Août 2026 : les assureurs face au régime des IA à risque élevé

En quoi l’IA Act oblige‑t‑il les assureurs à ne plus considérer l’IA comme une simple brique technologique, mais comme un élément à sécuriser et à surveiller ?

Pendant des années, l’intelligence artificielle a été abordée dans le monde de l’assurance comme un levier de modernisation : affiner la tarification, accélérer le traitement des sinistres, renforcer la détection de fraude ou encore fluidifier la relation client. L’IA était principalement envisagée sous l’angle de la performance, portée par les équipes métiers et IT, avec une logique d’optimisation opérationnelle.

Cette approche semble aujourd’hui devoir afficher « patte blanche ».

Avec l’entrée en vigueur de l’IA Act le 02 février 2025, l’Union Européenne introduit un cadre réglementaire structurant fondé sur une idée simple : certaines utilisations de l’IA, lorsqu’elles influencent des décisions ayant un impact significatif sur les personnes, doivent être encadrées au même titre que les dispositifs de conformité déjà bien connus et en place chez les assureurs. Pour le secteur, l’enjeu est concret. Une partie importante des cas d’usage déjà déployés, notamment ceux qui participent à l’évaluation, à la segmentation ou à la décision est susceptible de relever du régime des systèmes à risque élevé, cœur du dispositif.

Dès lors, l’IA ne peut plus être traitée comme une brique technologique parmi d’autres. Elle devient un objet soumis à gouvernance : un dispositif à piloter, à documenter, à maîtriser et à auditer, avec des exigences de transparence, de contrôle humain, de qualité des données et de traçabilité. Autrement dit, l’IA s’inscrit pleinement dans le champ du contrôle interne et de la gestion des risques, au même titre que les processus critiques de l’entreprise.

À l’horizon du 2 août 2026, date d’entrée en application des principales obligations pour les systèmes d’IA à risque élevé, qui concerne l’essentiel des utilisations des assureurs, la question n’est donc plus de savoir si les assureurs sont concernés, mais comment ils intègrent dès aujourd’hui ces usages d’IA dans leur dispositif de gouvernance, d’analyse de risques et de contrôle interne.

L’IA n’est plus seulement un sujet d’innovation : c’est désormais également un sujet de conformité et maîtrise des risques.

Dans de nombreux organismes d’assurance, l’IA Act est encore comme un texte lointain, destiné avant tout aux géants du numérique, aux éditeurs de modèles ou aux acteurs purement technologiques. Cette lecture entretient un faux sentiment de distance : l’idée que l’assurance, parce qu’elle ne développe pas ses propres modèles “de bout en bout”, resterait en marge du champ de l’IA Act. Cette perception est trompeuse et constitue un premier facteur de fragilisation de la maîtrise des risques.

D’une part, le règlement ne vise pas uniquement les concepteurs de technologies, mais également les organisations qui utilisent ses systèmes dans leurs processus décisionnels.

D’autre part, les cas d’usage sont déjà profondément intégrés dans les pratiques assurantielles, souvent sans être explicitement qualifiés comme tels, car concrètement, les assureurs recourent déjà à des systèmes d’IA automatisés ou semi-automatisés pour :

–       la tarification et l’ajustement des primes,

–       le scoring de risques et la segmentation des portefeuilles,

–       la détection de la fraude,

–       la gestion et le règlement des sinistres,

–       l’aide à la décision pour les gestionnaires,

–       la relation client automatisée (chatbots, outils de préqualification).

Ces usages sont réels, opérationnels et souvent critiques : ils influencent des décisions à fort impact financier et contractuel. Pourtant, ils restent fréquemment traités comme de simples outils métiers ou briques SI, sans être pleinement intégrés au dispositif de gouvernance et de contrôle interne.

Un exemple simple serait l’évaluation des coûts d’un sinistre auto  par l’IA sur la base des différentes photographies adressées à une plateforme de gestion de sinistres.

Deux idées fausses ou biais d’analyse entretiennent ce décalage :

§  « Cela concerne surtout les GAFAM » ;

§  « Nous n’avons pas développé de modèles d’IA en interne ».

Or, du point de vue réglementaire, cette distinction est secondaire. Ce qui importe, ce n’est pas tant de savoir qui développe l’IA, mais comment elle est utilisée et quels effets elle produit sur les assurés.

Ce décalage entre la réalité des usages et la perception qu’en ont les organisations constitue le premier point de fragilité. Tant que l’IA reste pensée comme un simple levier d’efficacité, elle échappe aux logiques de pilotage, de contrôle et de responsabilité. C’est précisément cette approche que le règlement vient remettre en cause.

IA à risque élevé : l’assurance au cœur du 2ᵉ grade

Le règlement IA repose sur une logique structurante, une approche fondée sur le niveau de risque : toutes les intelligences artificielles ne présentent pas le même niveau de risque pour les individus et la société. Le règlement distingue ainsi quatre catégories :

–       les IA à risque inacceptable, purement et simplement interdites ;

–       les IA à risque élevé, dites de 2ᵉ grade ;

–       les IA à risque limité, soumises à des obligations de transparence ;

–       les IA à risque minimal, largement hors champ réglementaire.

Ce “2ᵉ grade” n’est pas un label technique mais un véritable régime de conformité : une fois qualifié à risque élevé, le système bascule dans un cadre structurant, avec des exigences de documentation, de supervision, de traçabilité et de contrôle, comparables à celles d’un dispositif de contrôle interne.

La qualification « risque élevé » est fondée sur l’usage et sur ses effets pas sur la sophistication de l’algorithme. Sont typiquement visées les IA qui :

–       évaluent des personnes (profil, comportement, situation) ;

–       influencent ou automatisent des décisions à impact significatif ;

–       interviennent dans des processus critiques produisant des conséquences économiques, juridiques ou sociales.

Dès lors qu’un système d’IA participe à une décision structurante pour un individu, il cesse d’être un simple levier d’innovation pour devenir un objet de risque réglementaire, soumis au régime des IA à risque élevé.

À la lumière de ces critères, l’assurance apparaît comme un cas d’application quasi évident du régime des IA à risque élevé. Les usages dans l’assurance produisent en effet :

–       un impact financier direct sur les assurés (tarification, niveau d’indemnisation, refus de garantie) ;

–       un risque de discrimination lié aux données utilisées (données d’apprentissage), aux variables retenues ou aux biais algorithmiques ;

–       des effets juridiques et contractuels significatifs, engageant les droits et obligations des parties.

Qu’il s’agisse de déterminer une prime, de détecter un cas de fraude, de prioriser un sinistre ou d’orienter une décision de gestion, l’IA intervient dans des processus à fort enjeu, au cœur de la relation assureur–assuré. Dans ce contexte, la qualification d’IA à risque élevé n’est ni théorique ni marginale. Elle découle directement de la nature même de l’activité assurantielle.

C’est précisément ce constat qui justifie l’entrée des IA d’assurance dans un nouveau régime de gouvernance, de gestion des risques, de contrôle et de responsabilité, que le calendrier réglementaire rend désormais incontournable.

Août 2026 : Une échéance structurante qui approche à grands pas

Le règlement IA est désormais adopté, mais toutes ses obligations ne s’appliquent pas immédiatement. Cette progressivité alimente, chez certains acteurs, l’illusion qu’il resterait du temps. Le 2 août 2026 marque une échéance décisive : à cette date, les systèmes qualifiés d’IA à risque élevé devront être pleinement conformes au cadre européen, sous réserve des éventuels ajustements en discussion. À l’échelle des organisations assurantielles, ce calendrier est loin d’être confortable. Il impose d’anticiper dès maintenant des transformations profondes, bien au-delà d’un simple projet réglementaire.

Il ne s’agit pas d’ajouter une couche de conformité en bout de chaîne ni de dérouler une checklist. C’est un chantier de fond qui impacte le système d’information, les processus métiers, l’organisation des lignes de défense et les modes de pilotage des risques. Concrètement, cela suppose de clarifier une gouvernance IA avec des responsabilités nettes : Où utilise-t-on des IA dans l’organisation ? Qui porte l’usage ? Quelles sont les données d’apprentissage ? Qui répond du modèle ? Qui valide ? Qui contrôle son fonctionnement et ses résultats ?  et de disposer d’une documentation robuste, vivante, maintenue dans la durée, couvrant le périmètre, les hypothèses, les limites, les dépendances et les conditions d’utilisation des systèmes.

Cette mise en conformité exige également une maîtrise continue des données et des biais tout au long du cycle de vie, en surveillant la qualité, la représentativité, les dérives et la compréhension des variables sensibles. Ainsi qu’un contrôle humain réellement effectif, capable de superviser, d’alerter, de suspendre et, si nécessaire, de contester une décision automatisée. Enfin, elle impose une auditabilité réelle : la capacité à reconstituer les décisions et à démontrer, preuves à l’appui, la maîtrise dans le temps.

L’IA Act n’arrive pas dans un paysage vierge. L’enjeu, pour les assureurs, n’est pas de créer un dispositif isolé mais d’intégrer la gouvernance IA aux cadres déjà en place (RGPD, DORA, dispositifs de contrôle interne notamment). Sans cette articulation, le risque est réel : silos entre IT, métiers et conformité, contrôles incohérents, documentation morcelée et, au final, incapacité à démontrer une maîtrise de bout en bout.

C’est là que se situe le vrai risque : attendre trop longtemps crée une dette invisible, à la fois technique, documentaire et organisationnelle.

À moyen terme, cette accumulation produit un effet ciseau : complexité accrue, mise en conformité précipitée, et exposition réglementaire, réputationnelle et parfois contentieuse.

Du « by design » à l’analyse de l’existant : une démarche de sécurisation de l’usage des IA à lancer dès aujourd’hui…

L’IA Act marque une rupture nette pour le secteur de l’assurance. Il ne s’agit plus d’encadrer une innovation émergente, mais de réguler des usages déjà au cœur des processus assurantiels. En qualifiant une grande partie de ces usages à risque élevé, le Règlement impose un changement de posture : l’IA ne peut plus être pilotée comme une simple brique technologique ou un outil d’optimisation opérationnelle.

Pour les assureurs, l’enjeu est désormais clairement posé. L’IA devient un objet de gouvernance, soumis à des exigences comparables à celles du contrôle interne, de la gestion des risques et de la conformité réglementaire, et qui doit trouver sa place explicite dans l’articulation des lignes de défense. Documentation, traçabilité, contrôle humain, maîtrise des données et des biais ne sont plus des options, mais des conditions de soutenabilité des usages dans le temps.

L’échéance d’août 2026 agit comme un révélateur. Elle laisse peu de place à l’improvisation et encore moins à l’attentisme. Les organisations qui tarderont à structurer leur gouvernance IA s’exposeront non seulement à un risque réglementaire accru, mais aussi à une perte de maîtrise de leurs propres dispositifs décisionnels.

À l’inverse, celles qui engageront dès aujourd’hui une démarche structurée pourront transformer cette contrainte réglementaire en levier de maturité en intégrant l’IA de manière cohérente dans leur dispositif global de gouvernance et de contrôle interne. La question n’est donc plus de savoir si l’IA Act concerne les assureurs, mais s’ils sauront en faire un levier pour renforcer durablement la maîtrise de leurs risques, la lisibilité de leur dispositif de contrôle interne et la confiance dans leurs décisions.

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