Votre conseil d’administration approuve un investissement dans l’intelligence artificielle (IA). Le budget est disponible, un partenaire technologique a été sélectionné et l’analyse de rentabilité promet des décisions plus rapides et une plus grande efficacité. Mais qui, au sein de votre organisation, va faire en sorte que cela fonctionne ?
Cette question était au cœur de ma présentation lors du Forum africain de la réassurance organisé par l’Organisation africaine des assurances (AIO) à Maurice en octobre dernier. Mon point de vue s’appuie sur mon expérience du marché africain des talents dans les secteurs de l’assurance et de la réassurance, où la disponibilité et le développement de spécialistes ont une incidence directe sur les résultats que les entreprises peuvent obtenir.
Pour qu’un investissement dans l’IA soit couronné de succès, quelqu’un doit définir clairement le problème de souscription. Quelqu’un doit identifier les cas où les données disponibles présentent une lacune importante, ou lorsqu’une recommandation n’a guère de sens sur le plan commercial. Et quelqu’un doit assumer la responsabilité de la décision. Ces responsabilités doivent être prises en compte dès la phase de planification de l’investissement.
Le potentiel qui se cache derrière la technologie
Le Boston Consulting Group (BCG) estime qu’environ 70 % de la valeur potentielle de l’IA provient de la gestion du changement, de l’adoption de cette technologie et de la refonte des modèles de gestion des talents et des modèles opérationnels. Ses recherches rappellent à juste titre que le travail requis va bien au-delà de la simple mise en place d’un système.
Pour les dirigeants, cela implique de se demander si les personnes censées utiliser l’IA disposent des connaissances, de l’autorité et du temps nécessaires pour le faire efficacement. Un souscripteur expérimenté peut parfaitement maîtriser le risque, mais avoir besoin d’aide pour évaluer comment un modèle parvient à ses recommandations. Un spécialiste des données peut comprendre le modèle, mais avoir besoin d’aide pour identifier les cas où la formulation d’un traité ou les pratiques du marché local modifient l’interprétation.
Rassembler ces personnes relève de la responsabilité de la direction. Les laisser combler ces lacunes de manière informelle risque de confier la mise en œuvre à quelques individus déjà surchargés.
Concevoir pour les marchés africains
Pour les assureurs et réassureurs africains, je commencerais par examiner les compétences requises sur les marchés qu’ils desservent. Un plan de gestion des talents doit tenir compte des différences en matière de disponibilité des données, de langue, de distribution et de la manière dont les risques sont appréhendés localement.
Prenons l’exemple d’un modèle facilitant la sélection des risques sur un marché où les historiques de sinistres sont incomplets. L’organisation a besoin de personnes capables de juger de la portée des informations manquantes, de déterminer quelles preuves supplémentaires rechercher et de savoir quand faire remonter une décision. La confiance technique à elle seule ne suffit pas à répondre à ces questions.
Préserver la prochaine génération d’experts
Il existe également un enjeu à plus long terme. Les tâches routinières ont traditionnellement offert aux jeunes professionnels de l’assurance de multiples occasions d’apprendre. L’examen des dossiers et la discussion des décisions avec des collègues expérimentés les aident à identifier des schémas récurrents et à développer leur capacité de jugement.
Les recherches du BCG soulignent la nécessité de repenser cet apprentissage à mesure que l’IA prend en charge davantage de tâches routinières. Ma préoccupation concernant les employeurs est d’ordre pratique. Si les tâches de début de carrière évoluent, le parcours menant à devenir un professionnel expérimenté doit évoluer en conséquence.
Les dirigeants doivent prévoir du temps pour des examens de dossiers supervisés et des discussions sur les raisons pour lesquelles une recommandation apparemment raisonnable pourrait être erronée. Les jeunes collaborateurs ont besoin d’occasions d’expliquer leur raisonnement, de recevoir des retours d’expérience et d’assumer progressivement des responsabilités. Une file d’attente de traitement plus courte est un atout, mais les organisations ont également besoin de personnes capables de gérer les cas difficiles qui subsistent.
Une approche pratique pour combler le fossé
À Maurice, j’ai utilisé quatre axes pour définir la réponse : « Construire », « Acheter », « Emprunter » et « Relier ». Ils constituent un point de départ pour décider comment acquérir les compétences dont une initiative d’IA particulière a besoin.
Développer les compétences des personnes déjà présentes dans l’entreprise. La formation doit être en lien avec les décisions qu’elles prennent au quotidien, notamment comment remettre en question les résultats, reconnaître les limites et faire remonter les préoccupations. Les managers doivent donner aux collaborateurs le temps de mettre ces compétences en pratique.
Recrutez de manière sélective. Faites appel à des profils externes uniquement lorsqu’une lacune critique ne peut être comblée en interne dans les délais requis. Précisez clairement les missions qui seront confiées à la personne recrutée et identifiez les personnes qui l’accompagneront, plutôt que d’espérer qu’une seule nomination résolve l’ensemble des défis liés à la transformation.
Faites appel à l’expertise externe par le biais de partenariats, de consultants spécialisés, d’universités ou de fournisseurs de technologies. Un soutien externe peut aider une organisation à aller de l’avant pendant que ses propres capacités se développent. La relation doit s’accompagner d’un plan clair pour le partage des connaissances et le maintien d’une compréhension interne suffisante pour superviser le travail.
Combler les fossés entre les équipes techniques, les professionnels de l’assurance et la direction. Attribuer la responsabilité de traduire le problème métier en exigences techniques et de définir les modalités de révision des décisions. Les collaborateurs doivent savoir qui peut remettre en cause un résultat et qui a le pouvoir d’arrêter ou de modifier un processus.
Impliquer les personnes dans la décision d’investissemen
Une première étape utile consiste à prendre une initiative proposée en matière d’IA et à recenser les personnes nécessaires à sa mise en œuvre. Identifiez les capacités déjà disponibles, les lacunes susceptibles de retarder les progrès et la personne chargée de combler chacune d’entre elles. Accordez à ce plan la même attention qu’au budget technologique.
La question que je poserais aux dirigeants du secteur de l’assurance et de la réassurance est simple. Si votre investissement dans l’IA était approuvé demain, pourriez-vous nommer les personnes qui le mettraient en œuvre et expliquer ce dont elles ont besoin pour réussir ?
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