[20] Art. 13 §2, (f), RGPD
[21] Cédric Villani (dir.), Donner sens à l'intelligence artificielle – pour une stratégie nationale et européenne, Rapport parlementaire 29 mai 2018
[22] https://www.affiches-parisiennes.com/la-responsabilite-civile-en-matiere-d-intelligence-artificielle-8788.html
[23] https://www.youtube.com/watch?v=zxDST9QdXJg (interview de Cécile Théard-Jallu, associée, De Gaulle, Fleurance et associés)
[24] https://www.youtube.com/watch?v=zxDST9QdXJg (interview de Cécile Théard-Jallu, associée, De Gaulle, Fleurance et associés)
[25] https://www.insurancespeaker-wavestone.com/2018/04/lintelligence-artificielle-service-de-lassurance/
[26] https://www.youtube.com/watch?v=zxDST9QdXJg (interview de Cécile Théard-Jallu, associée, De Gaulle, Fleurance et associés)
[27] https://www.lesechos.fr/1997/04/le-syndrome-de-la-deep-pocket-1045971

Chronique « Droit, Juriste et Pratique du Droit Augmentés »

Cette chronique a pour objectif, de traiter de questions d'actualité relatives à cette transformation. Dans un contexte où le digital, le big data et le data analytics, le machine learning et l'intelligence artificielle transforment en profondeur et durablement la pratique du droit, créant des « juristes augmentés » mais appelant aussi un « Droit augmenté » au regard des enjeux et des nouveaux business models portés par le digital.

Avec son Augmented Law Institute, l'EDHEC Business School dispose d'un atout majeur pour positionner les savoirs, les compétences et la fonction du juriste au centre des transformations de l'entreprise et de la société. Il se définit autour de 3 axes de développement stratégiques : son offre de formations hybrides, sa recherche utile à l'industrie du droit, sa plateforme de Legal Talent Management. https://www.edhec.edu/fr/ledhec-augmented-law-institute




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