Bien sûr, ces dernières années, les acteurs de l’industrie ont commencé à explorer comment les nouvelles technologies pourraient leur venir en aide. Grâce à l’IA, il est en effet possible de simplifier et d’optimiser la prise de décision. Cependant, la question se pose : comment assurer une IA éthique dans un tel contexte ?

L’IA et la question cruciale de la confiance

Considérée comme une technologie « boîte noire », i. H lorsqu’un système est présenté sans tenir compte de son fonctionnement, l’IA, ou plutôt la capacité de l’IA à prendre les meilleures décisions, peut à juste titre être remise en cause. Comment s’assurer que les algorithmes auxquels nous faisons confiance ne sont pas affectés ?

Les acteurs du marché traitent ce sujet depuis plusieurs années et tentent d’assurer l’impartialité de l’IA en fournissant le meilleur cadre possible pour cette technologie. Dès 2019, un groupe d’experts réunis par la Commission européenne a publié des lignes directrices éthiques pour une IA de confiance. L’objectif : accompagner le développement et le déploiement d’une IA « éthique, durable, centrée sur l’humain et respectueuse des valeurs et des droits fondamentaux » dans tous les secteurs économiques. Aujourd’hui, trois ans plus tard, un règlement européen sur l’IA (Artificial Intelligence Act) est sur la table des institutions, pour lequel les négociations avancent.

Construire un algorithme impartial

En assurance, on peut déjà réduire sensiblement les risques d’impartialité. Comme ? En ne concevant pas les algorithmes dans le but de résoudre un seul problème de bout en bout, mais en les décomposant en plusieurs sous-problèmes qui sont traités individuellement pour aboutir à un résultat optimal.

L’IA utilisée pour détecter la fraude à l’assurance est un parfait exemple de ce concept. L’objectif de l’algorithme devrait être d’identifier les comportements suspects, pas seulement les corrélations statistiques entre les variables. Par exemple, le lieu de résidence ou le nom de famille de l’assuré, s’ils sont potentiellement liés au risque de fraude, ne définissent en rien une conduite. Ces données sont utilisées à des fins de comparaison uniquement pour calculer des distances ou des relations familiales, mais en aucun cas en tant que telles des indicateurs de suspicion. question d’éthique.

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Pas de décision optimale sans une intervention humaine

Notez également que l’IA ne doit pas être conçue pour prendre la décision finale. Une fois que l’algorithme a identifié les cas dans lesquels il a suspecté et justifié une fraude, un humain prend le relais. Pour examiner l’avis donné, prendre une décision et fournir une rétroaction au système. Il est en effet crucial de faire savoir à l’IA quand elle a raison et quand elle a tort – selon son principe.

Construire une IA efficace est un processus dans lequel les humains et la technologie travaillent côte à côte, apprenant les uns des autres et s’adaptant en conséquence.

Les assureurs aux avant-postes de l’innovation

Les acteurs du marché de l’assurance, notamment en France, sont pleinement conscients des innovations apportées par l’IA. Le secteur de l’assurance est l’un des premiers secteurs à adopter l’IA et a beaucoup investi dans cette technologie. Outre la détection des fraudes, de nombreux cas d’usage ont vu le jour, tels que : B. améliorer l’expérience client et la relation client, automatiser les processus de gestion et l’analyse des risques.

Ces investissements dans la recherche & Le développement et dans les différentes solutions du marché devrait permettre aux assureurs d’appliquer à terme ces innovations à plus grande échelle. Pour réaliser pleinement ce potentiel, le secteur doit éviter à tout prix le risque de biais en développant et en déployant des technologies exemptes de biais et basées sur des décisions fondées sur des preuves.

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