Pourquoi l’IA peine encore à tenir ses promesses dans l’assurance

L’IA est bien entrée dans le monde de l’assurance : copilotes de souscription, assistants de gestion, détection de fraude, lecture automatisée de documents, scoring prédictif...

Mais dans les faits, très peu de projets ont un impact réel à l’échelle.

Selon l’étude State of AI Adoption in Insurance (2025) de Roots.ai, 92 % des assureurs américains ont lancé des initiatives GenAI.
Mais seuls 22 % les ont déployées en production avec un effet tangible sur le métier.
Et ces chiffres, déjà prudents, sont issus du marché américain — historiquement plus avancé que l’Europe. Dans la majorité des marchés européens, l’écart entre ambition et exécution est encore plus marqué.

Alors, que se passe-t-il vraiment ?

Le problème ne vient pas des modèles, mais de l’environnement

Les fondations technologiques sont souvent le point faible.

Les modèles sont là. Les outils sont matures. Les frameworks s’industrialisent.
Mais sans architecture adaptée, l’IA ne tient pas ses promesses.

Voici les 5 freins principaux que nous observons sur le terrain :

1. Qualité des données

Les données sont incomplètes, non structurées, peu fiables ou non traçables.
Dans ces conditions, aucun modèle ne peut produire des résultats cohérents.

2. Systèmes legacy

L’infrastructure IT reste souvent figée, en silos, avec peu d’interopérabilité.
Impossible d’exploiter des flux temps réel, de tracer des événements, ou d’enchaîner des agents.

3. ROI flou

De nombreux projets sont menés en marge des enjeux opérationnels.
Sans lien clair avec des KPI métier (taux de conversion, délai de traitement, ratio combiné…), le projet IA perd en crédibilité.

4. Contraintes réglementaires

Auditabilité, supervision humaine, explicabilité : les exigences de Solvabilité II et du futur AI Act européen imposent un cadre strict. Peu de modèles y répondent aujourd’hui.

5. Organisation en silos

Un projet IA réussi mobilise métier, technique, juridique et conformité.
Mais en réalité, beaucoup de projets manquent de portage, de gouvernance, ou d’adoption sur le terrain.

Quelle est la voie à suivre ?

La bonne question n’est pas :
“Comment tester de l’IA ?”
Mais :
“Comment créer un environnement où l’IA peut vraiment fonctionner ?”

Chez Korint, nous avons conçu deux briques complémentaires pour accompagner cette transition :

• Korint AI Enabler — une couche technique qui rend la donnée prête pour l’IA : structurée, traçable, organisée en événements, exploitable pour copilotes, scoring ou automatisation.
• Korint AI Builder — une interface de configuration pour orchestrer des agents IA supervisés, connectés aux données d’assurance (API, documents, workflows), avec traçabilité native et logique métier intégrée.

Ensemble, elles permettent à l’IA de fonctionner, d’expliquer ses décisions, et d’être utilisée à grande échelle.

Conclusion

L’IA a un vrai potentiel dans l’assurance.
Mais pour qu’elle tienne ses promesses, il faut lui donner un cadre robuste.

Ce n’est pas un problème de modèle.
C’est un problème de données, de système, et d’intégration.

Une fois ces fondations posées, les copilotes ne sont plus des démos.
Ils deviennent des leviers opérationnels.

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