Certifié en tant qu’« AI Builder », « AI Specialist » et « AI Master » et fondateur du cabinet SYSTINFO, Dr Boukary Ouedraogo, a une carrière à la croisée des systèmes d’information et de l’intelligence artificielle. Dans cette interview, il aborde les enjeux et défis liés à l’implémentation de l’intelligence artificielle (IA) dans secteur assurantiel burkinabè voire de la zone CIMA.
L’Intelligence artificielle (IA) constitue-t-elle une opportunité ou une menace pour le secteur des assurances ?
L’Intelligence artificielle n’est ni une menace ni une opportunité en soi, c’est un outil dont l’impact dépend entièrement de la manière dont nous l’utilisons. Pour le secteur des assurances, l’IA est avant tout une opportunité transformatrice, à condition de l’encadrer correctement.
Premièrement, elle permet une meilleure évaluation des risques, d’analyser des milliers de données en temps réel pour proposer une tarification plus juste et plus personnalisée, permettant aux clients de payer une prime reflétant réellement leur profil de risque, donc plus équitable pour tous.
Deuxièmement, l’automatisation des processus libère les équipes des tâches répétitives. La souscription, le traitement des sinistres, l’analyse de documents, tout cela peut être accéléré considérablement.
Troisièmement, l’IA améliore l’expérience client. Les chatbots intelligents peuvent répondre à 80% des questions des clients 24h/24, 7j/7, sans intervention humaine. Cela crée une satisfaction client accrue.
Enfin, l’IA est un allié puissant contre la fraude. C’est peut-être l’opportunité la plus critique. Les systèmes de détection peuvent identifier des schémas frauduleux que l’œil humain ne verrait jamais. L’amélioration de la détection de fraude est d’environ 3,5 fois, voire plus.
Mais il y a aussi des risques. Le premier est la dépendance excessive à l’automatisation. Confier tout à l’IA sans garde-fou risque de faire perdre le jugement humain, parfois indispensable, notamment dans les cas complexes ou litigieux.
Le deuxième risque est celui des biais algorithmiques. Si nos données d’entraînement ne sont pas représentatives ou contiennent des préjugés, l’IA reproduira et amplifiera ces biais. Cela pourrait mener à une discrimination involontaire dans la tarification ou l’acceptation des dossiers. C’est pourquoi la gouvernance des données et l’audit régulier des modèles sont essentiels.
Le troisième risque concerne la sécurité et la confidentialité des données. L’IA traite des volumes massifs de données personnelles. Une brèche de sécurité ou une mauvaise gestion de ces données pourrait avoir des conséquences graves pour les clients et pour la réputation de l’assureur.
Enfin, il y a le risque de fraude sophistiquée. Paradoxalement, les mêmes technologies qui aident à détecter la fraude peuvent être utilisées par les fraudeurs pour créer des faux documents, des deepfakes ou des usurpations d’identité de plus en plus convaincantes, la fraude vocale synthétique, la désinformation coordonnée. C’est une préoccupation fondée, et nous sommes à un point de basculement critique. L’IA ne crée pas la fraude à l’assurance, mais elle l’amplifie et la sophistique de manière exponentielle.
Selon les données de 2024-2025, la fraude à l’assurance liée à l’IA connaît une croissance vertigineuse. Les deepfakes seuls auraient connu une augmentation de 400% entre 2023 et 2024, représentant désormais 7% de toutes les tentatives de fraude.
Plus alarmant encore, les attaques de fraude vocale synthétique ont augmenté en 2024 chez les compagnies d’assurance. Et globalement, les fraudeurs utilisant l’IA ont augmenté les taux de fraude de 19% en 2024.
Les catégories de fraudes en assurance sont : la fraude aux sinistres, à la souscription, la fraude interne (accès non autorisé aux systèmes d’assurance via usurpation d’identité), la fraude à la réassurance par la manipulation de données pour affecter les calculs de prime et les modèles de risque Au niveau mondial, 92% des entreprises ont signalé des pertes financières dues à des incidents liés aux deepfakes en 2024, avec 10% rapportant des dommages dépassant un million de dollars.
En Afrique et au Burkina Faso, la situation est plus complexe mais tout aussi préoccupante. Bien que les données spécifiques sur la fraude liée à l’IA soient limitées, nous observons plusieurs facteurs qui rendent l’Afrique vulnérable : une adoption rapide de la technologie sans garde-fou du régulateur, des contrôles et une digitalisation encore partiels, une sensibilisation limitée…
Y a-t-il des branches ou des produits d’assurance plus exposés à la fraude liée l’IA ?
Parmi les branches les plus exposées selon la littérature, l’assurance automobile est la plus vulnérable. En effet, les sinistres automobiles sont nombreux, relativement faciles à falsifier, et les montants sont souvent modérés, ce qui les rend attrayants pour les fraudeurs. Les deepfakes peuvent être utilisés pour manipuler des photos de dégâts automobiles en créant des dommages fictifs ou en exagérant des dommages mineurs, falsifier des vidéos de sinistres, usurper l’identité du conducteur ou du propriétaire du véhicule.
L’assurance habitation est également une cible privilégiée, avec des fraudeurs utilisant l’IA pour créer des images deepfake de dégâts d’eau, d’incendies ou de cambriolages, falsifier des documents de propriété ou des contrats, manipuler des vidéos de surveillance…
L’assurance santé est aussi très exposée, avec des risques particuliers en matière de falsification de documents médicaux (rapports de diagnostic, ordonnances), de création de fausses factures médicales, d’usurpation d’identité pour accéder aux couvertures, de manipulation de dossiers médicaux électroniques (DME).
C’est particulièrement préoccupant en Afrique, où nous travaillons actuellement sur la mise en place de dossiers médicaux électroniques en Mauritanie. Si ces systèmes ne sont pas sécurisés dès le départ, ils deviendront des cibles de choix pour les fraudeurs.
L’assurance voyage a une exposition modérée à élevée car les vérifications sont souvent moins rigoureuses que pour l’assurance habitation ou automobile. Les assureurs qui investissent maintenant dans la détection de fraude pour ces branches spécifiques seront les mieux positionnés pour maîtriser ce risque dans les années à venir.
L’IA constitue aussi un moyen efficace de lutte contre la fraude à l’assurance…
Absolument. Si l’IA amplifie la fraude d’un côté, elle crée aussi des outils de détection extraordinaires de l’autre. C’est une course, mais les assureurs qui adoptent l’IA pour la détection peuvent reprendre l’avantage.
Les types de fraude que l’IA peut détecter sont par exemple la fraude aux sinistres (détection par analyse d’images et vidéos), la fraude à la souscription (détection par analyse comportementale et biométrique), la fraude interne (détection par analyse des accès et des transactions), la fraude vocale synthétique, la fraude aux documents (détection par OCR et NLP), la fraude à la réassurance (détection par analyse prédictive).
Ce potentiel de l’IA est-il bien exploité par les assurances burkinabè voire de la zone CIMA ?
Le potentiel de l’IA n’est pas encore bien exploité par les assureurs burkinabè et de la zone CIMA. Nous sommes à un stade précoce. La majorité des assureurs de la zone CIMA fonctionnent encore avec des systèmes partiellement digitalisés. Seules quelques compagnies pionnières ont commencé à déployer des solutions IA pour la détection de fraude.
Trois facteurs expliquent ce niveau d’exploitation limité : les coûts d’implémentation élevés, les solutions IA sophistiquées nécessitant des investissements importants en infrastructure et en expertise, l’insuffisance ou l’absence d’expertise locale car il y a très peu d’experts en IA en Afrique de l’Ouest surtout en automatisation de pointe (les compagnies devant faire appel à des consultants externes, ce qui augmente les coûts et les délais).
Il y a également les données insuffisantes ou de mauvaise qualité pour les besoins d’entraînement de haute qualité, beaucoup d’assureurs burkinabè ont des données fragmentées, non structurées ou incomplètes, ce qui rend difficile le déploiement d’IA efficace.
Enfin, la réticence culturelle au changement, car le passage à l’IA est perçu comme un risque, pas comme une opportunité. Les équipes traditionnelles voient l’IA comme une menace à leurs emplois, pas comme un outil pour les aider. Mais nous sommes à un point de basculement. Les assureurs qui investissent maintenant dans l’IA seront les leaders de demain. Ceux qui attendent risquent de prendre du retard. C’est maintenant qu’il faut agir.
Parmi les freins majeurs, à l’implémentation de l’IA par les compagnies d’assurance burkinabè, voire de la zone CIMA, le coût est le premier obstacle. Une solution IA complète, infrastructure cloud, licences logicielles, intégration système et formation comprises, peut coûter entre 10-15 millions de FCFA pour une PME d’assurance avec ma structure, sans compter le coût annuel de la maintenance.
C’est un investissement considérable pour des compagnies avec des marges limitées. De plus, l’impact n’est pas immédiat, il faut 18 à 24 mois pour voir un retour sur investissement.
Aussi, beaucoup d’assureurs fonctionnent encore avec des systèmes legacy (anciens systèmes informatiques) qui ne sont pas compatibles avec les solutions IA modernes. L’intégration est complexe et coûteuse. De plus, l’infrastructure d’hébergement local n’est pas toujours disponible ou fiable.
Enfin, il n’existe pas encore de cadre réglementaire clair pour l’IA dans le secteur assurantiel en zone CIMA à ma connaissance. Les autorités de régulation n’ont pas encore établi de normes pour l’utilisation de l’IA dans la détection de fraude, la transparence des algorithmes, la protection des données personnelles, l’audit et la conformité des modèles IA…
Quelles solutions pour une meilleure utilisation de l’IA dans le secteur des assurances au Burkina Faso, en Afrique ?
D’abord des solutions technologiques adaptées au contexte africain, les solutions IA ne doivent pas être des copies conformes des solutions occidentales, mais modulaires et progressives, en commençant par des projets pilotes tels la détection de fraude sur l’automobile, par exemple) avant de déployer à l’échelle.
Par exemple, https://apsab-72h.com/ a été conçu spécifiquement pour le contexte burkinabè, avec des données et des cas d’usage locaux. En suite mettre en place des solutions de développement d’expertise, avec des programmes de formation localisés, de mentoring où des experts externes accompagnent les équipes locales pendant 12-18 mois, et de certifications reconnues en IA pour les assureurs africains.
Il faut établir un cadre réglementaire clair, exiger que les modèles IA soient auditables et que leurs décisions puissent être expliquées, tout en renforçant les lois sur la protection des données personnelles et leur application, avec des réductions d’impôts ou des subventions pour les compagnies qui investissent dans l’IA.
Enfin, des solutions de partenariat et d’écosystème, incluant les gouvernements, les autorités de régulation, les assureurs et les fournisseurs de technologie, car aucune compagnie d’assurance ne peut résoudre ce problème seule ; et créer des pools de données sécurisés où les assureurs peuvent partager les données de fraude (anonymisées) pour entraîner des modèles IA plus robustes.
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