L’intelligence artificielle (IA) transforme profondément les profils de risques dans tous les secteurs, et le marché de l’assurance s’adapte rapidement. Jusqu’à présent, la plupart des risques liés à l’IA sont couverts de manière implicite par des polices traditionnelles – un phénomène similaire à ce qui s’est produit avec les cyber-risques avant l’apparition des polices dédiées. Peut-on espérer une police d’assurance spécifique aux risques liés à l’intelligence artificielle ?
L’IA : les risques liés à la « couverture implicite »
Cette couverture implicite crée des zones d’ambiguïté. De ce fait, les assureurs cherchent à clarifier la couverture IA, soit en introduisant des avenants confirmant la prise en charge de certains risques IA, soit en ajoutant des exclusions aux polices standards pour éviter une exposition imprévue, non-contrôlée. Selon le Dr Anat Lior, nous pouvons nous attendre à une fin imminente des couvertures silencieuses et à l’arrivée des « polices IA » couvrant explicitement les risques liés à l’intelligence artificielle.
Pourquoi est-ce important ?
Aujourd’hui, une entreprise s’appuie souvent sur un ensemble de polices d'assurance pour couvrir ses risques IA : cyber, responsabilité civile, erreurs et omissions, etc. Mais aucune police ne couvre tous les périls IA. Par exemple :
- Une violation de données causée par l’IA relève du cyber.
- Une blessure causée par un robot IA relève de la responsabilité civile générale.
Ces chevauchements créent des zones grises, laissant ouvert un potentiel contentieux en cas de sinistre. Les assureurs commencent donc à clarifier les couvertures, soit en ajoutant des extensions spécifiques, soit en introduisant des exclusions pour éviter des expositions imprévues, ou alors en proposant des offres d’assurance IA autonomes pour des besoins spécifiques.
Les assureurs anticipent une croissance significative du marché de l’assurance IA (estimée à 4,7 milliards $ d’ici 2032). Des extensions spécifiques apparaissent déjà, notamment dans les polices cyber (ex. couverture ou exclusion des événements liés à l’IA comme le « data poisoning » ou les contenus générés par IA). À terme, ces risques devraient être intégrés dans les produits standards, une fois que les données seront suffisantes.
Couverture IA et assurance cyber : un parallèle à faire
La situation actuelle de la couverture IA présente de nombreuses similitudes avec la situation du risque cyber il y a encore quelques années. En effet, les pertes liées au risque cyber étaient initialement couvertes par des polices Responsabilité Civile ou Dommage.
Par la suite, les assureurs y ont vu un besoin des assurés, mais également un risque pour leur équilibre financier, et ont ainsi ajouté petit à petit des exclusions pour finir par créer des polices dédiées.
Selon le Dr Anat Lior, pour l’IA, nous sommes à ce point d’inflexion : les assureurs resserrent les termes, clarifient la couverture des décisions autonomes ou des erreurs algorithmiques. Il est essentiel de vérifier les clauses des polices d’assurance lors des renouvellements afin d’éviter une absence de couverture en cas d’incident.
| Type de police | Couverture pour l’IA | Lacunes / Limitations | Exclusions potentielles | Exemple de scénario |
|---|---|---|---|---|
| Assurance Cyber | Violations de données, piratages assistés par IA | Nécessite un déclencheur de violation ; perte de données propres non couverte | Utilisation non autorisée de l’IA, contenu généré par IA | Un chatbot IA divulgue du code propriétaire ; perte de données propres non couverte |
| Responsabilité Civile professionnelle / Tech E&O | Erreurs dans les services/produits technologiques, y compris systèmes IA | Nécessite négligence claire ; couvre uniquement les dommages | Applications IA à haut risque, manque de clarté | Un algorithme de trading IA cause des pertes importantes |
| Responsabilité professionnelle (RCP) | Erreurs des professionnels utilisant des outils IA | Suppose la surveillance humaine ; IA autonome peu claire | Utilisation non supervisée, utilisation non approuvée | Un conseiller financier se trompe en utilisant un outil IA |
| Responsabilité civile générale (RCG) | Blessures / dommages causés par l’IA (robot) | Pas de couverture pour les pertes financières ; événements cyber exclus | Dommages immatériels, événements liés aux données | Un visiteur est blessé par un robot IA |
| Accidents du travail | Blessures des employés par des équipements IA | Couvre uniquement les employés ; avantages limités | Aucune ; des primes peuvent être ajustées | Un ouvrier d’usine blessé par un robot IA |
| Responsabilité liée à la propriété intellectuelle | Infractions liées au contenu généré par IA | Brevets souvent non couverts ; actes intentionnels exclus | Infractions liées aux données d’entraînement | Une image générée par IA enfreint le droit d’auteur |
| Assurance des biens | Dommages physiques causés par des défaillances IA | Pas de couverture pour les temps d’arrêt ou pertes de données | Événements cyber ; perte logicielle | Explosion causée par un système IA |
| Fraude | Fraude / escroquerie assistée par IA | Soumission sociale ; couverture limitée aux pertes financières | Fraude par deepfake, escroquerie par IA | Escroqueries par deepfake visant des équipes financières |
| RCMS | Responsabilité des dirigeants pour la surveillance de l’IA | Exclut les fraudes ; ne couvre pas la correction des erreurs | Aucune pour l’instant ; surveillance accrue des IA | Les actionnaires poursuivent le conseil pour une défaillance IA |
| Responsabilité produit | Blessures / dommages causés par des produits IA défectueux | Statut « produit » peu clair ; perte financière exclue | Non-conformité aux normes de sécurité | Une voiture autonome IA fait un accident |
| Responsabilité média | Diffamation / atteinte à la vie privée par contenu IA | Nécessite intention ; actes intentionnels exclus | Contenu généré non autorisé, brevets | Une IA fabrique des citations fausses |
Impacts de l’IA : les premières adaptations du marché de l’assurance
Plusieurs tendances structurantes se dégagent concernant l’adaptation des assureurs :
Palier à la rareté des données sinistres ?
L’un des principaux défis réside dans le manque de données historiques sur les incidents impliquant l’IA. Faute de recul suffisant, les assureurs recourent à des approches par analogie, en comparant les scénarios liés à l’IA à des risques déjà connus, notamment en cyber, technologies ou responsabilité professionnelle. Des analyses de scénarios sont également mobilisées pour anticiper les impacts potentiels.
Parallèlement, certains assureurs constituent des bases de données internes recensant les « quasi-accidents » liés à l’IA ainsi que les litiges émergents, afin d’identifier des tendances et d’affiner leur compréhension du risque.
Dans les questionnaires de souscription, les entreprises assurées peuvent désormais faire face à des questions plus détaillées sur leurs usages de l’IA et leurs dispositifs de contrôle : l’IA intervient-elle dans des prises de décision critiques ? Comment les biais sont-ils identifiés et corrigés ? Que se passe-t-il en cas de défaillance du système ? Existe-t-il une possibilité de reprise en main humaine ?
Des réponses précises, appuyées par une gouvernance de l’IA robuste, peuvent influencer favorablement les conditions proposées, ou à tout le moins permettre une couverture mieux alignée avec les expositions réelles.
Jouer la carte de « l’erreur humaine »
Les assureurs privilégient aujourd’hui majoritairement les systèmes intégrant un « humain dans la boucle » pour les décisions critiques. En cas d’incident, la responsabilité est alors plus facilement rattachée à une erreur humaine, un terrain bien connu de l’assurance traditionnelle.
À l’inverse, une IA entièrement autonome est souvent assimilée à un produit hautement technique, devant répondre à des exigences de conception et de sécurité très élevées, parfois plus proches de la responsabilité produit. Certains assureurs acceptent néanmoins de couvrir ces risques, mais généralement avec des plafonds plus faibles ou des conditions strictes.
Des chercheurs ont qualifié la supervision humaine de « éponge à responsabilité » : l’humain absorbe la responsabilité juridique sans toujours disposer d’un réel pouvoir pour prévenir les dommages. À mesure que les systèmes d’IA démontreront leur fiabilité, ce biais pourrait s’atténuer. À ce stade, cependant, la traçabilité des contrôles humains, des tests de sécurité et des mécanismes de supervision reste un atout clé pour la souscription.
Une approche hétérogène entre les grands groupes et les PME de la tech
Les entreprises développant des systèmes d’IA avancés à très grande échelle – en particulier les « hyperscalers » – ont souvent la capacité d’auto-assurer une part significative de leur risque, via la solidité de leur bilan ou des captives d’assurance. Certaines grandes organisations déclarent ainsi ne pas avoir souscrit de produit d’assurance spécifiquement dédié à l’IA, s’appuyant sur leurs couvertures existantes et leur capacité financière interne.
À l’inverse, les assureurs concentrent leurs efforts commerciaux sur les petites et moyennes entreprises, pour lesquelles le besoin de transfert de risque est plus marqué et les expositions généralement mieux circonscrites. Ces entreprises peuvent plus facilement trouver des assureurs disposés à construire des solutions adaptées aux risques IA.
Quelle que soit la taille de l’organisation, la transparence vis-à-vis des assureurs est déterminante. Déclarer clairement les usages de l’IA permet de limiter les difficultés en cas de sinistre et contribue à une meilleure maîtrise globale du risque.
Une stratégie assumée en partenariat avec les courtiers d’assurance
Selon plusieurs analyses, les courtiers ont jusqu’à présent adopté une approche plutôt prudente, rassurant leurs clients sur le fait que les polices existantes couvrent généralement les risques liés à l’IA, sauf lacune manifeste. Cette posture explique en partie pourquoi peu d’entreprises ont, à ce stade, souscrit des polices spécifiquement dédiées à l’IA.
Toutefois, il reste pertinent d’examiner de manière concrète comment des scénarios IA précis seraient traités au regard des garanties actuelles. En cas d’ambiguïté dans les libellés contractuels, solliciter des clarifications auprès du courtier ou de l’assureur peut renforcer la confiance dans la stratégie de gestion des risques.
À mesure que certains marchés introduisent des exclusions ou des avenants spécifiques à l’IA, le rôle des courtiers pourrait évoluer vers l’identification de solutions alternatives ou complémentaires. Anticiper les éventuelles lacunes de couverture permet aux organisations de mieux se préparer aux évolutions à venir du paysage assurantiel.
Les enjeux réglementaires liés à l’IA
Bien que le sujet principal de cet article reste la couverture d’assurance, il est intéressant de se pencher sur l’environnement réglementaire :
Il n’existe pas, à ce stade, d’obligation générale de souscrire une assurance spécifique pour les risques liés à l’IA. Les régulateurs privilégient une approche ciblée : certaines applications à haut risque (véhicules autonomes, santé, infrastructures critiques) pourraient à terme faire l’objet d’exigences spécifiques. En pratique, l’assurance IA relève aujourd’hui d’un choix stratégique, guidé par l’appétence au risque, les obligations contractuelles et les pratiques sectorielles.
Parallèlement, le cadre de responsabilité évolue rapidement. En Europe, le règlement sur l’IA et la réforme de la responsabilité du fait des produits renforcent les obligations des acteurs et facilitent l’indemnisation des dommages causés par l’IA. Les assureurs adaptent leurs offres en conséquence, tout en conditionnant la couverture au respect des exigences légales et des dispositifs de contrôle.
Au-delà de la couverture financière, les assureurs jouent un rôle croissant de partenaires de gouvernance, en imposant des mesures de maîtrise des risques (supervision humaine, audits, contrôles de sécurité). À plus long terme, certains risques systémiques liés à l’IA pourraient nécessiter des solutions public-privé, afin de préserver l’assurabilité des événements extrêmes.
Les points à retenir
L’IA introduit de nouveaux risques, mais elle agit aussi comme un catalyseur d’innovation pour le secteur de l’assurance. Pour les risk managers, le message central est clair : l’anticipation est essentielle.
- Cartographier les risques IA : analyser comment les usages de l’IA s’inscrivent dans les polices existantes et identifier les expositions mal couvertes ou susceptibles de dépasser les limites actuelles.
- Combler les zones de risque : engager le dialogue avec les courtiers et assureurs pour ajuster les garanties si nécessaire (avenants, extensions ou nouvelles couvertures, par exemple sur la propriété intellectuelle ou les risques de fraude liés aux deepfakes).
- Suivre l’évolution réglementaire : intégrer les impacts des nouvelles réglementations, comme le règlement européen sur l’IA, en tenant compte des différences de responsabilité d’un pays à l’autre pour les organisations internationales.
- Renforcer la gouvernance de l’IA : l’assurance ne remplace pas une gestion rigoureuse des risques. Les assureurs privilégient les entreprises capables de démontrer des pratiques solides : documentation des processus, protection des données, gestion des biais, supervision humaine et plans de continuité. Une gouvernance robuste réduit la probabilité de sinistre et favorise l’obtention de meilleures conditions d’assurance.
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