Intelligence Artificielle pour le secteur de l’Assurance

AVANT LA FORMATION

• Entretien téléphonique avec Ie formateur afin de personnaliser votre formation.
• Le programme de formation ci-dessous pourra être modifié gratuitement en fonction de vos attentes.

JOUR 1 : Introduction à l'IA et cadre juridique dans le secteur de l'assurance

Matin : Comprendre l'IA et ses applications dans l'assurance

Les fondamentaux de l'IA :  

•    Définition et concepts clés (machine learning, deep learning, NLP, etc.).  
•    Différence entre IA faible et IA forte.  
•    Écosystème technologique : outils, plateformes et infrastructures nécessaires.  

Applications de l'IA dans l'assurance :  

•    Automatisation des processus (gestion des sinistres, souscription).  
•    Analyse prédictive (risques, fraudes, comportements clients).  
•    Personnalisation des offres (tarification dynamique, recommandations).  
•    Chatbots et assistants virtuels pour la relation client.  

Étude de cas :  

•    Exemples d'assureurs ayant intégré l'IA avec succès.  

Après-midi : Cadre juridique et réglementaire

Réglementation européenne et nationale :  

•    Règlement général sur la protection des données (RGPD) :  
  •      Collecte, traitement et conservation des données personnelles.  
  •      Consentement explicite et droit à l'oubli.  
•    Règlement sur l'IA de l'Union européenne (projet AI Act) :  
  •      Classifications des systèmes IA (risques élevés, usage interdit, etc.).  
  •      Obligations pour les assureurs utilisant des systèmes IA à risque élevé.  

Normes spécifiques au secteur de l'assurance :  

   Code des assurances :  

     Transparence dans les décisions automatisées (exemple : refus de souscription).  

• •      Obligation d'information des clients sur l'usage de l'IA.  
•    Lutte contre la fraude et blanchiment :  
  •      Conformité avec les exigences de la CNIL et Tracfin.  
  •      Utilisation de l'IA pour détecter les fraudes tout en respectant les droits individuels.  

Éthique et limites de l'IA :  

•    Risques de discrimination algorithmique (profilage).  
•    Biais dans les données et décisions automatisées.  
•    Responsabilité en cas de litige lié à une décision prise par un système IA.  

Atelier pratique :  

•    Analyse d'un cas juridique : un assureur confronté à une plainte pour usage abusif de l'IA.  

JOUR 2 : Intégration stratégique et mise en œuvre de l'IA dans l'assurance

Matin : Stratégie d'intégration de l'IA

Étapes clés pour intégrer l'IA dans les processus d'assurance :  

•    Identification des besoins métiers (relation client, gestion des risques, optimisation des coûts).  
•    Analyse des données disponibles et préparation des bases de données.  
•    Choix des technologies adaptées et fournisseurs IA spécialisés.  

Gouvernance et gestion des risques :  

•    Mise en place d'une gouvernance dédiée à l'IA (comité IA, responsables éthiques).  
•    Gestion des risques liés à l'IA (juridiques, opérationnels, réputation).  
•    Évaluation continue des performances et conformité des systèmes IA.  

Focus sur l'innovation et la compétitivité :  

•    Utilisation de l'IA pour anticiper les évolutions du marché.  
•    Renforcement de la satisfaction client grâce à des solutions personnalisées.  
•    Optimisation des coûts opérationnels via l'automatisation intelligente.  

Atelier pratique :  

•    Élaboration d'une feuille de route pour intégrer l'IA dans un processus métier spécifique (exemple : gestion des sinistres).  

Après-midi : Mise en œuvre et suivi des projets IA

Déploiement opérationnel :  

•    Tests et phases pilotes : comment valider un système IA avant son intégration complète.  
•    Collaboration entre équipes métiers et data scientists.  
•    Formation des équipes pour accompagner le changement.  

Suivi et évaluation des performances :  

•    Indicateurs clés de performance (KPI) pour mesurer l'impact de l'IA.  
•    Audit régulier des systèmes IA pour garantir leur conformité et efficacité.  
•    Mise à jour des algorithmes et gestion des biais.  

Atelier pratique :  

•    Simulation d'un audit IA dans un contexte d'assurance (analyse des biais, conformité RGPD, performance).  

FIN DE LA FORMATION

• Récapitulatif des connaissances et compétences acquises
• Discussion ouverte sur les perspectives futures de l'IA