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Lun-Ven : 9h00 - 18h00

Formation Intelligence Artificielle en Assurance

L'assurance traverse une période de transformation. Les outils d'IA ne remplacent pas les professionnels, ils changent simplement la manière dont on analyse les risques et accompagne les clients. Notre programme vous apprend à manier ces technologies dans un contexte réel — pas seulement la théorie, mais ce qui fonctionne vraiment sur le terrain.

Participants travaillant sur des analyses de données d'assurance avec des modèles d'IA

Apprentissage ancré dans la pratique

On commence par comprendre comment les assureurs utilisent déjà l'IA. Certaines compagnies ont testé des dizaines d'approches avant de trouver celle qui marche. Nous vous montrons ces expériences — les réussites, mais aussi les échecs instructifs.

Chaque module est construit autour de situations concrètes. Vous analysez des sinistres réels, vous testez des algorithmes sur des données authentiques de portefeuilles clients. Pas de scénarios inventés — juste des cas que vous pourriez rencontrer dès demain.

Session collaborative avec des professionnels de l'assurance explorant des solutions basées sur l'IA

Collaborer avec d'autres professionnels

Vous n'allez pas apprendre seul dans votre coin. D'autres participants viennent d'horizons différents — courtiers, gestionnaires de sinistres, analystes risques. Ces échanges apportent souvent plus que les cours eux-mêmes.

Nos formateurs ont travaillé dans des compagnies d'assurance avant de devenir consultants en IA. Ils connaissent les contraintes réglementaires, les systèmes legacy, les résistances au changement. Ils partagent ce qu'ils ont appris en essayant d'implémenter ces technologies dans des organisations parfois réticentes.

Ce que vous allez maîtriser

Six mois pour développer des compétences que vous utiliserez vraiment. Chaque module s'appuie sur le précédent, avec des projets qui simulent des défis professionnels authentiques.

Bases des modèles prédictifs

  • Comprendre comment l'IA évalue les risques
  • Analyser les biais dans les données historiques
  • Interpréter les résultats d'un algorithme
  • Identifier quand un modèle se trompe et pourquoi

Tarification et segmentation

  • Personnaliser les offres avec précision
  • Équilibrer équité et rentabilité
  • Gérer les cas atypiques intelligemment
  • Ajuster les modèles en fonction des retours terrain

Détection de fraude

  • Repérer les patterns suspects dans les déclarations
  • Réduire les faux positifs qui frustrent les clients
  • Combiner intuition humaine et analyse machine
  • Documenter les signaux d'alerte de manière exploitable

Traitement automatisé des sinistres

  • Accélérer l'instruction des dossiers simples
  • Garder l'humain dans la boucle quand nécessaire
  • Expliquer les décisions automatisées aux assurés
  • Mesurer l'impact sur la satisfaction client
Conformité et éthique
  • Respecter le RGPD dans l'usage des données
  • Assurer la transparence des décisions algorithmiques
  • Éviter les discriminations involontaires
  • Gérer les audits et justifier vos choix techniques
Stratégie d'implémentation
  • Convaincre les équipes de l'intérêt de l'IA
  • Calculer le ROI d'un projet d'automatisation
  • Planifier un déploiement progressif
  • Former les collaborateurs aux nouveaux outils

Déroulement de la formation

1
Mois 1-2 : Fondamentaux

On pose les bases. Vous apprenez comment fonctionne réellement l'IA, au-delà du marketing. Pas besoin d'être développeur, mais il faut comprendre les principes pour savoir quand un outil est adapté ou non à votre besoin.

Livrables attendus :
  • Analyse critique d'un modèle prédictif existant
  • Identification des limites et biais potentiels
2
Mois 3-4 : Applications métier

Vous travaillez sur des projets concrets : améliorer une grille tarifaire, optimiser un processus de souscription, détecter des anomalies dans des déclarations de sinistres. Chaque participant choisit un cas qui correspond à sa réalité professionnelle.

Projets pratiques :
  • Développement d'un prototype fonctionnel
  • Test sur données réelles anonymisées
  • Présentation des résultats au groupe
3
Mois 5-6 : Mise en production

La partie la plus difficile n'est pas de créer un modèle qui marche en laboratoire, c'est de l'intégrer dans un environnement réel. Vous apprenez à gérer les contraintes techniques, réglementaires et humaines qui accompagnent tout déploiement d'IA.

Projet final :
  • Plan d'implémentation complet
  • Stratégie de conduite du changement
  • Documentation technique et utilisateur

Prêt à découvrir ce programme ?

Les inscriptions pour notre prochaine session sont ouvertes. Vous pouvez commencer dans les prochains mois et progresser à votre rythme selon vos contraintes professionnelles.

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