Intelligence Artificielle, big data et reconfiguration de l'écosystème assurantiel: La « grande transformation » d'un secteur en mutation ?
Marc-Hubert Depret ()
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Marc-Hubert Depret: UP - Université de Poitiers = University of Poitiers, CRIEF [Poitiers] - Centre de recherche sur l'intégration économique et financière [UR 13822] - UP - Université de Poitiers = University of Poitiers, LéP [Poitiers] - Laboratoire d'économie de Poitiers [UR 13822] - UP - Université de Poitiers = University of Poitiers, ENSAR [Niort] - École nationale supérieure des sciences applicatives et du risque - UP - Université de Poitiers = University of Poitiers, Département Sciences du risque et de la donnée [ENSAR] - ENSAR [Niort] - École nationale supérieure des sciences applicatives et du risque - UP - Université de Poitiers = University of Poitiers, IRIAF - Institut des risques industriels, assurantiels et financiers - UP - Université de Poitiers = University of Poitiers
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Abstract:
Depuis quelques années, le secteur assurantiel connait de profondes mutations structurelles. A ce titre, l'intelligence artificielle (IA) constitue une révolution susceptible de remettre en cause l'un des principes fondateurs de l'assurance (la dilution du risque individuel dans la multitude des risques couverts) en ouvrant la voie à une individualisation / segmentation plus poussée et donc à terme à une démutualisation des risques. Le risque d'inversion de l'asymétrie d'information (au profit non plus de l'assuré mais de l'assureur) que permet l'IA est également susceptible de modifier la donne sectorielle en mettant l'accent sur la prévention des risques ex ante et l'assurance paramétrique ex post. Au total, l'IA peut remettre en cause les valeurs (« la mission ») des assureurs (en particulier les mutuelles). Dans ce contexte, les acteurs traditionnels du secteur sont-ils encore les mieux armés pour faire face à cette révolution compte tenu de leurs structures organisationnelles routinières et d'une concurrence peu intensive au sein d'oligopoles essentiellement nationaux ? A contrario, l'émergence de nouveaux acteurs (insurtech, fintech, GAFAM / BATX), qui mettent l'IA au coeur de leur proposition de valeur, ne contribue-t-elle pas à une redistribution des cartes au sein de l'écosystème assurantiel ? Confronté à un environnement de plus en plus turbulent, les contours de l'écosystème du secteur assurantiel sont en effet actuellement ébranlés au gré des stratégies mis en oeuvre par des acteurs dont l'objectif est, selon les cas, de faire face à cette révolution induite par l'IA, de profiter de celle-ci pour gagner des parts de marché ou simplement pour faire son entrée dans cet oligopole traditionnellement fermé et rentable. Au final, n'est-on pas en train d'assister aux prémices de la « grande transformation » (pour paraphraser Karl Polany) d'une industrie assurantielle traditionnellement routinière et arcboutée sur ses grands principes actuariels plus que centenaires ? C'est dans cette perspective que s'inscrit cette communication dont l'objectif est triple. Dans un premier temps, nous dressons un rapide état des lieux du secteur de l'assurance et, ce faisant, du contexte (démographique, économique, environnemental, réglementaire, technologique) dans lequel l'IA émerge actuellement. Dans un deuxième temps, nous esquissons les principales promesses et menaces que constitue l'IA pour le secteur assurantiel. Dans un troisième temps, nous montrons comment et à quel rythme les acteurs du secteur de l'assurance adoptent l'IA et comment celle-ci commence à reconfigurer (d'un point de vue stratégique, organisationnel et spatial) l'ensemble de l'écosystème assurantiel.
Keywords: Innovation; Adoption; Assurance; Insurtech; Intelligence artificielle; Intelligence artificielle Insurtech Assurance Adoption Innovation (search for similar items in EconPapers)
Date: 2024-05-16
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Published in 4ème Journée de recherche internationale sur l'Intelligence Artificielle « Santé globale, prévention, bien-être et intelligence artificielle », Excelia Busines School, May 2024, Cachan (Fr), France
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