L’intelligence artificielle (IA) se positionne désormais comme le moteur principal de la transformation numérique. Le secteur de l’assurance santé, comme tant d’autres, est concerné par cette révolution technologique qui progresse à vitesse grand V. L’IA ouvre aujourd’hui les portes de transitions radicales des services d’assurance et de mutuelle en relevant les principaux défis du secteur. Toutefois, cette utilisation croissante des systèmes IA fait émerger de nouveaux questionnements tant éthique que sécuritaire. Dans ce contexte, il est essentiel de saisir pleinement les opportunités offertes par l’IA tout en élaborant des stratégies efficaces pour relever les défis inhérents à cette révolution digitale.
Comment l’IA peut-elle répondre aux enjeux des assureurs santé ?
Parmi les grands défis auxquels font face les mutuelles et les assureurs se trouve la cybersécurité, liée notamment à l’accroissement des volumes des données récoltées et leur protection, ainsi que l’amélioration de l’expérience client, la conformité réglementaire ou encore l’optimisation des coûts et des ressources.
Optimisation des processus et réduction des coûts
Dans le domaine de l’assurance santé, l’intégration de l’intelligence artificielle ouvre la voie à une meilleure efficacité et à une gestion financière plus judicieuse. Elle permet d’optimiser des processus de traitement comme les réclamations, les remboursements, les souscriptions etc., des tâches fastidieuses qui doivent être traitées dans des délais records afin de garantir la satisfaction client. L’intelligence artificielle analyse rapidement les demandes, identifie les incohérences potentielles et accélère considérablement les processus de règlement. La réduction du temps consacré à ces traitements permet une diminution des coûts opérationnels notamment liés à l’intervention humaine (ex : erreurs de saisie, coûts de main d’œuvre etc.).
Lutte contre la fraude
En 2023, l’Assurance Maladie a détecté pour 466 millions d’euros de fraudes, une augmentation de 50 % par rapport à 2022 . La fraude demeure un enjeu majeur dans le secteur de l’assurance santé car elle menace l’équilibre financier et la confiance des adhérents.
L’intelligence artificielle offre une solution prometteuse pour renforcer la détection précoce des activités frauduleuses. Elle est capable d’analyser les schémas de fraude en analysant un grand volume de données, y compris des transactions passées, des comportements de demandeurs et les modèles de réclamations. L’IA peut même avoir la capacité d’examiner des données non structurées comme des imageries ou des textes afin de détecter de potentielles falsifications. L’IA peut donc repérer rapidement les comportements suspicieux, même les plus subtils. En combinant différentes variables, elle peut évaluer le risque de fraude associée à chaque réclamation et transaction. Si elle détecte une anomalie, l’IA peut déclencher une alerte immédiate pour une évaluation plus approfondie par une intervention humaine.
Analyse des risques et prédiction
La capacité à évaluer et à anticiper les risques est cruciale pour garantir la stabilité financière et la satisfaction des adhérents. Grâce à ses capacités d’apprentissage automatique, l’intelligence artificielle excelle dans cet exercice et devient un atout de poids. L’IA peut examiner de vastes ensembles de données pour déceler les tendances émergentes et formuler des prédictions sur les risques à venir. Les assureurs peuvent ainsi mieux comprendre l’évolution de leur environnement, détecter les grandes tendances pour anticiper les risques individuels comme systémiques et adapter leurs offres et leurs tarifications en conséquence.
Quels sont les défis qu’apporte l’IA dans l’assurance santé ?
Protection des données : un impératif de sécurité
L’IA repose sur le traitement d’une grande quantité de données médicales pour apporter une réelle valeur ajoutée. L’un des défis majeurs réside précisément dans la protection de ces data sensibles et dont l’intégrité et la confidentialité doivent-être préservées. L’intégration de tels outils s’accompagne nécessairement d’un renforcement, ou au moins d’un contrôle strict, des systèmes de sécurité, afin de s’assurer de la conformité totale des solutions et des processus qui utilisent l’IA.
Une qualité data nécessaire pour une utilisation pertinente
Lorsque l’IA prend des décisions basées sur des modèles préexistants, des biais peuvent émerger. En effet, il existe un risque de reproduction de biais présents dans les données qui servent à l’entrainement de l’IA. Si les caractéristiques choisies pour l’analyse ne sont pas suffisamment représentatives, elles risquent d’être influencées par des stéréotypes. Dans le contexte de l’assurance santé, cela pourrait se traduire par des inégalités dans l’octroi de couvertures, et ceci pose évidemment une question éthique. L’intégration de l’IA dans les process des assurances santé doit impérativement passer par une évaluation de la qualité et de la pertinence des données existantes pour garantir des décisions équitables et transparentes.
Résistance en interne aux changements de méthodes
L’introduction de l’IA implique des transformations profondes dans les processus de travail. Face à ces changements, il est naturel que des équipes expriment une certaine réticence à abandonner les méthodes établies. Pour lever la résistance, la communication et surtout la formation est cruciale non seulement pour bien appréhender l’outil mais également pour comprendre quels sont les bénéfices.
Quelles sont les tendances IA attendues dans les prochaines années pour le secteur de l’assurance santé ?
L’IA connaît une progression fulgurante depuis 2020. En 2021, la valeur du marché de l’IA s’élevait à 95.6 milliards de dollars. Elle devrait atteindre 302,62 milliards de dollars d’ici 2030 contribuant ainsi à l’économie mondiale à hauteur de 15,7 billions de dollars. L’application de l’IA dans le domaine de l’assurance santé n’a donc pas fini de progresser et devrait rapidement se perfectionner.
Développement de solutions d’IA pour l’anticipation des besoins
La première évolution des applications de l’IA au secteur de l’assurance santé concerne l’anticipation encore plus précise des besoins des assurés. L’analyse de tendances santé émergentes comme des cycles épidémiques saisonniers, le développement de maladies chroniques liées à des données démographiques ou encore l’arrivée de nouveaux traitements et thérapies pertinentes pour le profil de l’assuré.
Bien qu’aujourd’hui, cette application de l’IA est déjà possible, elle n’en est qu’à ses balbutiements. La précision de ces solutions IA axées sur la prévoyance pourrait considérablement augmenter grâce à l’intégration de nouvelles sources de données, l’entraînement algorithmique mais aussi à l’encadrement officiel et explicite de la collecte et de l’utilisation des données de santé. En effet, cela réduirait les incertitudes juridiques et boosterait à la fois l’innovation et la confiance des parties prenantes.
Avancées dans les interfaces conversationnelles pour une interaction plus humaine
La hausse des attentes des assurés en matière d’accès à l’information ou à des services santé ou de bien-être (comme l’ostéopathie, la diététique etc.), poussent les mutuelles à construire des expériences clients toujours plus fluides et satisfaisantes. L’IA pourrait permettre aux chatbots de générer des conversions mieux contextualisées et plus chaleureuses. Elle devrait développer des capacités de traitement de langages plus naturels pour comprendre toutes les nuances d’une conversation et exprimer des réponses plus empathiques donnant l’impression aux assurés d’être soutenu et compris. Ceci pourrait-être particulièrement utile à la téléconsultation proposée par certaines mutuelles.
Outre cette expérience plus fluide et plus “humaine”, l’IA deviendra un assistant virtuel efficace capable d’être proactif dans la réponse aux questions de ses utilisateurs et également plus rapide et précis. Ces avancées transformeraient le service client et réduiraient les frictions dans les processus d’assurance tel que le dépôt de réclamation, la souscription etc.
Prévention proactive de la santé
L’IA peut devenir un élément central de la prévention avec des algorithmes avancés et l’analyse prédictive. Elle pourrait permettre aux compagnies d’assurance santé de passer d’un modèle réactif à un modèle proactif de gestion de la santé. En identifiant les risques de santé potentiels avant qu’ils ne se manifestent, les assureurs pourront proposer des programmes personnalisés de prévention et de bien-être à leurs clients. Cela inclut des recommandations sur l’alimentation, l’exercice, et même des interventions médicales préventives, pour ainsi contribuer à l’amélioration de la qualité de vie des assurés et minimiser les risques de maladies coûteuses à long terme.
FAQ
Comment les compagnies d'assurance peuvent-elles surmonter les défis liés à l'IA ?
La formation du personnel est l’un des éléments essentiels pour permettre une bonne utilisation des outils d’IA. L’autre enjeu majeur concerne l’utilisation des données médicales considérées comme ultrasensibles. Pour cela, l’adoption d’une gouvernance data transparente et responsable est primordiale pour garantir une conformité réglementaire en termes de protection et de confidentialité. Enfin, la sécurité des systèmes IA doit être robuste pour éviter toutes violations de la vie privé des adhérents. La cybersécurité devient alors un enjeu inhérent au développement de l’IA.
L'intelligence artificielle peut-elle améliorer la qualité de la prise en charge des adhérents dans le domaine de l'assurance santé ?
Oui, l’intelligence artificielle peut considérablement améliorer les prises en charge des adhérents. L’IA peut analyser de grands volumes de données pour identifier les risques potentiels de santé, fournir des recommandations personnalisées et même anticiper les besoins de soins. Cela ne peut être rendu possible que si la data dont dispose le système IA est qualitative.
L’IA est-elle capable de fournir une analyse des risques pointues et fiables ?
L’IA peut évaluer les facteurs de risque et recommander des mesures préventives. Cependant, il est essentiel de valider ces analyses par l’intervention d’experts et de maintenir une surveillance continue pour garantir leur fiabilité. Dans le futur, les systèmes devraient voir leur fiabilité augmenter grâce à un apprentissage plus perfectionné.
Contributeur
Laurent Chaillou
CONSULTANT SENIOR ASSURANCE HARDIS GROUP
