IA Assurance : Tarification et IA Act
⚠️ Secteur Directement Concerné
L'IA de tarification et d'évaluation des risques en assurance de personnes est classée HAUT RISQUE par l'AI Act (Annexe III, point 5a). Les obligations sont strictes.
Votre compagnie d'assurance utilise l'IA pour calculer les primes, évaluer les risques ou détecter les fraudes ? Vous êtes directement concerné par les obligations les plus exigeantes de l'AI Act.
Le secteur assurantiel est au cœur des préoccupations du législateur européen. Les algorithmes de tarification peuvent avoir des impacts majeurs sur l'accès à l'assurance et créer des discriminations invisibles.
Ce guide détaille toutes les obligations spécifiques aux assureurs, mutuelles et InsurTech utilisant l'intelligence artificielle.
Par Loïc Gros-Flandre
Directeur de Modernee - Agence IA & Fondateur de Soignant Voice Application médical. Expert en conformité IA et transformation digitale des entreprises.
📚 Ce que vous allez apprendre
- → La classification haut risque de l'IA en assurance
- → Quels modèles sont concernés : tarification, scoring, fraude
- → Les tests de biais obligatoires et la non-discrimination
- → L'articulation avec Solvabilité II
- → Les obligations des InsurTech
- → Plan de conformité en 7 étapes
Infographie : Classification des applications IA en assurance selon l'AI Act
🏢 L'IA en Assurance dans l'AI Act : Quelle Classification ?
L'AI Act distingue deux grandes catégories pour l'IA assurantielle : l'assurance de personnes (haut risque) et l'assurance de biens (à analyser).
⚠️ Haut Risque : Assurance de Personnes (Annexe III.5a)
📜 Annexe III, Point 5a - Texte Officiel
"Systèmes d'IA destinés à être utilisés pour évaluer le risque de personnes physiques en vue de fixer la tarification et les primes d'assurance vie et santé."
Sont directement classés HAUT RISQUE :
- ❤️ Assurance vie : Modèles de mortalité, scoring risque décès
- 🏥 Assurance santé : Tarification personnalisée, scoring santé
- 👴 Prévoyance : Évaluation des risques invalidité, dépendance
- 💼 Assurance emprunteur : Scoring pour garanties décès/invalidité
Ces modèles impactent directement l'accès à des services essentiels. Un refus ou une surprime excessive peut avoir des conséquences majeures sur la vie des personnes.
⚖️ À Analyser : Assurance de Biens (Article 6.2)
L'assurance auto, habitation et entreprises n'est pas explicitement listée comme haut risque. Cependant, l'Article 6.2 prévoit une analyse au cas par cas :
| Type d'Assurance | Classification Probable | Critère |
|---|---|---|
| Auto - Tarification standard | Risque limité | Impact modéré sur l'accès |
| Auto - Scoring télématique | À analyser | Surveillance comportementale |
| Habitation standard | Risque limité | Bien matériel, pas personne |
| Entreprises / RC Pro | Risque limité | Personnes morales |
⚠️ Attention : L'Accès à l'Assurance
Même pour l'assurance de biens, si le modèle IA conduit à des refus massifs ou des exclusions de populations, une requalification en haut risque est possible. L'accès à l'assurance auto peut être considéré comme un droit fondamental dans certains contextes.
Pour comprendre toutes les obligations de l'AI Act, consultez notre guide complet.
"L'IA en assurance doit servir à mieux évaluer les risques, pas à exclure les populations les plus vulnérables."
— Considérant 58, Règlement AI Act
📋 Les Obligations pour l'IA Assurantielle
Les assureurs utilisant l'IA haut risque doivent respecter 8 obligations majeures.
📋 1. Gestion des Risques (Article 9)
Un processus continu d'identification des risques spécifiques à l'assurance :
- ⚖️ Risque de discrimination indirecte (géographie, profession)
- 🔒 Risque d'exclusion de populations (seniors, malades chroniques)
- 📊 Risque de sur-segmentation (tarification individuelle extrême)
- 🎯 Risque de déshumanisation (tout automatisé)
⚖️ 2. Gouvernance des Données et Tests de Biais (Article 10)
C'est l'obligation la plus critique pour les assureurs. Les biais à tester incluent :
| Critère | Biais Potentiel | Justification Acceptée ? |
|---|---|---|
| Âge | Surprimes seniors | Oui si actuariellement justifié |
| Genre | Différences H/F | NON (interdit depuis 2012 en UE) |
| Zone géographique | Surprimes quartiers défavorisés | À justifier par données sinistres |
| Profession | Exclusions métiers risqués | Oui si risque objectif |
| État de santé | Exclusions pathologies | Encadré (Convention AERAS) |
Les obligations pour les entreprises s'appliquent pleinement aux assureurs.
📄 3. Documentation Technique (Article 11)
Le dossier technique doit inclure des éléments spécifiques à l'actuariat :
- 📊 Données historiques de sinistralité utilisées
- 📈 Variables tarifaires et leur pondération
- 🎯 Métriques de performance (ratio S/P prédit vs réel)
- ⚖️ Résultats des tests de biais par groupe
- 📝 Justifications actuarielles des écarts de prime
👤 4. Supervision Humaine (Article 14)
Un souscripteur humain doit pouvoir :
- ✅ Comprendre le score de risque et ses composantes
- ✅ Modifier la prime proposée par l'IA
- ✅ Accepter un risque refusé par l'algorithme
- ✅ Escalader les cas complexes
💡 Bonne Pratique : Seuils d'Override
Définissez des seuils clairs : par exemple, tout refus automatique ou toute surprime > 50% doit être validé par un souscripteur humain.
🔔 5. Transparence envers les Assurés (Article 13)
Les assurés doivent être informés :
- 📢 Qu'un système IA est utilisé dans la tarification
- 📊 Quelles catégories de données sont utilisées
- ⚠️ Comment contester une décision défavorable
- 🔍 Comment demander une explication
🎯 Votre IA Assurantielle est-elle Conforme ? (Quiz 3 min)
🏢 Cas Pratiques : Assureurs et InsurTech
Voyons comment différents acteurs du secteur doivent se conformer à l'AI Act.
💼 Cas 1 : Mutuelle Santé avec Tarification IA
Contexte
Entreprise : Mutuelle santé 500 000 adhérents
Système IA : Scoring santé pour tarification personnalisée
Classification : HAUT RISQUE (Annexe III.5a)
Données utilisées par le modèle :
- 📅 Âge et composition familiale
- 📍 Zone géographique (commune)
- 💼 Profession et CSP
- 🏥 Historique de consommation médicale
Obligations spécifiques :
- 📋 Documentation technique complète (Annexe IV)
- ⚖️ Tests de biais par âge, géographie, CSP
- 📊 Justification actuarielle de chaque variable
- 👤 Possibilité de révision humaine des refus
- 📢 Information claire aux adhérents
Budget conformité estimé : 80 000€ - 120 000€
🚗 Cas 2 : Assureur Auto avec Télématique
Contexte
Entreprise : Assureur IARD avec offre "Pay How You Drive"
Système IA : Scoring comportemental basé sur données GPS
Classification : À ANALYSER (Article 6.2)
Points de vigilance :
- 📍 Données de géolocalisation : vie privée
- ⏰ Heures de conduite : peut révéler métier/activités
- 🚦 Style de conduite : surveillance comportementale
⚠️ Recommandation
Même si non explicitement haut risque, nous recommandons d'appliquer les obligations haut risque par précaution. La surveillance comportementale est un sujet sensible.
Budget conformité estimé : 50 000€ - 80 000€
💻 Cas 3 : InsurTech Fournisseur de Solutions
Contexte
Entreprise : InsurTech proposant une API de scoring
Produit : Modèle de tarification santé en marque blanche
Rôle AI Act : FOURNISSEUR (obligations renforcées)
En tant que fournisseur d'un système IA haut risque, l'InsurTech a des obligations spécifiques :
- 📋 Documentation technique fournie aux assureurs clients
- 🏷️ Marquage CE et déclaration de conformité
- 📝 Enregistrement dans la base de données UE
- 🔄 Surveillance post-marché et corrections
- 👥 Support aux déployeurs pour la conformité
Budget conformité estimé : 120 000€ - 200 000€
"Les InsurTech qui développent des modèles de scoring sont les premiers responsables. La conformité doit être pensée dès la conception."
— ACPR, Rapport sur l'IA en Assurance 2024
⚖️ Non-Discrimination et Tests de Biais
L'AI Act renforce les obligations de non-discrimination déjà existantes en assurance.
🚫 Critères Interdits en Assurance
Rappel des critères interdits par le droit européen et français :
- 🚫 Genre : Interdit depuis 2012 (arrêt Test-Achats)
- 🚫 Origine ethnique : Discrimination directe interdite
- 🚫 Religion : Ne peut être utilisée
- 🚫 Orientation sexuelle : Interdit
- 🚫 Génétique : Interdiction absolue (loi bioéthique)
📊 Comment Tester les Biais
L'Article 10 exige des tests formalisés. Voici la méthodologie recommandée :
Identifier les Variables Proxy
Certaines variables apparemment neutres peuvent être des proxys de critères interdits. Exemple : le code postal peut être corrélé à l'origine ethnique.
Calculer les Métriques de Disparité
Comparez les primes moyennes entre groupes : ratio de prime, taux de refus, écart-type. Seuil d'alerte recommandé : ratio > 1.3 entre groupes.
Justifier les Écarts
Tout écart de prime doit être justifié par des données actuarielles objectives : fréquence de sinistres, coût moyen, données historiques.
Documenter et Corriger
Documentez chaque test, les résultats et les mesures correctives. Conservez cette documentation 10 ans.
🔗 Articulation avec Solvabilité II et EIOPA
L'AI Act s'ajoute aux réglementations assurantielles existantes.
| Réglementation | Exigences | Articulation AI Act |
|---|---|---|
| Solvabilité II | Gouvernance des modèles, validation | AI Act ajoute les tests de biais et l'explicabilité |
| RGPD | Art. 22 décisions automatisées | AI Act renforce avec supervision humaine |
| DDA / IDD | Information et conseil client | AI Act ajoute transparence sur usage IA |
| Guidelines EIOPA | Éthique et gouvernance IA | AI Act rend obligatoire ce qui était recommandé |
💡 Synergies Possibles
Si vous êtes déjà conformes aux exigences de gouvernance Solvabilité II (validation des modèles internes), vous avez une base solide. L'AI Act ajoute principalement les tests de biais formalisés et la documentation structurée Annexe IV.
🚀 Plan de Conformité en 7 Étapes
Voici le plan d'action recommandé pour les assureurs et mutuelles.
Cartographier les Modèles IA (Mois 1-2)
Identifiez tous les modèles IA utilisés : tarification, scoring, souscription, fraude, sinistres. Documentez leur périmètre et les données utilisées.
Livrable : Inventaire exhaustif des modèles IA
Classifier le Niveau de Risque (Mois 2)
Déterminez si chaque modèle relève du haut risque (assurance personnes) ou nécessite une analyse Article 6.2.
Livrable : Matrice de classification avec justifications
Établir la Gestion des Risques (Mois 2-4)
Mettez en place le processus continu Article 9 : identification, évaluation, atténuation des risques IA pour chaque modèle.
Livrable : Procédure de gestion des risques IA + registre
Tester les Biais et Documenter (Mois 3-6)
Réalisez les tests de biais par âge, géographie, CSP. Documentez les justifications actuarielles de chaque écart de prime.
Livrable : Rapport de tests de biais + justifications actuarielles
Rédiger la Documentation Technique (Mois 4-8)
Produisez le dossier technique complet selon l'Annexe IV : architecture, données, métriques, biais, risques résiduels.
Livrable : Documentation technique par modèle
Implémenter la Supervision Humaine (Mois 6-9)
Concevez les processus de révision : seuils d'override, formation des souscripteurs, escalade des cas complexes.
Livrable : Procédures de supervision + formation équipes
Évaluation de Conformité (Mois 9-12)
Réalisez l'auto-évaluation selon l'Annexe VI, préparez la déclaration de conformité, enregistrez dans la base UE.
Livrable : Déclaration de conformité + enregistrement
Les PME du secteur peuvent bénéficier de dispositions allégées pour certaines obligations administratives.
💰 Simulateur Budget Conformité IA Assurance
❓ Questions Fréquentes - IA en Assurance
Pour l'assurance de personnes (vie, santé) : OUI, c'est explicitement classé HAUT RISQUE par l'Annexe III, point 5a. Pour l'assurance de biens (auto, habitation), ce n'est pas explicitement listé, mais une analyse au cas par cas peut conduire à une classification haut risque si l'impact sur les droits est significatif.
L'assurance auto n'est pas explicitement listée comme haut risque. Cependant, si le scoring utilise des données comportementales sensibles (télématique, GPS) ou a un impact significatif sur l'accès à l'assurance, une classification haut risque peut s'appliquer selon l'Article 6.2. Nous recommandons une analyse prudente.
L'Article 10 exige des tests formalisés. Analysez les disparités de prime par : âge, zone géographique, profession, situation familiale. Calculez les ratios de prime entre groupes (seuil d'alerte > 1.3). Documentez les justifications actuarielles de chaque écart. Conservez les preuves 10 ans.
L'AI Act n'interdit pas spécifiquement de pratiques assurantielles, mais les discriminations basées sur des critères protégés restent interdites (genre depuis 2012, origine, religion). L'AI Act renforce ces protections en exigeant des tests de biais documentés et une traçabilité des décisions.
La détection de fraude n'est pas explicitement classée haut risque. Cependant, si les décisions impactent significativement les droits des assurés (refus d'indemnisation, résiliation), une analyse au cas par cas selon l'Article 6.2 peut conduire à une classification haut risque. À analyser selon l'impact.
L'AI Act s'ajoute à Solvabilité II sans le remplacer. Les exigences de gouvernance des modèles sous Solvabilité II sont complétées par les obligations IA : tests de biais, explicabilité, supervision humaine, documentation Annexe IV. Les deux réglementations sont complémentaires.
Oui, toutes les InsurTech utilisant l'IA pour la souscription, la tarification ou l'évaluation des risques sont concernées. En tant que fournisseurs de solutions IA, elles ont des obligations spécifiques (documentation, marquage CE, enregistrement) en plus des obligations des assureurs déployeurs.
Le non-respect des obligations haut risque expose à des sanctions pouvant atteindre 15 millions d'euros ou 3% du chiffre d'affaires annuel mondial. Pour les grands groupes d'assurance, cela peut représenter des centaines de millions d'euros. L'ACPR peut également prononcer des sanctions complémentaires.
"L'IA en assurance doit améliorer l'évaluation des risques, pas créer de nouvelles formes de discrimination invisible."
— EIOPA, Guidelines on AI Governance in Insurance 2024
✅ Conclusion : 3 Priorités pour les Assureurs
Le secteur de l'assurance est directement concerné par l'AI Act. Voici vos priorités.
🎯 Vos 3 Priorités Immédiates
- 1️⃣ Cartographier vos modèles IA : Tarification, scoring, fraude, sinistres
- 2️⃣ Lancer les tests de biais : Par âge, géographie, CSP, avec justifications actuarielles
- 3️⃣ Former vos équipes : Actuaires, souscripteurs, data scientists
Les assureurs qui anticipent bénéficieront d'un avantage concurrentiel. Une IA de tarification conforme et transparente devient un argument commercial face à des consommateurs de plus en plus sensibles à l'éthique.
Pour comprendre les obligations en tant que déployeur, consultez notre guide dédié.
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📚 Sources Officielles
- Règlement (UE) 2024/1689 - Annexe III Point 5a (Assurance Personnes) • Journal officiel de l'UE
- EIOPA - AI Governance Principles for Insurance • Autorité européenne des assurances
- ACPR - Documentation sur l'IA en Assurance • Autorité française
- CNIL - Dossier Intelligence Artificielle • Protection des données