À l'issue de la formation, le participant sera capable de mettre en œuvre les compétences suivantes :
Comprendre les opportunités offertes par l'intelligence artificielle (IA) dans le secteur de l'assurance.
Identifier les limites juridiques et réglementaires liées à l'utilisation de l'IA.
Explorer des cas pratiques pour intégrer l'IA tout en respectant le cadre légal et éthique.
Élaborer une stratégie d'innovation basée sur l'IA, conforme aux normes sectorielles.
AVANT LA FORMATION
Entretien téléphonique avec Ie formateur afin de personnaliser votre formation.
Le programme de formation ci-dessous pourra être modifié gratuitement en fonction de vos attentes.
JOUR 1 : Introduction à l'IA et cadre juridique dans le secteur de l'assurance
Matin : Comprendre l'IA et ses applications dans l'assurance
Les fondamentaux de l'IA : Définition et concepts clés (machine learning, deep learning, NLP, etc.).
Différence entre IA faible et IA forte.
Écosystème technologique : outils, plateformes et infrastructures nécessaires.
Applications de l'IA dans l'assurance : Automatisation des processus (gestion des sinistres, souscription).
Analyse prédictive (risques, fraudes, comportements clients).
Personnalisation des offres (tarification dynamique, recommandations).
Chatbots et assistants virtuels pour la relation client.
Étude de cas : Exemples d'assureurs ayant intégré l'IA avec succès.
Après-midi : Cadre juridique et réglementaire
Réglementation européenne et nationale : Règlement général sur la protection des données (RGPD) : Collecte, traitement et conservation des données personnelles.
Consentement explicite et droit à l'oubli.
Règlement sur l'IA de l'Union européenne (projet AI Act) : Classifications des systèmes IA (risques élevés, usage interdit, etc.).
Obligations pour les assureurs utilisant des systèmes IA à risque élevé.
Normes spécifiques au secteur de l'assurance :
Code des assurances : Transparence dans les décisions automatisées (exemple : refus de souscription).
Obligation d'information des clients sur l'usage de l'IA.
Lutte contre la fraude et blanchiment : Conformité avec les exigences de la CNIL et Tracfin.
Utilisation de l'IA pour détecter les fraudes tout en respectant les droits individuels.
Éthique et limites de l'IA : Risques de discrimination algorithmique (profilage).
Biais dans les données et décisions automatisées.
Responsabilité en cas de litige lié à une décision prise par un système IA.
Atelier pratique : Analyse d'un cas juridique : un assureur confronté à une plainte pour usage abusif de l'IA.
JOUR 2 : Intégration stratégique et mise en œuvre de l'IA dans l'assurance Matin : Stratégie d'intégration de l'IA
Étapes clés pour intégrer l'IA dans les processus d'assurance : Identification des besoins métiers (relation client, gestion des risques, optimisation des coûts).
Analyse des données disponibles et préparation des bases de données.
Choix des technologies adaptées et fournisseurs IA spécialisés.
Gouvernance et gestion des risques : Mise en place d'une gouvernance dédiée à l'IA (comité IA, responsables éthiques).
Gestion des risques liés à l'IA (juridiques, opérationnels, réputation).
Évaluation continue des performances et conformité des systèmes IA.
Focus sur l'innovation et la compétitivité : Utilisation de l'IA pour anticiper les évolutions du marché.
Renforcement de la satisfaction client grâce à des solutions personnalisées.
Optimisation des coûts opérationnels via l'automatisation intelligente.
Atelier pratique : Élaboration d'une feuille de route pour intégrer l'IA dans un processus métier spécifique (exemple : gestion des sinistres).
Après-midi : Mise en œuvre et suivi des projets IA
Déploiement opérationnel : Tests et phases pilotes : comment valider un système IA avant son intégration complète.
Collaboration entre équipes métiers et data scientists.
Formation des équipes pour accompagner le changement.
Suivi et évaluation des performances : Indicateurs clés de performance (KPI) pour mesurer l'impact de l'IA.
Audit régulier des systèmes IA pour garantir leur conformité et efficacité.
Mise à jour des algorithmes et gestion des biais.
Atelier pratique : Simulation d'un audit IA dans un contexte d'assurance (analyse des biais, conformité RGPD, performance).
FIN DE LA FORMATION
Récapitulatif des connaissances et compétences acquises
Discussion ouverte sur les perspectives futures de l'IA
Le Compte Personnel de Formation (CPF) est un dispositif français permettant à chaque actif d'acquérir des droits à la formation tout au long de sa vie professionnelle. Ces droits, cumulés en euros, servent à financer des formations certifiantes pour développer ses compétences ou changer de métier.
Je souhaite financer la formation avec le CPF