Des chatbots aux super courtiers : Jeff Roy sur l'essor de l'IA agentique dans le secteur de l'assurance

Tech companies like to throw the word around, but what does Agentic AI really do?

Dans un entretien privé avec Jeff Roy (PDG d'Excalibur Insurance Group), Charles Dugas (vice-président exécutif de Koïos Intelligence) se penchent sur les systèmes d'IA autonomes capables d'accomplir des tâches avec une supervision limitée.

Imaginez ceci : grâce aux workflows agentifs, votre IA ne se contente pas d'attendre que vous lui donniez une instruction, mais analyse de manière proactive les renouvellements, compare les tarifs, communique avec les clients et planifie même des réunions. C'est le monde de l'IA agentique, où votre logiciel ne se contente pas d'aider, il agit.

IA traditionnelle vs IA agentique : quelle est la différence ?

« Par exemple, avec l'IA traditionnelle, si vous voulez une analyse, vous devez y entrer des données, puis demander : « Veuillez analyser les données ». Je trouve cela très utile, mais je dois lui demander de le faire. Alors qu'une IA agentique est proactive, elle va de l'avant et fait les choses à l'avance. » – Jeff Roy

Alors que l'IA traditionnelle attend les instructions de l'utilisateur, l'IA agentique prend les devants. La seule programmation nécessaire concerne le développement initial de l'agent, où vous pouvez déterminer son champ d'action, ses autorisations et son rôle au sein du flux de travail. À partir de là, l'IA fonctionne comme n'importe quel autre membre de votre équipe. C'est la différence entre un chatbot intelligent et un agent autonome qui lit votre boîte de réception, comprend ce qui est urgent et résout le problème avant même que vous n'ayez le temps d'y réfléchir.

Jeff souligne que dans le monde de l'assurance, une connexion fluide entre les courtiers, les compagnies et les fournisseurs est cruciale. Les systèmes d'IA agentique peuvent servir d'intermédiaire entre ces acteurs clés, créant ainsi un flux de travail plus fluide qui réduit les temps d'arrêt, améliore les ventes et maintient les tâches en mouvement.

Applications pratiques : comment l'IA agentique réinvente les renouvellements

La prise de notes lors des réunions est une pratique courante dans tous les secteurs, et non une tâche spécifique à l'assurance. Quel est donc un exemple de processus d'assurance que l'IA Agentic peut gérer ? Les renouvellements.

Attendre des informations, en particulier pendant les périodes de forte activité, peut ralentir les opérations.

« Actuellement, le processus commence par l'envoi d'un e-mail au client. Ensuite, nous effectuons des comparaisons, vérifions les couvertures, etc. Avec Agentic AI, tout cela peut être automatisé. Ils sont assez intelligents pour sortir, obtenir les tarifs, vérifier toutes les couvertures et les rapporter. Ils examineront également les pages de la police d'assurance à l'aide de OCR et recherchent ensuite les lacunes de couverture. » – Jeff Roy

Plusieurs entreprises, dont Koïos, sont à l'avant-garde de cette technologie pour créer ce que Jeff Roy appelle les « super courtiers et agents » : « Je suis un grand fan du concept « IA + humain = super courtier », déclare Jeff Roy. « Une grande partie du travail préparatoire peut être effectuée par l'IA agentique, mais nous devons intégrer un humain dans la boucle. »

C'est le cas pour presque tous les produits d'assurance sur le marché ; la décision finale revient toujours au courtier ou à l'agent humain. Cela ne changera pas.

Obstacles actuels dans le paysage agentique : sensibilisation et API

« Les solutions d'IA en sont encore à leurs débuts dans le domaine de l'assurance, en grande partie parce que les agents et les courtiers ne les connaissent pas. Ils continuent de travailler de manière traditionnelle. Ils viennent tout juste d'entendre parler de l'IA. Ils s'amusent simplement avec ChatGPT. Ils utilisent les outils les plus simples. » – Jeff Roy

Cela s'explique en partie par le fait que les courtiers et les agents sont confrontés à une avalanche de questions : les outils d'IA sont-ils efficaces ? Sont-ils compatibles ? En cas d'erreur, qui est responsable ? Jeff Roy rappelle que les compagnies d'assurance ont déjà misé sur des produits prometteurs par le passé, qui se sont finalement révélés être des échecs. Il note qu'entre 2016 et 2020, le monde de l'assurance regorgeait de technologies « cool » qui n'ont finalement pas changé la donne. Les entreprises ont appris à leurs dépens. Aujourd'hui, elles veulent voir les résultats avant de s'engager. Elles n'achèteront pas un robot simplement parce qu'il semble intéressant sur le papier.

Deuxièmement, l'IA agentique a besoin des mêmes autorisations d'accès aux systèmes d'assurance que les employés classiques. Elle doit pouvoir se connecter aux CRM, aux BMS, aux systèmes de messagerie électronique, etc. S'il n'y a pas d'API, elle a besoin du mot de passe. À l'heure actuelle, les API ne sont tout simplement pas aussi disponibles ou ouvertes que le souhaiteraient les professionnels de l'assurance, et les nouvelles entreprises n'ont pas les ressources nécessaires pour mettre en place ces connexions à temps. Cependant, les développements dans le domaine de l'IA progressent rapidement.

« Avant, vous aviez 15 ou 20 ans pour comprendre comment passer au numérique. Avec l'automatisation de l'IA, vous n'avez plus que 10 ou 15 minutes pour comprendre. » – Jeff Roy

Le rythme d'adoption de l'IA dans le secteur de l'assurance n'a rien à voir avec les lentes transitions numériques du passé. Alors que les courtiers disposaient autrefois de plusieurs années pour s'adapter aux nouvelles technologies, l'IA évolue en quelques minutes, et ceux qui hésitent risquent de prendre du retard. Les entreprises technologiques sont déjà en train de faire de l'IA agentique un outil standard et quotidien, ce qui rend indispensable pour les agents et les courtiers de prendre de l'avance, de comprendre ces innovations et d'acquérir des connaissances spécialisées avant leurs concurrents.

Établir la confiance grâce aux outils d'IA

Alors que les courtiers et les agents ont du mal à se faire connaître, ceux qui sont connus ont du mal à gagner la confiance de leurs clients. Si un outil d'IA agentique peut refaire des devis et comparer des polices d'assurance, envoyer des e-mails et appeler des clients, doit-il passer l'examen d'agrément des courtiers pour pouvoir vendre des polices d'assurance de manière autonome ?

« La confiance s'acquiert avec le temps. On ne peut pas simplement configurer l'IA et la laisser faire ce qu'elle veut (pas plus qu'on ne le ferait avec un nouvel employé), car c'est là que les problèmes surviennent. Nous devons nous assurer que les garde-fous sont en place. On ne peut pas simplement affirmer aveuglément que tout est correct et retirer l'intervention humaine. » – Jeff Roy

Les systèmes d'IA générative qui fonctionnent librement sont sujets à des hallucinations, ils ne sont pas toujours conformes, et ce sont les consommateurs qui en paient le prix. Jeff Roy insiste sur le fait que le client doit être protégé à tout moment, et les régulateurs prennent conscience de cette réalité, même s'ils ne la comprennent pas. Même si l'IA agit de manière autonome, la réglementation actuelle stipule que le courtier est toujours responsable. Ce fait peut dissuader les courtiers d'adopter cette technologie, car ils peuvent avoir l'impression que l'IA limite en réalité leurs opérations.

Cependant, Jeff Roy affirme que huit ans après la naissance de l'IA publique, les modèles se développent chaque jour. « Il y a actuellement une course à l'armement dans le domaine de l'IA », dit-il, « tout le monde essaie de tirer parti des avancées de l'IA en ce moment ».

Le super courtier du futur

Cinq ans plus tard : l'IA se charge des tâches fastidieuses, et le courtier devient un « super courtier ». Moins de frappes au clavier, plus de conversations. Moins de feuilles de calcul, plus de relations.

"Brokers who use AI will replace brokers who don't. I said it in 2018. I still mean it." – Jeff Roy

Conclusions finales

Comme Jeff Roy aime à le dire, l'IA n'est pas là pour vous voler votre emploi. Elle est là pour vous débarrasser des tâches répétitives et vous donner le temps de vous consacrer à ce que vous faites le mieux : être humain.

Lorsque vous recherchez une solution d'IA, appliquez à vos outils les mêmes normes que celles que vous imposez à vos collaborateurs. Votre IA agentique aura besoin de contrôles réguliers, de formations et d'un accès à la base de données. L'avenir n'est pas entièrement automatisé, il est agentique, et vous restez aux commandes.