Le score n'est pas une preuve

L’assurance a toujours trié les risques. L’IA en change l’échelle : plus de variables, plus de finesse, plus de vitesse. Selon l’EIOPA, près des deux tiers des assureurs européens interrogés utilisaient déjà l’IA générative début 2026. Luc Bigel et Hamza Akli (DLA Piper) le rappellent : un système qui n’est pas « à haut risque » au sens de l’AI Act n’est ni hors droit, ni sans danger.

Un droit en couches, pas un vide

Un même outil relève de Solvabilité II (gestion saine et prudente), de la directive sur la distribution d’assurances (agir au mieux des intérêts du client, gouvernance produit), du RGPD (article 22 sur les décisions automatisées) et de DORA (résilience et prestataires). L’AI Act s’ajoute, il ne remplace rien.

Le Digital Omnibus on AI, entré en vigueur le 27 juillet 2026, a reporté les obligations des systèmes à haut risque de l’annexe III au 2 décembre 2027, et celles des produits de l’annexe I au 2 août 2028. Mais la transparence de l’article 50 s’applique depuis le 2 août 2026 : l’assuré qui parle à un chatbot doit le savoir.

Rappelons que l’annexe III ne vise en assurance que l’évaluation du risque et la tarification des personnes physiques en vie et en santé. Sinistres, fraude, non-vie : hors de cette entrée, pas hors de portée.

Deux pièges. Un « humain dans la boucle » qui suit toujours le modèle ne compte pas : seul le poids réel de la recommandation importe. Et l’assureur qui modifie substantiellement un outil acheté, ou le commercialise sous sa marque, peut devenir fournisseur. Aucun contrat ne neutralise cette qualification.

L’équité ne se mesure pas avec un seul chiffre

Différencier les risques est le métier. Discriminer ne l’est pas. Le document de réflexion de l’ACPR de juillet 2026, soumis à consultation, trace la frontière :

Une disparité statistique, un biais technique et une discrimination juridique ne sont pas des notions interchangeables.

Retirer le sexe ou l’état de santé du modèle ne suffit plus. Le code postal, la profession ou les habitudes de consommation les reconstituent : c’est la discrimination par procuration. Et les métriques d’équité se contredisent quand les taux de base diffèrent entre groupes. La « règle des quatre cinquièmes » (80 %) sert d’alerte, pas de brevet de conformité. Choisir la métrique est une décision de gouvernance, pas une affaire de data scientists.

Paradoxe : pour détecter un biais, il faut souvent les données sensibles qu’on s’interdit d’utiliser. Le nouvel article 4a de l’AI Act ouvre cette porte, mais étroitement : stricte nécessité, environnement d’audit séparé, accès limités, suppression après usage. Pas un permis de tarifer.

Quatre usages, quatre risques

• Souscription : la performance prédictive ne vaut pas justification juridique.
• Fraude : les données historiques montrent où l’on a cherché, pas où l’on a fraudé. Le score reste un indice d’enquête, jamais une preuve.
• Tarification dynamique : refléter le risque, oui ; facturer la disposition à payer ou la fidélité, c’est autre chose.
• IA générative : le chatbot qui filtre les produits et en présente un comme « adapté » fait du conseil, même sans le mot.

Gouverner la décision, pas le modèle

L’unité de conformité est la chaîne entière, des données au courrier adressé au client. Les auteurs recommandent un inventaire à classifications multiples, un dossier de preuve par système et une supervision humaine réelle. Un taux de dérogation proche de zéro peut signaler un contrôle devenu formel plutôt qu’un modèle parfait.

L’externalisation ne transfère rien. Une clause de propriété intellectuelle qui interdit toute explication rend l’outil juridiquement inutilisable. Le délai de 2027 sert à construire les preuves, pas à démanteler les programmes.

Sources

L. Bigel et H. Akli, « Intelligence artificielle et assurance : entre prédiction, équité et prudence », DLA Piper, 8 septembre 2026.

ACPR, L’équité algorithmique dans le secteur financier, document de réflexion, 1er juillet 2026.

Consulter le document de réflexion de l’ACPR (PDF, 59 pages)

EIOPA, Generative AI Market Survey: Outlook, Use Cases and Risk Management, 2 février 2026 (en anglais).

Consulter l’enquête de l’EIOPA (PDF, 42 pages, en anglais)

Commission européenne, « AI Omnibus enters into force », juillet 2026.