L’IA Agentique pour les agents d’assurance et conseillers bancaires – Que faut-il savoir ?
De: Domitille Dien, Head of Product Marketing
Qu’est-ce que l’IA Agentique ?
L’IA Agentique désigne des systèmes d’intelligence artificielle capables de prendre des décisions et d’agir de manière autonome. Ces systèmes sont conçus pour accomplir des tâches, résoudre des problèmes ou prendre des décisions sans intervention humaine constante. Ils fonctionnent comme des “agents”, en se basant sur des objectifs prédéfinis, des règles ou des comportements appris, tout en s’adaptant en temps réel aux changements.
Les caractéristiques clés de l’IA Agentique incluent :
- Autonomie : Agir ou décider de manière indépendante.
- Objectif : Atteindre des buts définis définis par les humains ou le système lui-même.
- Adaptabilité : Apprendre à partir d’expérience / de données et s’ajuster.
- Interactivité : Communiquer et collaborer avec les humains / d’autres systèmes IA
Quelle différence entre l’IA Agentique (LLM-Agent) et les modèles de langage (LLM) ?
Imaginez les LLM (Large Language Models) comme des encyclopédies financières ultra-complètes, capables de répondre à vos questions sur la banque, l’assurance et bien plus encore.
Les agents basés sur les LLM, eux, vont plus loin : ils agissent comme des conseillers ou assistants financiers. Non seulement ils puisent dans cette vaste base de connaissances, mais ils exécutent également des actions concrètes pour vous aider. Ils peuvent recommander des contrats d’assurance personnalisés, calculer des options de prêt, envoyer des rappels pour des renouvellements ou même préparer des revues financières.
Ainsi, si les LLM sont précieux pour fournir des informations, les LLM-Agents se distinguent en gérant des tâches et en offrant des solutions sur mesure.
| Caractéristiques | Large Language Models (LLMs) | LLM Agents |
| Définition | Modèles d’IA avancés, entraînés sur de vastes corpus de texte pour comprendre, générer et interagir avec le langage naturel de manière contextuelle et cohérente. | Systèmes autonomes qui s’appuient sur des modèles LLMs pour accomplir des tâches spécifiques, en prenant des décisions et en invoquant des outils selon les objectifs définis |
Fonction principale | Génération de texte, compréhension du langage, traduction, résumé, etc. | Exécution de tâches, prise de décision, interaction avec d’autres systèmes. |
| Autonomie | Fonctionnent sur la base d’entrées utilisateur et d’algorithmes prédéfinis. | Peuvent opérer indépendamment pour atteindre des objectifs. |
| Interactivité | Répondent aux requêtes et génèrent du texte selon les entrées. | Interagissent avec plusieurs systèmes et utilisateurs pour accomplir des tâches. |
Cas d’utilisation | Chatbots, création de contenu, traduction linguistique, etc. | Assistants virtuels, service client automatisé, automatisation des workflows. |
| Complexité | Haute complexité dans la compréhension et la génération de langage. | Complexité encore plus élevée en raison de l’intégration avec divers systèmes et de la prise de décisions. |
| Exemples | GPT-4, BERT, T5 | La plateforme IA Zelros, spécialisée pour les conseillers bancaires et agents d’assurance |
L’IA Agentique dans les secteurs de l’assurance et de la banque
L’IA Agentique révolutionne les interactions clients en automatisant les tâches répétitives, en fournissant des recommandations personnalisées et en augmentant l’efficacité globale. Ces agents autonomes gèrent les renouvellements, identifient les risques et s’adaptent rapidement à de nouveaux scénarios.
Imaginez des agents IA collaborant harmonieusement entre eux, orchestrés par un agent coordonnateur intelligent, pour assurer des opérations fluides, fournir des insights stratégiques en temps réel et optimiser la prise de décision à chaque étape. Disponibles 24/7, ces agents ne se contentent pas de répondre aux attentes croissantes des clients : ils anticipent leurs besoins, renforcent l’engagement et garantissent une conformité rigoureuse avec les exigences réglementaires. En combinant innovation technologique et expertise sectorielle, Zelros relève le défi de transformer l’industrie bancaire et assurantielle en offrant une expérience à la fois performante, agile et centrée sur le client.
Exemple de cas d’usage: Pour les agents d’assurance : Les agents IA suivent automatiquement les renouvellements, les réclamations et les comportements des clients, permettant aux agents de se concentrer sur des dossiers complexes et à forte valeur ajoutée. Par exemple, en cas de sinistre, l’IA peut fournir des documents pré-remplis, anticiper les prochaines étapes et prédire les résultats probables grâce aux données historiques.
Exemple de cas d’usage: Pour les conseillers bancaires : L’IA Agentique propose des stratégies de gestion de patrimoine, anticipe les variations du marché et offre des recommandations d’investissement personnalisées en temps réel. Elle surveille également les portefeuilles clients, signalant anomalies ou opportunités, pour que les conseillers aient toujours une longueur d’avance.
“L’IA Agentique représente le prochain niveau de l’intelligence artificielle, conçu pour atteindre des objectifs sous supervision humaine. L’agent accomplit des tâches et utilise des outils pour y parvenir. L’IA Agentique intègre l’IA générative, mais va au-delà d’un simple système de requêtes et de réponses.” – David Vellante, George Gilbert
Quand utiliser l’IA Agentique ?
L’IA Agentique n’est pas nécessaire pour des tâches répétitives ou parfaitement définies (comme une chaîne d’actions basée sur des règles explicites). Dans ce cas, une simple automatisation ou un LLM standard suffit.
En revanche, pour des tâches complexes, mal définies, nécessitant des allers-retours, des hypothèses ou une planification stratégique (par exemple : déterminer si une entreprise est éligible à une assurance commerciale spécifique), l’IA Agentique devient incontournable.
Régulation de l’IA Agentique dans les services financiers
Les systèmes d’IA, notamment ceux Agentiques, sont soumis à une attention particulière dans le cadre de régulations spécifiques. En Europe, citons :
- AI Act : Régule les “modèles IA à usage général présentant des risques systémiques” et les “systèmes IA à haut risque”, comme ceux évaluant la solvabilité des particuliers.
- DORA (Digital Operational Resilience Act) : Porte sur la gestion des risques liés aux technologies de l’information pour les institutions financières.
- IDD (Insurance Distribution Directive) : Vise à protéger les consommateurs en garantissant des conseils adaptés et une information claire lors de l’achat de produits d’assurance.
Dans ce contexte, il pourrait être requis d’utiliser des systèmes d’IA certifiés (ex. : ISO 42001 pour la gestion des systèmes IA).
Conclusion – Sommes-nous prêts pour l’IA Agentique ?
« L’IA Agentique offre un potentiel immense pour le secteur professionnel », explique Damien Philippon, CEO de Zelros. « Contrairement à l’IA grand public, où la confiance reste à construire, les agents d’entreprise opèrent avec des objectifs clairs et la capacité d’obtenir des résultats de manière autonome, plus rapidement et à moindre coût. »
Bien que l’IA autonome suscite des inquiétudes quant à la disparition d’emplois, il est crucial de rappeler que cette technologie est un outil conçu pour soutenir, et non remplacer, les conseillers. La véritable valeur réside dans la collaboration : efficacité et rapidité de l’IA combinées à l’empathie et l’intuition humaines.
Avec la transformation numérique croissante, l’adoption de l’IA Agentique deviendra probablement une norme dans les services financiers. Elle permettra aux institutions de fonctionner plus efficacement, de répondre rapidement aux besoins des clients et de rester conformes aux réglementations en constante évolution. Le défi réside dans la rapidité d’adoption par les entreprises pour rester compétitives.
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