Introduction
L’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans le secteur de l’assurance transforme les processus d’assurance, mais soulève d’importantes questions de biais algorithmique et d’équité.
Étapes du développement des systèmes d’IA
Collecte des données
Si les données brutes ne sont pas diverses ou représentatives, les modèles d’IA peuvent reproduire des biais.
Préparation et étiquetage des données
Des interprétations différentes des annotateurs peuvent entraîner un étiquetage incohérent.
Développement du modèle
Un déséquilibre des données d’entraînement ou une architecture inadéquate peut introduire un biais statistique.
Déploiement
Sans surveillance continue, le système peut développer un biais de déploiement lorsqu’il est appliqué à de nouveaux contextes.
Types de biais de l’IA dans l’assurance
Biais historique
Les données historiques reflètent souvent des inégalités passées, perpétuant ainsi le biais historique.
Biais statistique
Inclut le biais de mesure, la discrimination par proxy, la spécification erronée du modèle, etc.
Biais d’étiquetage
Les résultats utilisés pour entraîner les modèles peuvent être déjà biaisés.
Biais d’agrégation
Entraîner un modèle sur des groupes divers sans tenir compte des spécificités peut créer un biais d’agrégation.
Biais de déploiement et boucle de rétroaction
Appliquer le modèle hors de son contexte d’origine ou laisser les sorties influencer les futures données crée un biais de boucle de rétroaction.
Biais de cadrage et humain‑dans‑la‑boucle
Prioriser la réduction des coûts ou laisser les décisions humaines introduire leurs propres biais.
Impact du biais d’IA sur la chaîne de valeur de l’assurance
Développement de produits
Le biais peut conduire à des conditions de police discriminatoires.
Évaluation des risques et souscription
Des modèles biaisés peuvent sur‑ou sous‑évaluer le risque pour certaines populations.
Distribution et ventes
Les algorithmes de ciblage peuvent exclure ou désavantager certains groupes.
Traitement des sinistres
Des historiques de sinistres biaisés peuvent entraîner un signalement disproportionné de certains assurés.
Service de police
Les chatbots IA entraînés principalement en anglais standard peuvent offrir un service inégal aux locuteurs d’autres langues.
Exemples concrets de biais d’IA dans l’assurance
– 2017 : Algorithmes de tarification discriminatoires pour les conducteurs résidant dans des quartiers majoritairement non blancs.
– 2022 : Action collective pour usage d’algorithmes racistes dans le traitement des sinistres d’assurance habitation (Huskey v. State Farm).
– 2023 : Cigna poursuivie pour un algorithme refusant automatiquement des demandes de remboursement.
– 2023 : Enquête sur le refus de soins post‑aigus par un outil IA dans Medicare Advantage.
– 2019 : Étude publiée dans Science montrant un impact disparate des scores de risque en assurance santé.
Réponses gouvernementales
Fédéral
Aucune législation complète n’est encore adoptée. L’administration Biden a émis des ordres exécutifs et des directives pour promouvoir l’équité de l’IA, et le Artificial Intelligence Civil Rights Act a été réintroduit en décembre 2025.
Étatique
Des bulletins et lois spécifiques aux États (Californie, Colorado, Illinois, Maine, Maryland, etc.) ciblent la transparence, la protection du consommateur et la justice algorithmique.
Bonnes pratiques pour atténuer le biais d’IA
– Utiliser des jeux de données d’entraînement diversifiés et représentatifs.
– Réaliser des audits réguliers des systèmes d’IA, incluant des tests de performance par sous‑groupes.
– Appliquer des techniques d’IA expliquables et transparentes.
– Développer des cadres éthiques basés sur la justice, la responsabilité et la transparence.
– Constituer des équipes interdisciplinaires et diversifiées.
– Mettre en place des approches techniques de mitigation du biais.
– Surveiller et mettre à jour continuellement les modèles pour contrer les nouveaux biais.
– Former le personnel aux enjeux d’éthique et de biais de l’IA.
– Engager les parties prenantes, y compris les communautés affectées, pour recueillir des retours.
– Assurer la conformité aux réglementations et normes pertinentes.
Conclusion
En adoptant ces stratégies, les assureurs peuvent réduire significativement les risques liés aux biais d’IA, améliorer l’équité des décisions et renforcer la confiance des assurés dans les systèmes automatisés.