Naturellement, ces dernières années, les acteurs de l’industrie ont commencé à explorer comment les nouvelles technologies pourraient leur venir en aide. Grâce à l’intelligence artificielle, il est en effet possible de simplifier et d’optimiser le processus de prise de décision. Cependant, une question se pose : comment assurer une IA éthique dans un tel contexte ?
Sommaire
L’IA et la question cruciale de la confiance
Considérée comme une technologie « boîte noire », c’est-à-dire lorsqu’un système est représenté sans tenir compte de son fonctionnement, l’IA, ou plutôt la capacité de l’IA à prendre les meilleures décisions, peut légitimement être remise en cause. Comment pouvons-nous nous assurer que les algorithmes auxquels nous faisons confiance ne sont pas affectés ?
Les acteurs du marché se sont penchés sur cette question depuis plusieurs années et tentent d’assurer l’impartialité de l’IA, en encadrant au mieux cette technologie. En 2019, un groupe d’experts réuni par la Commission européenne a publié des lignes directrices éthiques pour une IA de confiance. L’objectif : soutenir le développement et l’adoption d’une IA « éthique, durable, centrée sur l’humain et respectueuse des valeurs et des droits fondamentaux » dans tous les secteurs économiques. Aujourd’hui, trois ans plus tard, c’est un règlement européen sur l’IA (Artificial Intelligence Act) qui est sur la table des institutions, et pour lequel les négociations se poursuivent.
Construire un algorithme impartial
Dans le secteur des assurances, nous sommes déjà en mesure de réduire considérablement les risques d’impartialité. Comme, comment ? En concevant les algorithmes non pas dans le but de résoudre un seul problème de bout en bout, mais en le décomposant en plusieurs sous-problèmes, qui seront traités individuellement afin d’obtenir un résultat optimal.
L’IA utilisée pour traquer la fraude à l’assurance est un parfait exemple de ce concept. L’objectif de l’algorithme devrait être d’identifier les comportements suspects, pas seulement les corrélations statistiques entre les variables. Par exemple, le lieu de résidence ou le nom de l’assuré, s’il peut avoir un lien avec le risque de fraude, ne définit en rien un comportement. Ces données ne sont utilisées qu’à des fins comparatives pour calculer des distances ou des liens de parenté, mais certainement pas comme des indicateurs de suspicion. Question d’éthique.
Pas de décision optimale sans une intervention humaine
Notez également que l’IA ne doit pas être conçue pour prendre la décision finale. Une fois que l’algorithme a déterminé où il soupçonne une fraude et a justifié pourquoi, c’est à un humain de prendre le relais. Pour examiner l’avis rendu, prendre une décision et fournir une rétroaction au système. En effet, il est essentiel de faire savoir à l’IA quand elle a raison et quand elle a tort, selon son propre principe.
Construire une IA efficace est un processus dans lequel les humains et la technologie travaillent main dans la main, apprenant les uns des autres et s’adaptant en conséquence.
Les assureurs aux avant-postes de l’innovation
Les acteurs du marché de l’assurance, notamment en France, sont pleinement conscients des innovations apportées par l’IA. Le secteur de l’assurance est l’un des premiers secteurs d’activité à adopter l’IA et à investir massivement dans cette technologie. Outre la détection des fraudes, de nombreux cas d’application ont vu le jour, tels que l’amélioration de l’expérience et de la relation client, l’automatisation des processus de gestion et l’analyse des risques.
Ces investissements dans la recherche & développement ainsi que dans les différentes solutions du marché devraient permettre aux assureurs de passer à terme à l’application de ces innovations à plus grande échelle. Pour exploiter pleinement ce potentiel, l’industrie doit à tout prix prévenir le risque de biais en créant et en mettant en œuvre une technologie sans biais et basée sur une prise de décision fondée sur des preuves.
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