Quels apports de l’IA en santé prévoyance ?
Des processus internes optimisés
Parmi les principales avancées de l’IA dans le domaine de la santé et de la prévoyance figure la transformation des processus internes de saisie des données de santé. Actuellement, ces tâches représentent un coût élevé et nécessitent une intervention humaine importante. L’IA permet d’automatiser l’interprétation des ordonnances, des prescriptions et des factures. De quoi réduire les coûts et les délais de traitement et renforcer la sécurité des opérations. Par exemple, des outils d’IA permettent de rembourser les soins en quasi-temps réel, tout en éliminant les erreurs humaines.
Autre cas d’application de l’intelligence artificielle observé sur le marché : l’automatisation de la rédaction des notices contractuelles, auparavant rédigées manuellement par les juristes.
Une expérience client améliorée grâce aux chatbots
Les chatbots constituent un autre axe de progrès majeur. Ces assistants virtuels permettent d’offrir un accompagnement personnalisé tout au long du parcours client, tout en réduisant les coûts opérationnels. Par exemple, un chatbot peut guider un prospect dans le choix de la formule d’assurance la plus adaptée, récolter des pièces justificatives et même encaisser le paiement.
Le processus optimal pourrait se dérouler comme suit :
- Un prospect visite le site web de la mutuelle.
- Le chatbot, après avoir analysé ses besoins, lui propose une formule d’assurance pertinente.
- Le client procède à la souscription, paye en ligne et reçoit sa confirmation, le tout sans intervention humaine.
Cela simplifie considérablement les démarches des assurés, tout en renforçant l’efficacité des gestionnaires. Ceux-ci peuvent alors se concentrer sur des missions à plus forte valeur ajoutée, telles que le traitement des dossiers complexes ou la gestion de situations spécifiques.
Vers une révolution de la tarification grâce aux données intelligentes
L’IA va également bousculer les modèles traditionnels de tarification des assurances. Aux États-Unis, certains assureurs expérimentent déjà l’utilisation des données issues des objets connectés et des réseaux sociaux pour personnaliser les primes en fonction des comportements de santé des assurés. Ces informations pourraient entraîner la mise en place de systèmes de bonus-malus, offrant ainsi des primes plus justes et incitant les assurés à adopter des comportements plus responsables.
Les assurés pourraient voir leur prime d’assurance réduite s’ils adoptent un mode de vie plus sain, mesuré par des objets connectés. Cette approche de tarification plus individualisée pourrait également inciter les assureurs à investir davantage dans la prévention, réduisant ainsi les coûts à long terme. Cela crée néanmoins un risque d’antisélection important.
IA : des défis spécifiques à la santé prévoyance
Une transformation des mentalités
Malgré ses promesses, l’intégration de l’IA en santé prévoyance n’est pas sans défis. Le principal obstacle réside dans la transformation des métiers et des infrastructures existantes. Selon une étude du Healthcare Data Institute, environ 70 % des efforts nécessaires pour déployer l’IA concernent la réorganisation des processus et la mise à jour des systèmes existants, bien plus que le développement des algorithmes eux-mêmes (10 %).
Ce défi d’adaptation nécessite non seulement des investissements technologiques, mais aussi un changement de mentalité au sein des équipes. En effet, l’IA ne doit pas être vue comme un remplacement des experts humains, mais comme un moyen de les assister, de les rendre plus efficaces et de leur offrir des outils pour mieux répondre aux besoins des assurés.
L’enjeu de la sécurité des données de santé
Un autre enjeu majeur réside dans le cadre réglementaire. Les législations sur la gestion des données de santé sont strictes. Tout traitement de données sensibles doit respecter un ensemble de règles précises. L’IA permet de personnaliser les offres d’assurances, mais la question de la confidentialité des données et de la prise de décision automatisée soulève des préoccupations légales.
Le RGPD, en particulier, impose des restrictions fortes sur le profilage et les décisions automatisées, avec des droits pour les individus qui peuvent s’opposer à des décisions prises uniquement sur la base de traitements automatisés.
Les assureurs doivent donc avancer avec prudence dans ce cadre législatif, tout en tirant parti des opportunités offertes par l’intelligence artificielle.
Cet enjeu de sécurité des données a animé des travaux de R&D menés par la communauté Data & Innovation de SeaBird. Le « chatbot » développé dans ce cadre, destiné à automatiser des tâches chronophages telles que le nettoyage des données ou la création de packs contractuels, fonctionne ainsi en toute autonomie, sans partage d’informations entre organisations, garantissant ainsi le respect du RGPD.
Cet enjeu de sécurité des données a animé des travaux de R&D au sein de la communauté Data & Innovation de SeaBird, via le développement d’un « chatbot » destiné à automatiser certaines tâches chronophages telles que le nettoyage des données ou la création de packs contractuels. Cet outil fonctionne en toute autonomie, sans partage d’informations entre organisations, garantissant ainsi le respect du RGPD.
Conclusion
La transition vers l’IA est un passage obligé pour les acteurs de la santé prévoyance. Son essor devra s’accompagner d’une adaptation des processus internes et d’une sensibilisation aux enjeux juridiques et éthiques. Pour réussir, il faudra une vision claire de l’impact à long terme de ces technologies et une stratégie bien définie pour les intégrer harmonieusement aux pratiques actuelles.
