L’IA exige de repenser la main‑d’œuvre : le secteur de l’assurance est‑il prêt à s’adapter?

L’IA redéfinit la main‑d’œuvre du secteur de l’assurance et pousse les dirigeants à repenser les rôles, les compétences et les responsabilités afin de demeurer concurrentiels dans un secteur en constante évolution.

En bref

• L’IA transforme la main‑d’œuvre du secteur de l’assurance en faisant évoluer la façon dont le jugement, la responsabilité et la création de valeur sont répartis entre les rôles, les fonctions et les modèles opérationnels.
• À mesure que l’IA générative et l’IA agentive gagnent en maturité, les assureurs doivent aller au‑delà de l’automatisation et repenser le travail en l’articulant autour de la collaboration entre l’humain et l’IA, et de la gouvernance des décisions.
• Les assureurs qui voient l’IA comme un moyen de transformer la main‑d’œuvre, et non comme une simple mise à niveau technologique, peuvent bâtir une main‑d’œuvre plus résiliente et prête pour l’avenir dans le secteur de l’assurance.

Pendant des années, les rôles et les compétences dans le domaine de l’assurance sont restés très figés, ou ont évolué avec lenteur. Cette situation est toutefois en train de changer. L’essor de l’intelligence artificielle (IA) générative et de l’IA agentive à tous les maillons de la chaîne de valeur de l’assurance est maintenant susceptible de bouleverser considérablement la main‑d’œuvre du secteur.

Tous les aspects du travail des assureurs pourraient être touchés, qu’il s’agisse des interactions avec les clients, des compétences requises par la main‑d’œuvre ou du nombre de rôles de soutien nécessaires. Dans bien des cas, ces changements auront également une incidence importante sur la productivité, les structures de coûts et la qualité du service. Les décisions liées à la main‑d’œuvre seront donc indissociables des résultats financiers et des résultats pour les clients.

Pour demeurer en tête de peloton à long terme, les assureurs ne doivent pas limiter leur réflexion aux investissements technologiques. Ils doivent aussi créer les conditions nécessaires pour transformer les outils en rendement et élaborer des stratégies axées sur les talents et la main‑d’œuvre.

L’IA est sur le point de transformer les rôles et les compétences dans le secteur de l’assurance

Bien que l’IA ait dominé l’actualité du secteur de l’assurance au Canada ces derniers temps, ses répercussions réelles sur les activités et la main‑d’œuvre sont demeurées limitées. Cela ne va pas durer. 

Depuis 2024, l’IA générative n’en est plus à sa phase d’expérimentation et commence à s’intégrer aux flux de travail des organisations. Elle va désormais au‑delà des capacités traditionnelles de l’IA, comme la prédiction et l’analyse de données, et est capable de générer des contenus tels que des textes, des images, du code et des idées, tout en augmentant la productivité humaine. 

Avec l’évolution de ces outils, les assureurs peuvent s’attendre à des gains mesurables, notamment en matière de réduction de la durée des cycles, d’augmentation des capacités de production et d’amélioration de la cohérence dans les décisions, à condition que l’IA soit intégrée dans les tâches quotidiennes plutôt qu’utilisée de façon ponctuelle.

L’IA agentive pousse cette dynamique encore plus loin. Cette catégorie de systèmes d’IA est capable de percevoir son environnement, de l’analyser et de prendre des mesures pour atteindre des objectifs précis. Les agents d’IA les plus simples peuvent jouer le rôle d’assistant personnel, tandis que les plus complexes pourraient bientôt piloter des véhicules autonomes.

Dans le secteur de l’assurance, nombreux sont ceux qui s’attendent à ce que l’IA agentive améliore l’expérience client, permette de mieux cerner les risques, soutienne les décisions liées à la tarification ou aux réclamations, et contribue même à réduire les coûts de base. À mesure que ces capacités se généraliseront, elles auront vraisemblablement une incidence sur la main‑d’œuvre de deux façons :

Du renforcement des capacités à la prise en charge agentive des tâches

Renforcement des capacités humaines

Par exemple, les employés peuvent utiliser l’IA générative et l’IA agentive pour accomplir des tâches, réduire le travail manuel et accélérer les travaux. Cette tendance est déjà bien visible dans l’ensemble des secteurs. En effet, 54 % des employés utilisent l’IA pour accomplir des tâches de base comme la recherche d’information, et 38 % affirment l’utiliser pour résumer des documents. Dans le secteur de l’assurance, ce renforcement des capacités humaines constitue souvent la première étape vers des gains de productivité, mais il ne peut à lui seul générer une valeur durable sans une évolution des rôles, des mesures incitatives et des attentes en matière de rendement.

Prise en charge des tâches par l’IA agentive

Les agents deviendront des membres à part entière de l’équipe. Sous la supervision humaine, ces agents peuvent, entre autres, réduire la charge de travail et accélérer les processus. Ces cas d’utilisation plus avancés peuvent générer une valeur encore plus importante, mais à l’heure actuelle, seulement 5 % des employés utilisent l’IA comme partenaire de réflexion. À mesure que l’IA agentive prendra en charge plus de tâches, les assureurs devront définir clairement à qui incombent les responsabilités, les cas où le jugement humain doit prévaloir sur les résultats produits par l’IA, et la conformité aux exigences réglementaires en matière de transparence.

Comment l’IA transforme les rôles dans le secteur de l’assurance

Ces capacités commencent à transformer le secteur de l’assurance, un secteur qui s’est longtemps appuyé sur le travail manuel malgré des investissements technologiques antérieurs. 

Selon le Forum économique mondial, le secteur de l’assurance est celui qui a enregistré la plus forte hausse du taux d’achèvement de formations en IA, avec une augmentation de 22 % entre 2023 et 2025, dépassant de loin la plupart des autres secteurs.

Les assureurs se montrent également optimistes. Selon le sondage sur les perspectives des chefs de la direction d’EY‑Parthenon, 45 % des dirigeants du secteur estiment que les investissements dans l’IA et le numérique seront le principal moteur de la résilience et de l’adaptabilité. Mais l’optimisme à lui seul ne suffit pas. De nombreuses organisations peinent encore à aller au‑delà des projets pilotes en raison de lacunes en matière de compétences, de la dette technologique et du manque de clarté dans l’attribution des responsabilités.

Toutefois, pour tirer parti de ce potentiel, les assureurs devront pouvoir compter sur des personnes capables d’extraire beaucoup plus de valeur, en utilisant l’IA comme partenaire de réflexion plutôt que comme simple outil. Ce changement de culture ne peut toutefois reposer uniquement sur l’apprentissage. S’ils ne parviennent pas à lier la technologie à l’évolution des comportements, les assureurs risquent d’investir dans la formation d’employés qui ne changeront pas leurs habitudes de travail.

Pour éviter cela, les assureurs doivent concevoir une façon de travailler qui appuie l’innovation en IA, offre des ressources efficaces et donne aux équipes les moyens d’expérimenter de façon intentionnelle, dans un cadre clair et bien défini.

L’IA est appelée à transformer les rôles et les compétences

Au sein des sociétés d’assurance, l’évolution des capacités de l’IA redéfinit ce qui est nécessaire pour permettre aux équipes de travailler efficacement et de répondre aux attentes élevées des clients. Par conséquent, les dirigeants doivent redéfinir où s’exerce le jugement et à qui incombe la responsabilité. Ce rééquilibrage sera plus ou moins différent selon les fonctions et le niveau de maturité, et exigera des modèles opérationnels et de gouvernance distincts, à mesure que l’IA évolue d’un travail assisté vers un travail supervisé, puis, ultimement, vers un travail agentif. 

Ces transformations auront des répercussions différentes selon les fonctions et les équipes. Par exemple :

• Ventes : À mesure que les activités de vente gagnent en complexité, les employés devront évoluer vers des rôles de spécialistes de la distribution omnicanale. Ils devront donc gérer et optimiser différents canaux de distribution, du numérique au mobile, en passant par les agents, afin d’offrir une expérience client fluide et uniforme à chaque point de contact.
• Équipes des ventes et du service à la clientèle : Ces équipes pourraient avoir besoin de renforcer leurs compétences et de bénéficier d’un soutien accru pour s’adapter à des flux de travail automatisés par l’IA, comme les robots conversationnels et les assistants d’IA. À mesure que le libre‑service numérique et l’IA se développent, on observera probablement une réduction des rôles dans les centres de service à la clientèle et les fonctions axées sur le service, alors que la concurrence pour attirer les talents s’intensifiera au sein des équipes en contact avec la clientèle.
• Souscription : L’implantation d’outils propulsés par l’IA fera en sorte que les souscripteurs se concentrent moins sur les risques individuels et davantage sur la gestion globale d’un portefeuille de clients. Ils devront améliorer leurs compétences en matière de données pour traiter des produits d’assurance intégrés dans des environnements non traditionnels et améliorer l’expérience client.
• Réclamations : Les spécialistes en réclamations devront s’appuyer sur des modèles de planification de la main‑d’œuvre mieux pensés, et deviendront des « chefs d’orchestre des réclamations », combinant l’expérience humaine et numérique tout en assumant la responsabilité du parcours client. On pourrait assister à une polarisation des compétences à mesure que les fonctions intermédiaires adoptent un modèle opérationnel hybride humain‑IA.
• Finance : Les professionnels de la finance et les actuaires devront renforcer leurs compétences en manipulation de données, en automatisation des processus et en visualisation des données, afin de compléter les capacités de l’IA. Bien que ces rôles aient traditionnellement été stables, ils devront désormais composer avec des exigences réglementaires croissantes en s’appuyant sur des technologies améliorées. Ils évolueront vers des rôles de garants des résultats financiers, travaillant de concert avec les fonctions financière, actuarielle, de TI et de données pour comprendre les résultats de bout en bout.
• Données et technologies : Pour tirer pleinement parti du potentiel de l’IA, les assureurs devront moderniser leur infrastructure afin de permettre à ces professionnels d’utiliser efficacement l’IA et d’autres technologies émergentes. De plus, ils ne devront pas se contenter de familiariser leurs équipes avec l’IA, mais plutôt d’en améliorer l’utilisation responsable, afin que ces professionnels puissent agir comme des responsables de l’éthique qui s’attaquent aux enjeux liés aux biais, à l’équité et à la transparence.

Les assureurs qui considèrent l’IA comme un simple déploiement technologique risquent de renforcer les modes de fonctionnement existants et de ne réaliser que des gains marginaux. À l’inverse, ceux qui la traitent comme une transformation de la main‑d’œuvre et des modèles opérationnels ont l’occasion de générer des améliorations majeures en matière de productivité, d’expérience client et de résilience. Cette transformation implique des choix difficiles : redéfinir les rôles, repenser l’exercice du jugement, investir dans de nouvelles compétences tout en protégeant l’expertise humaine, et tenir les dirigeants responsables de l’adoption et de la promotion des meilleures pratiques d’utilisation de l’IA.

Il s’agit, au fond, d’un véritable test de leadership. Les organisations qui réussiront seront celles qui feront de l’IA un élément délibéré de la conception du travail, de la mesure du rendement et de l’établissement de la confiance, tant auprès des employés et des clients que des organismes de réglementation. La main‑d’œuvre de 2030 du secteur de l’assurance se prépare dès maintenant, une décision à la fois. 

La question que doivent se poser les assureurs est simple, mais déterminante : les choix posés aujourd’hui préparent‑ils réellement les personnes à travailler aux côtés de l’IA, ou ajoutent‑ils simplement un nouvel outil à un modèle hérité du passé?