Les acteurs du secteur de l'assurance multiplient les expérimentations avec les grands modèles de langue (LLM) : comparateurs et groupes d'assurance exploitent désormais ChatGPT comme nouveau canal d'entrée pour proposer devis et premières estimations. L'initiative, portée d'abord par des opérateurs comparateurs, a rapidement été reprise par des courtiers grossistes et des assureurs mutualistes.
Des tests pour capter un nouvel utilisateur
Le comparateur LesFurets.com a lancé une application intégrée à ChatGPT permettant d'obtenir, en quelques questions, une première estimation tarifaire avant de rediriger l'internaute vers le site pour finaliser le parcours. April a suivi en intégrant son service April Moto dans l'interface conversationnelle pour fournir un tarif personnalisé « sans formulaire complexe ». La Maif, pour sa part, propose une simulation d'assurance vélo et une évaluation de l'exposition aux risques climatiques selon l'adresse renseignée dans l'environnement ChatGPT.
« 40 à 50 % de la population a déjà utilisé un LLM et dans ce chiffre, à peu près 70 % l'utilise toutes les semaines et 20 à 30 % tous les jours. [...] Nous avons donc un nouveau canal qui émerge très vite et sur lequel nous devons être très présent et très visible »
La généralisation de ces dispositifs repose sur la promesse de gains de productivité et d'une plus grande visibilité auprès d'utilisateurs acclimatés aux interfaces conversationnelles. Les parcours s'en trouvent allégés : quelques questions suffisent à fournir une fourchette tarifaire, sans les formulaires classiques des sites web.
Enjeux pour la relation client et la conformité
La transformation soulève toutefois plusieurs interrogations pratiques et réglementaires. D'une part, la qualité du conseil et la complétude des informations délivrées via un chatbot doivent être garanties : un premier tarif ne remplace pas toujours le diagnostic individuel nécessaire au bon adéquation du produit. D'autre part, l'usage de LLM implique des risques liés à la protection des données, à la traçabilité des réponses et à la responsabilité en cas d'erreur d'information.
- Distribution : nouveau canal complémentaire aux sites et courtiers traditionnels.
- Expérience client : réponse rapide, parcours simplifié, moindre friction.
- Risque réglementaire : conformité, information précontractuelle, protection des données.
Pour l'instant, les initiatives visibles portent sur des produits simples (automobile, deux-roues, vélo, multirisque habitation, santé) et sur des premières estimations. Elles montrent une volonté d'expérimentation mais pas encore l'automatisation complète d'actes à risque élevé, comme la souscription finale sans intervention humaine.
Conséquences sectorielles
À court terme, les acteurs qui s'implantent tôt dans cet espace espèrent capter du trafic et convertir des prospects par la facilité d'accès à l'information. À moyen terme, l'usage généralisé des LLM exigera des réponses de la part des autorités de supervision et des codes de bonne conduite pour encadrer la qualité du conseil automatique et la gestion des données sensibles.
La course au déploiement se déroule donc à l'intersection de la recherche d'efficacité commerciale et de la nécessité de maintenir la confiance client. Les prochains mois seront révélateurs : il faudra observer si ces outils augmentent réellement la conversion tout en offrant une information conforme et sécurisée, ou s'ils restent un simple canal d'entrée qui renvoie vers des parcours humains pour les décisions finales.
