Lire un constat, orienter une demande, analyser un document ou automatiser une étape de gestion : les cas d'usage de l'IA se multiplient dans l'assurance. Mais la question ne commence pas au moment de passer du POC* à la production.

Pour Cleva, elle se pose dès qu'un besoin métier est identifié : où l'IA apporte-t-elle réellement une réponse utile, dans quelles conditions peut-elle intervenir et quel niveau de maîtrise doit être intégré au processus ?Cleva est un acteur dans le développement de solutions logicielles pour le secteur de l'assurance, fort de plus de 40 ans d'expertise. Spécialiste des systèmes coeur métier, le groupe accompagne les assureurs dans leur transformation digitale grâce à une plateforme moderne, ouverte et hautement paramétrable.

*Proof of Concept (preuve de concept) est un test rapide et limité qui permet de vérifier qu'une idée, une technologie ou un projet est techniquement réalisable avant de lancer un développement complet.

Cette question que se pose Cleva prend une dimension particulière dans un secteur déjà fortement encadré. L'AI Act (réglementation européenne qui encadre l'intelligence artificielle) vient ajouter de nouvelles exigences à un corpus réglementaire que les assureurs connaissent déjà.

Certains usages de l'IA, notamment en matière de tarification et d'évaluation des risques en assurance vie et santé, sont ainsi visés parmi les systèmes à haut risque.

Le régulateur européen du secteur, l'EIOPA, rappelle lui-même que l'AI Act vient compléter les réglementations déjà applicables aux assureurs, et non s'y substituer. Pour Cleva, cette continuité est essentielle : éditeur de logiciels coeur métier depuis plus de 40 ans, l'entreprise intègre depuis longtemps les évolutions réglementaires aux processus qu'elle conçoit pour ses clients.

Cette attention doit désormais s'étendre aux spécificités propres à l'IA : finalité de chaque fonctionnalité, niveau de risque, données mobilisées, degré de supervision humaine ou encore capacité à conserver une trace des décisions et des interventions.

Une démarche de maîtrise intégrée dès la conception

Chaque fonctionnalité intégrant de l'IA fait l'objet chez Cleva d'une analyse individualisée. Sans résumer à eux seuls l'ensemble des exigences applicables, plusieurs principes font partie intégrante de cette démarche :

- cartographier et qualifier chaque usage IA selon sa finalité et son niveau de risque ;

- documenter les risques sur l'ensemble du cycle de vie ;

- s'appuyer sur une gouvernance dédiée, avec notamment un comité IA, une charte d'utilisation, un référent légal et le DPO ;

- prévoir dès l'origine les modalités de supervision humaine et la traçabilité des décisions.

- pouvoir comprendre et justifier une décision défavorable.

Supervision humaine : adapter le niveau d'intervention au cas d'usage

L'un des sujets les plus sensibles concerne la place de l'humain. Une supervision systématique de chaque opération réduirait fortement l'intérêt de l'automatisation ; mais tous les processus ne peuvent pas non plus être traités de la même manière.

La question n'est donc pas seulement de savoir s'il faut "un humain dans la boucle", mais de déterminer à quel moment son intervention est nécessaire et quel dispositif est le plus adapté pour y parvenir avec efficience. Le moteur de workflow de Cleva permet de positionner ces contrôles à différentes étapes du processus et de conserver l'historique des décisions, des changements d'état et des niveaux de fiabilité associés.

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