Déployer l'IA à l'échelle : l'approche d'AXA, entre vision et pragmatisme

L'intelligence artificielle s'impose progressivement comme un levier de transformation pour les assureurs, à mesure que les données deviennent plus accessibles, les modèles plus puissants et les attentes des clients plus personnalisées. Chez AXA, l'appropriation s'est faite progressivement depuis 2000 avec une démarche continue qui veut s'ancrer dans les réalités métier.

Côté effectif, ce sont plus de 2 000 experts mobilisés dans le monde, dont plus de 900 data scientists et data engineers, selon AXA. Dès 2022, le groupe a lancé une Data & AI Learning Academy avec des modules adaptés aux différents métiers.

Le cinquième groupe d'assurance mondial a adopté sa stratégie "Technology and Data" pour déployer les innovations IA à grande échelle. La cloudification de son infrastructure qui sera achevée en 2026 y joue un rôle central en fournissant la scalabilité nécessaire au déploiement des applications d'IA. C'est notamment le cas de Secure GPT. Lancé en 2023, cet assistant basé sur le service Azure OpenAI de Microsoft est désormais accessible à plus de 154 000 collaborateurs, et déjà intégré dans 79 applications métiers à travers le groupe. Des cas d'usage dans le traitement des réclamations, la souscription ou encore les interactions avec les clients ont été déployés.

Le groupe structure sa stratégie autour de l'ensemble de la chaîne de valeur de l'assurance. À ce jour, plus de 400 cas d'usage de données et d'IA ont été identifiés et mis en oeuvre dans les différentes entités, qu'il s'agisse d'améliorer la détection des fraudes, d'optimiser la tarification, de fluidifier les parcours clients ou d'anticiper des risques climatiques.

Trois projets - dans la prévention des incendies, l'assistance aux forces de vente et la transformation des contrats - illustrent comment l'IA peut s'intégrer de manière concrète dans ses métiers.

1 Prévenir les risques climatiques

Avec le projet AXA Wildfire, lancé en 2023, le groupe mise sur une approche alliant modélisation géospatiale et analyse de données en temps réel pour évaluer le risque d'incendie de forêt, un phénomène dont la fréquence et l'intensité augmentent, notamment sous l'effet du changement climatique.

Contrairement aux modèles probabilistes traditionnels, cette solution intègre plus de 20 facteurs - de la typologie de la végétation à l'activité humaine - pour produire des évaluations localisées du risque. Déployée sur plus d'un demi-million de sites industriels répartis dans six pays, la plateforme permet également de vérifier des obligations réglementaires comme le débroussaillage ou d'alerter les clients jusqu'à 72 heures à l'avance en cas de menace imminente.

Si les résultats sont jugés prometteurs, notamment par certains partenaires publics comme le CNES ou les pompiers de Paris, cette initiative soulève aussi des questions sur la robustesse des modèles face à des phénomènes encore difficiles à prédire, ou sur les moyens de garantir une appropriation opérationnelle par les clients.

2 Améliorer l'efficacité des forces de vente

Autre levier d'amélioration métier : la relation entre les distributeurs et leurs clients. Dans un environnement commercial où la réactivité est devenue un facteur différenciant, AXA France a lancé SmartInAXA, un assistant basé sur de l'IA générative, conçu pour faciliter l'accès à l'information produit.

L'outil, déployé progressivement depuis fin 2024, propose des réponses en langage naturel, sourcées et contextualisées, en moins de dix secondes - contre parfois plusieurs jours auparavant. Il s'appuie sur des techniques de RAG (Retrieval Augmented Generation), combinant recherche documentaire et génération de texte, tout en intégrant des retours des utilisateurs pour améliorer la qualité des réponses dans le temps.

Les premiers retours des utilisateurs soulignent un gain d'autonomie et une réduction significative du recours aux équipes centrales. Cependant, l'efficacité à long terme de la solution dépendra de sa capacité à rester pertinente face à des produits en constante évolution, et de l'accompagnement humain dans son adoption.

3 Vers des contrats plus lisibles et plus automatisés

Enfin, AXA explore une transformation en profondeur d'un pilier de son activité : le contrat d'assurance. Depuis 2018, le groupe développe une approche dite des Computable Contracts, en partenariat avec l'université de Stanford. Il s'agit de formaliser les contrats sous un langage logique, lisible par des machines, pour faciliter leur création, leur vérification et leur analyse.

Cette démarche vise à renforcer la transparence pour le client tout en améliorant l'efficacité opérationnelle. Elle se décline aujourd'hui en plusieurs outils, notamment un Studio de Contrats pour co-construire des polices d'assurance avec les clients, ou des systèmes de coverage check qui permettent de vérifier automatiquement la couverture d'un sinistre.

Déjà adoptée dans plusieurs filiales du groupe - de la France à la Suisse en passant par les pays nordiques - cette technologie ouvre la voie à une automatisation plus poussée de la gestion des sinistres ou à une meilleure gestion des portefeuilles de risques. Néanmoins, elle nécessite des investissements importants en normalisation des données et en conduite du changement, ce qui pourrait ralentir son déploiement à grande échelle.