La prévention est devenue un enjeu stratégique majeur pour les assureurs, dans un contexte où les événements climatiques extrêmes se multiplient et où les coûts de sinistres augmentent fortement. Grâce à l’Intelligence Artificielle (IA), le secteur peut désormais passer d’une logique essentiellement réparatrice à une démarche proactive fondée sur l’anticipation, la simulation et la réaction immédiate. Deux temporalités structurent cette évolution : anticiper pour mieux prévenir et analyser en temps réel pour déclencher les mesures adéquates.
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La première contribution de l’IA réside dans sa capacité à améliorer la compréhension des zones à risque. Pour les inondations par exemple, les modèles traditionnels s’appuient sur des données historiques souvent incomplètes ou trop générales. L’IA doit permettre de modéliser finement les bassins versants, en intégrant la topographie, les chemins de ruissellement, les capacités d’écoulement et même la composition des sols (argile, calcaire, granite…) qui influence leur saturation.
Ces modèles permettront à terme de générer des cartographies dynamiques qui simulent les hauteurs d’eau, les vitesses de crue et les zones d’impact potentielle. Couplées à des zoniers dynamiques à maille fine - jusqu’à l’adresse - elles offriront une analyse d’une précision inédite pour les assureurs, les collectivités et même les constructeurs.
L’IA générative ouvre ensuite la voie à la création de scénarios prospectifs adaptées aux portefeuilles d’assurance. Ces simulations peuvent inclure des inondations extrêmes, des incendies, des épisodes de grêle ou d’autres événements climatiques sévères. Combinées aux zoniers dynamiques, elles deviennent un outil puissant d’aide à la décision : faut-il construire dans telle zone ? Quels investissements renforcer ? Quels projets autoriser ou éviter ?
Pour les assureurs, cela permet également de mieux évaluer l’assurabilité d’un bien et de décider de souscrire ou non, en connaissance de cause. Ces approches s’inscrivent dans la logique de l’Observatoire de l’assurabilité en France, lancé par la CCR (Caisse Centrale de Réassurance). Sa première version couvrira trois périls majeurs - inondations, retrait-gonflement des argiles et cyclones - mais ne se veut pas exhaustive. L’IA jouera très probablement un rôle décisif dans les versions futures en automatisant la mise à jour des données, en enrichissant les modèles et en renforçant la précision des analyses.
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L’autre apport majeur de l’IA tient à sa capacité à traiter des signaux en temps réel et à détecter les risques imminents. Les IA agentiques, capables d’analyser en continu des flux de données (satellite, météo, vidéosurveillance, IoT…), peuvent par exemple identifier un départ de feu à proximité d’une habitation, repérer une montée des eaux ou anticiper l’accélération d’un phénomène climatique.
Ces systèmes ne se contentent pas de signaler un danger : ils peuvent déclencher des alertes ciblées, proposer les mesures conservatoires les plus pertinentes ou transmettre des informations enrichies aux secours pour optimiser leur mobilisation.
L’interaction entre IA et équipes humaines devient alors centrale : l’IA détecte, priorise et recommande ; l’humain décide, coordonne et intervient.
L’exemple des crues de l’Armançon et du Serein au printemps 2024 illustre les limites actuelles. Les habitants avaient été prévenus, mais l’information restait générale et la prise de décision individuelle. Une modélisation fine, telle que celle rendue possible par les modèles IA, aurait permis d’estimer les cotes attendues pour chaque secteur, d’anticiper l’impact au niveau de chaque habitation et de recommander des actions concrètes pour réduire les dommages : déplacer un véhicule, protéger un local technique, surélever des biens sensibles…
Demain, l’IA permettra d’émettre des alertes personnalisées et géolocalisées, assorties de préconisations adaptées à chaque foyer. Les gains potentiels en réduction des sinistres et en sécurisation des populations sont considérables.
