Le secteur de l’assurance est confronté à un double défi : répondre aux attentes toujours plus élevées des clients tout en maîtrisant les coûts opérationnels. Pour relever ce défi et rester compétitifs, les assureurs peuvent adopter une combinaison stratégique d’automatisation robotique des processus (RPA), d’intelligence artificielle (IA) et de structures de gouvernance qui, ensemble, créent des opérations évolutives et intelligentes.

Un cas d’utilisation concret illustre cette transformation : le traitement des certificats d’historique des sinistres. Ces documents, qui résument l’historique des sinistres d’un client, sont essentiels à la gestion des polices d’assurance automobile. Pourtant, jusqu’à récemment, leur traitement manuel constituait un goulot d’étranglement coûteux et chronophage.

 

Une charge manuelle croissante

Chaque année, les assureurs européens traitent des dizaines de milliers de certificats d’historique des sinistres. Rien qu’en Belgique, les assureurs ont émis 682 917 certificats de ce type en 2023. Dans ce contexte, un seul grand assureur en traite raisonnablement des dizaines de milliers par an ; les données opérationnelles internes d’ un assureur belge font état de plus de 40 000 par an pour la seule assurance automobile. Historiquement, chaque demande déclenchait un flux de travail manuel : le personnel ouvrait l’e-mail entrant, vérifiait les détails du client et de la police dans les systèmes centraux et mettait à jour le dossier avant d’émettre le certificat.

Ce travail répétitif absorbait environ deux équivalents temps plein (ETP). Les erreurs étaient fréquentes, dues à la ressaisie manuelle et aux incohérences entre les déclarations des clients et les données du back-office. Le mécontentement des clients augmentait, les retards s’accumulaient et la charge de travail risquait de s’alourdir à mesure que les volumes continuaient d’augmenter.

Dans le même temps, l’assureur avait une ambition plus large : commencer à adopter le traitement intelligent des documents (IDP) dans le cadre de sa feuille de route de transformation numérique. Cela signifie que le défi de la SVA n’était pas seulement une question d’efficacité, mais un tremplin vers l’automatisation à l’échelle de l’entreprise des processus à forte charge documentaire tels que les sinistres, la souscription et la conformité.

Le besoin de l’entreprise : Précision, évolutivité et fiabilité

Le projet s’articulait autour de trois besoins essentiels :

  • Réduire la charge manuelle et libérer les employés pour des tâches à plus forte valeur ajoutée.
  • Améliorer la qualité des données en éliminant les erreurs introduites par la ressaisie manuelle.
  • Garantir l’évolutivité afin que l’augmentation des volumes ne soit plus synonyme d’augmentation des effectifs.

D’un point de vue stratégique, l’initiative SVA a également été conçue pour servir de modèle à une adoption plus large de l’IDP, en veillant à ce que l’automatisation future des documents puisse s’appuyer sur une base éprouvée.

La solution : Une chaîne d’automatisation intelligente en trois étapes

Le parcours d’automatisation s’est articulé autour d’un modèle clair en trois étapes :

  1. Reconnaissance et extraction des documents
    Les certificats entrants, capturés via une boîte aux lettres centrale, ont été introduits dans un moteur d’intelligence artificielle combinant l’OCR et la classification intelligente. Le système a reconnu le type de document SVA et extrait des points de données clés tels que le nom du client, le numéro de police et l’historique des sinistres.
  2. Validation et recoupement
    Les robots RPA ont comparé les données extraites avec le système central d’administration des polices. Des règles métier ont permis de s’assurer que les champs obligatoires étaient remplis et de vérifier que les valeurs extraites correspondaient aux informations contractuelles existantes. Les certificats validés ont été automatiquement mis à jour dans le système.
  3. Traitement des exceptions et suivi
    En cas de données manquantes ou incohérentes, le système déclenchait des alertes ou des tâches administratives. De nombreux problèmes pouvaient être résolus automatiquement ; seuls les cas complexes nécessitaient une intervention humaine.

Le processus cible a été intégré dans un modèle TO-BE remanié , garantissant l’alignement entre l’informatique, les opérations et la gestion.

Résultats obtenus

Le projet pilote a apporté des avantages immédiats et mesurables :

  • 2 ETP économisés chaque année grâce à l’automatisation de l’extraction et de la validation des documents.
  • Un potentiel d’économie supplémentaire de 4 ETP a été identifié en étendant l’automatisation aux suivis et aux rappels.
  • Moins d’erreurs, grâce à l’élimination de la ressaisie manuelle.
  • Amélioration de l’expérience client, grâce à des délais d’exécution plus courts et à des données plus fiables.

Au-delà des chiffres, le projet est devenu un cas de référence pour l’IDP au sein de l’organisation, servant de modèle à reproduire dans d’autres domaines à forte densité de documents, tels que le traitement des réclamations, la souscription et la conformité.

De l’automatisation à un modèle opérationnel évolutif

Ce cas d’utilisation va au-delà de l’automatisation des tâches en appliquant cinq principes de livraison qui rendent les résultats durables à l’échelle :

  • Le processus d’abord: simplifier le parcours du « processus » SVA (réception → vérification → problème) avant de l’accélérer.
  • La bonne technologie au bon endroit: utiliser la RPA pour les étapes reproductibles, les règles pour la certitude et l’IA uniquement en cas d’ambiguïté (OCR/classification/validation).
  • Flux connecté : intégrer les portails, les systèmes centraux et les points de terminaison des partenaires afin que les données ne transitent qu’une seule fois via les API et les événements, et non par copier-coller.
  • Contrôles dès la conception: intégrer les pistes d’audit, la propriété et les contrôles de confidentialité/sécurité dans le flux, et non après.
  • Apprendre dans la boucle: suivre le temps de cycle, le taux de première fois et le taux d’exception ; intégrer les informations dans le prochain sprint d’amélioration.

Appliqués aux certificats d’historique des sinistres, ces principes transforment une boîte de réception manuelle en un service piloté par les événements et contrôlable, avec une propriété claire et des résultats mesurables : des délais d’exécution plus courts, moins d’erreurs et une réduction durable des ETP.

Une tendance sectorielle plus large

Le succès de cette initiative n’est pas un cas isolé, il reflète des changements structurels dans l’ensemble du secteur de l’assurance.

Selon McKinsey, jusqu’à 45 % des tâches dans le secteur de l’assurance peuvent déjà être automatisées avec les technologies existantes, en particulier les tâches administratives et opérationnelles. En outre, les assureurs qui intègrent l’IA de manière plus approfondie génèrent en moyenne six fois plus de valeur pour les actionnaires que leurs homologues moins avancés.

Par ailleurs, Gartner considère le traitement intelligent des documents (IDP) comme la pierre angulaire de l’hyperautomatisation dans le secteur de l’assurance. Le cabinet prévoit que le marché mondial de l’IDP dépassera les 2 milliards de dollars d’ici 2026, grâce à l’adoption de processus à forte intensité documentaire tels que la gestion des sinistres et la souscription (Gartner).

Ces résultats renforcent l’idée que l’automatisation des certificats d’historique des dommages s’inscrit dans le cadre d’une évolution beaucoup plus large du secteur, qui modifiera fondamentalement le mode de fonctionnement des assureurs.

Perspectives d’avenir

Le projet de certificat d’historique des dommages n’est qu’une première étape. Sa réussite permet d’envisager un impact plus large sur l’ensemble de la chaîne de valeur :

  • Étendre le projet aux processus adjacents. Reproduire le modèle dans le traitement des sinistres, les flux de travail de souscription, le service des polices, la facturation et la conformité, en utilisant un catalogue réutilisable (connecteurs, tables de décision, composants OCR/ML, invites) afin que les nouveaux cas d’utilisation soient intégrés en quelques semaines, et non en quelques mois.
  • API-first, intégration pilotée par les événements. Exposez des API et des webhooks sécurisés et versionnés pour connecter les courtiers, les clients et les partenaires ; appliquez l’idempotence et les événements asynchrones pour permettre un traitement direct et des expériences multicanal.
  • Une gouvernance qui accélère la réplication. Un CoE Hyperautomation dédié applique les normes de conception et de contrôle (confidentialité, sécurité, risque de modèle) et exécute la promotion par étapes (pilote → produit → entreprise), l’apport de portefeuille, et les KPI de réutilisation assurant l’échelle et la conformité par la conception.
  • Analytique et GenAI en flux. Utiliser l’exploration des processus pour cibler les goulets d’étranglement ; intégrer GenAI pour l’accueil guidé, le triage des exceptions et la génération de correspondance avec une mise à la terre augmentée par l’extraction et des contrôles humains dans la boucle.

À mesure que la GenAI converge avec la RPA et l’IA/décisionnel classique, les assureurs peuvent passer de projets pilotes isolés à des plateformes d’entreprise, mesurées par l’allègement des ETP, la réduction des temps de cycle, les taux de première réponse correcte et le NPS. Le résultat n’est pas seulement des économies incrémentales, mais une réinvention durable du modèle opérationnel, avec un risque contrôlé, un délai de rentabilité plus rapide et un pipeline qui étend continuellement l’HyperAutomation au prochain processus au ROI le plus élevé.

Conclusion de l’étude

L’automatisation des certificats d’historique des dommages montre comment HyperAutomation transforme une tâche routinière en un levier stratégique pour l’efficacité, la qualité et l’échelle. En combinant les robots logiciels (RPA), l’IA et une gouvernance claire, l’assureur a économisé 2 ETP immédiatement, avec un potentiel de +4 ETP identifié.

Plus important encore, l’équipe a établi un modèle évolutif, des connecteurs de système réutilisables et des tables de règles, des intégrations API-first et des contrôles intégrés afin que le nouveau travail puisse emprunter les mêmes rails.

Cela ne se limite pas aux certificats. Grâce aux connecteurs réutilisables, aux tables de règles partagées, aux modèles standard et aux contrôles intégrés, tout nouveau flux de documents (lettres de souscription, modifications de police, avis de conformité) peut être lancé en quelques semaines, et non en quelques mois. Le plan directeur accélère l’IDP dans les domaines de la souscription, des sinistres et de la conformité, tout en améliorant les délais d’exécution, le respect de la première fois et l’auditabilité.

Les analyses de McKinsey et de Gartner confirment que ces résultats font partie d’un mouvement plus large qui remodèle le secteur de l’assurance. Avec la généralisation de l’HyperAutomation, les assureurs ne rivaliseront plus seulement sur les produits et les prix, mais sur leur capacité à orchestrer des opérations intelligentes et évolutives qui apportent une valeur durable aux clients.