L’IA pour les compagnies d’assurance au Canada

Quand les assureurs nous appellent

• La réception des réclamations s’engorge après un événement météo. Les déclarations de sinistre arrivent par téléphone, par courriel, par le portail des courtiers et par formulaire Web, et chacune est saisie à la main.
• Les souscripteurs ressaisissent les soumissions des courtiers. Propositions, annexes et relevés de sinistres arrivent en PDF et en chiffriers, dans des mises en page différentes.
• Le bureau de souscription répond aux mêmes questions des courtiers. L’appétit pour le risque, les documents requis et les seuils de renvoi reviennent chaque jour.
• La gestion du risque de modélisation et l’actuariat se demandent où placer l’IA générative. La E-23 et la ligne directrice de l’AMF prennent toutes deux effet le 1er mai 2027, et l’inventaire doit inclure les outils d’IA.
• Le personnel utilise des outils d’IA sans liste approuvée. La conformité veut une politique écrite avant que des données d’assurés y soient saisies.

Ce que nous automatisons pour les assureurs

Réception des réclamations. Le traitement intelligent des documents lit les déclarations de sinistre reçues par courriel et par formulaire, extrait le numéro de police, la date et le type de sinistre vers le système de réclamations et achemine le dossier selon la branche et la complexité. L’expert en sinistre décide de la couverture, des réserves et du paiement.

Réception des soumissions de souscription. L’IA extrait les renseignements sur le proposant, les annexes et l’historique des sinistres des soumissions des courtiers vers le poste de souscription et dresse la liste des documents manquants. Le souscripteur décide du risque, des conditions et du prix.

Correspondance avec les courtiers et les assurés. Le traitement et routage de courriels par l’IA trie les messages entrants et rédige des réponses à partir de modèles approuvés et des lignes directrices de souscription. Un membre du personnel révise et envoie.

Soutien aux renvois pour fraude. L’IA signale les incohérences entre les documents d’une réclamation et les réclamations antérieures, puis prépare un résumé de renvoi pour le service des enquêtes spéciales. Les enquêteurs décident des suites. Le scénario type ci-dessous montre un tri semblable dans les services financiers.

Modèles de notation documentés. Là où un modèle prédictif convient, par exemple pour la complexité d’une réclamation ou la priorité de tri, nous le construisons avec la fiche d’inventaire, la proposition de cote de risque et le plan de surveillance qu’attend votre fonction de gestion du risque de modélisation.

Assistant de service. Un agent conversationnel de service à la clientèle répond aux questions sur les étapes et les documents d’une réclamation à partir de contenu approuvé, et transmet au personnel les demandes propres à une police.

Les règles canadiennes qui encadrent le travail

Ligne directrice E-23 du BSIF – Gestion du risque de modélisation. Publiée le 11 septembre 2025, elle s’applique à compter du 1er mai 2027 aux assureurs fédéraux, y compris les succursales de sociétés d’assurance étrangères. Le document d’information du BSIF précise qu’elle couvre les modèles actuariels traditionnels ainsi que l’IA et l’apprentissage automatique. La E-23 attend un inventaire, une cote de risque pour chaque modèle, un examen indépendant du développement et une surveillance. Chaque cas d’usage d’IA reçoit une ébauche de fiche d’inventaire.

Ligne directrice sur l’utilisation de l’intelligence artificielle de l’AMF (Québec). Texte définitif daté de mars 2026, en vigueur à compter du 1er mai 2027 pour les assureurs autorisés, les coopératives de services financiers, les sociétés de fiducie et les institutions de dépôts. Elle demande un répertoire centralisé des systèmes d’IA dont le risque n’est pas négligeable et une cote de risque pour chacun, mise à jour régulièrement. Elle complète la ligne directrice de l’AMF sur la gestion du risque de modèle.

ARSF (Ontario). La ligne directrice de l’Autorité ontarienne de réglementation des services financiers (ARSF) sur la gestion des risques liés aux TI, en vigueur depuis le 1er avril 2024, s’applique aux assureurs constitués en Ontario et aux échanges réciproques. Un cadre proposé par l’ARSF pour la tarification et la souscription en assurance automobile nomme les modèles d’apprentissage automatique et le risque de discrimination injuste ; sa date d’entrée en vigueur reste à fixer. En date de septembre 2026, nous n’avons trouvé aucune ligne directrice définitive de l’ARSF propre à l’IA.

CANAFE. Les sociétés d’assurance vie ainsi que les courtiers et agents d’assurance vie sont des entités déclarantes, tenues d’avoir un programme de conformité et de déclarer les opérations douteuses. L’IA prépare les dossiers ; l’agent de conformité décide.

Loi 25 (Québec), article 12.1. Une décision fondée exclusivement sur un traitement automatisé de renseignements personnels doit être divulguée à la personne, avec les principaux facteurs sur demande et une révision possible par un membre du personnel. Les conceptions pour les réclamations et la souscription gardent une personne comme décideur.

La revue de conformité IA transforme ces points en liste de vérification pour chaque cas d’usage.

Le forfait qui convient

Les assureurs commencent habituellement par l’Audit des opportunités IA, parce que les réclamations, la souscription et la distribution ont chacune des candidats et que la gestion du risque de modélisation a besoin d’une liste cohérente. Un assureur qui a un seul goulot d’étranglement clair, comme la réception des réclamations, peut passer directement à un Sprint pilote.

La portée complète de chaque forfait se trouve sur la page des tarifs.

Le déroulement

Le travail suit le cycle Remolda : Audit → Stratégie → Mise en œuvre → Autonomisation → Évolution.

1. Audit. Entrevues avec les réclamations, la souscription, l’agent de conformité, la gestion du risque de modélisation ou l’actuariat, et la sécurité des TI. Nous examinons les cartes de processus, des dossiers types anonymisés et les outils en usage.
2. Stratégie. Des cas d’usage classés, une feuille de route sur 12 mois et, pour chacun, une ébauche de fiche d’inventaire et une cote de risque, examinées avec la gestion du risque de modélisation.
3. Mise en œuvre. Une réalisation de six semaines d’un flux de travail dans votre environnement, avec la documentation nécessaire à l’examen du modèle.
4. Autonomisation. Formation des experts en sinistre, des souscripteurs et du personnel du service, et politique d’utilisation de l’IA pour le personnel.
5. Évolution. Surveillance selon les normes convenues et revue trimestrielle du prochain cas d’usage.

D’après notre expérience, l’audit prend habituellement deux semaines à partir du lancement. Cela dépend de la disponibilité pour les entrevues, de la saison des réclamations et de votre examen de sécurité interne.