L’IA au service de la prévention des risques : passer d’une assurance réactive à proactive

Pourquoi la prévention devient stratégique pour les assureurs ?

Dans un contexte où les changements climatiques sont une préoccupation majeure, la prévention devient un prérequis stratégique pour les assureurs. Longtemps centrée sur l’indemnisation des sinistres, l’assurance est aujourd’hui confrontée à une multiplication et une intensification des risques, remettant en question l’équilibre économique des modèles traditionnels. L’Observatoire de l’immobilier durable (OID) a notamment validé cette préoccupation dans son baromètre 2025 postulant que les aléas climatiques étaient un réel sujet pour les assureurs dans les années à venir (Baromètre 2025 – OID, p.12).

Les changements climatiques ont en effet un impact direct et mesurable sur les bâtiments, les infrastructures et la sécurité des personnes. L’augmentation de la fréquence et de la gravité des événements climatiques extrêmes accroît l’exposition des biens assurés à des risques majeurs tels que le retrait-gonflement des argiles (RGA), les inondations ou encore les feux de forêt. Cette évolution structurelle des risques oblige les assureurs à repenser leur approche, non plus uniquement sous l’angle de la réparation, mais en amont, à travers des stratégies de prévention adaptées.

D’après le commissariat général au développement durable, 48 % du territoire métropolitain présente un niveau d’exposition au RGA moyen ou fort, ce qui représente 93 % des sinistres, et environ 10 millions de maisons sont situées dans des zones présentant un niveau d’exposition au RGA moyen ou fort (Chiffres clés 2025 – Commissariat général au développement durable). Au-delà des dégâts liés au risque RGA, l’intensification des précipitations entraîne des épisodes d’inondation plus fréquents et plus destructeurs, générant des coûts croissants pour les assureurs comme pour les assurés.

Ces phénomènes entraînent des conséquences directes sur le marché de l’assurance : hausse des primes, durcissement des conditions de souscription, voire impossibilité d’assurer certains biens. Dans ce contexte, la prévention apparaît comme un levier essentiel pour contenir la sinistralité, préserver l’assurabilité des territoires et garantir la pérennité des modèles économiques des assureurs. Anticiper les risques devient ainsi un enjeu aussi stratégique que l’indemnisation elle-même.

 

Comment l’IA permet d’anticiper plutôt que d’indemniser ?

L’intelligence artificielle est aujourd’hui un sujet central et une priorité d’investissement pour le secteur de l’assurance. Face à la complexité croissante des risques et à l’augmentation des coûts liés aux sinistres, les approches traditionnelles atteignent leurs limites. L’IA ouvre la voie à un changement de paradigme : passer d’une assurance principalement indemnisatrice à une assurance proactive, capable d’anticiper les risques et d’agir en amont.

L’un des apports majeurs de l’IA réside dans sa capacité à réaliser des analyses multi-facteurs à grande échelle. Les assureurs disposent aujourd’hui d’un volume important de données, notamment météorologiques, environnementales, géographiques ou techniques. L’IA permet de croiser ces données hétérogènes afin de développer des modèles complexes et prédictifs, capables d’identifier des signaux faibles et d’évaluer plus finement les expositions aux risques. Cette approche permet d’adapter les garanties en fonction des caractéristiques du bâti, des usages ou du contexte local, tout en formulant des recommandations de prévention ciblées. 

Cette logique est particulièrement visible dans le cadre de l’assurance multirisques climatiques, notamment en agriculture. Grâce à l’IA, il devient possible de mener des analyses à une échelle parcellaire, en tenant compte de paramètres très localisés tels que la nature des sols, l’exposition climatique ou l’historique des événements extrêmes. En France, ces risques assurés représentent environ 6 milliards d’euros par an, soit quatre fois plus qu’il y a une trentaine d’années (Argus de l’assurance), illustrant l’ampleur croissante des enjeux économiques associés aux aléas climatiques.

Ce qui évolue également, c’est la nature même des périls. On observe une montée en puissance de phénomènes dits « secondaires » : inondations, grêle, tornades. Autant d’événements qui étaient moins présents auparavant, mais qui deviennent aujourd’hui plus fréquents et plus destructeurs, et qui sont directement liés au changement climatique. Cette transformation du paysage des risques renforce la nécessité d’outils capables d’anticiper des événements complexes et difficilement modélisables par des méthodes classiques.

Les avancées récentes en matière d’IA, notamment les technologies de type RAG, LLM ou encore l’IA agentique, permettent désormais de traiter des données moins structurées, telles que des cartes d’aléas ou des données techniques. Ces capacités élargissent le champ des analyses possibles et offrent une compréhension plus fine des expositions réelles aux risques.

Face à ces évolutions, les assureurs agissent sur deux plans. Le premier concerne la souscription, avec parfois des limitations de couverture sur certains périls en fonction des régions. Le second, plus structurant, porte sur la prévention. L’objectif est d’analyser les expositions et de proposer des mesures de mitigation adaptées, à l’échelle d’un site ou d’une chaîne de valeur (assurance FM – Jérôme Picard). L’IA devient ainsi un levier clé pour accompagner cette transition vers une assurance plus résiliente, proactive et durable.

 

Exemples concrets :

Détection précoce des sinistres : L’IA permet d’identifier des signaux faibles annonciateurs de sinistres et d’intervenir avant que les dommages ne s’aggravent.

Analyse comportementale : En analysant les usages et les comportements, l’IA affine la compréhension des risques et permet d’adapter les actions de prévention à chaque profil.

Scoring de risques en temps réel : Le scoring dynamique des risques, mis à jour en continu, offre une vision précise et actualisée de l’exposition aux aléas.

 

Bénéfices pour :

L’assureur : Une réduction de la sinistralité, une meilleure maîtrise des coûts et une amélioration durable de la rentabilité. 

L’assuré final : Moins de sinistres, des recommandations personnalisées et une expérience assurantielle plus fluide et plus protectrice.

 

 

Lire la suite ici : L’IA au service de la prévention des risques : passer d’une assurance réactive à proactive (source : News Assurances Pro - Media Indépendant des assureurs, mutuelles et institutions de prévoyance)